Módulo Profile
El Módulo Profile constituye el centro neurálgico del sistema ADO STS, proporcionando una plataforma integral para la gestión, monitoreo y análisis de casos de fraude. Este módulo centraliza todas las herramientas especializadas necesarias para combatir el fraude digital, integrando tecnologías avanzadas de biometría comportamental, inteligencia ambiental y análisis relacional.
Arquitectura del Módulo
El Módulo Profile está diseñado como una solución modular que permite a los analistas de seguridad acceder a diferentes funcionalidades especializadas desde una interfaz unificada:
- Blocklist: Sistema de prevención mediante listas de bloqueo
- Fraud Cases: Gestión activa de casos de fraude
- Fraud History: Análisis histórico y tendencias
- Graph: Visualización de análisis relacional
- Change Password: Gestión de credenciales de usuario
Blocklist
Blocklist es un sistema de prevención proactivo que permite gestionar y mantener listas dinámicas de elementos identificados como fraudulentos o potencialmente riesgosos. Este módulo actúa como la primera línea de defensa del sistema, bloqueando automáticamente accesos desde fuentes conocidamente comprometidas, el módulo Blocklist implementa un sistema de filtrado multicapa que categoriza amenazas según diferentes vectores de ataque. Utiliza algoritmos de machine learning para actualizar automáticamente las listas de bloqueo basándose en patrones de comportamiento fraudulento detectados en tiempo real.
Categorías de Filtros Disponibles:
| Filtro | Descripción | Aplicación |
|---|---|---|
| Phishing | Detecta elementos relacionados con ataques de suplantación de identidad | Bloqueo de dominios, IPs y patrones maliciosos |
| ATO Fraud | Account Takeover - Casos de toma de cuentas no autorizadas | Prevención de accesos desde dispositivos comprometidos |
| Remote Access Fraud | Fraudes ejecutados mediante acceso remoto no autorizado | Detección de herramientas de acceso remoto maliciosas |
| Cell Phone Theft | Dispositivos móviles reportados como robados | Bloqueo basado en IMEI y características del dispositivo |
| Confirmed Fraud Checked | Casos de fraude confirmados y verificados por analistas | Lista definitiva de elementos fraudulentos |
| Suspected Fraud Checked | Casos bajo investigación con alta probabilidad de fraude | Lista de elementos en observación |
| Digital Fraud | Fraudes digitales de naturaleza general | Patrones de comportamiento anómalo en transacciones |
| Social Engineering Fraud | Casos de manipulación psicológica para obtener información | Detección de patrones de ingeniería social |
| Session Is GPS Enabled | Control de sesiones con geolocalización activa | Validación de ubicación geográfica |
| Sim Swap | Casos de intercambio fraudulento de tarjetas SIM | Prevención de ataques de SIM swapping |
| Malware Fraud | Dispositivos infectados con software malicioso | Detección de firmas de malware y comportamiento anómalo |
| Is New Device | Dispositivos no reconocidos en el perfil del usuario | Control de acceso desde dispositivos nuevos |
| Is Owner Device | Verificación de propiedad legítima del dispositivo | Validación de autenticidad del propietario |
Casos de Uso Principales:
- Prevención Automatizada: Bloqueo inmediato de amenazas conocidas sin intervención manual
- Gestión de Riesgos: Creación de políticas personalizadas de prevención según el perfil de riesgo
- Inteligencia de Amenazas: Mantenimiento de bases de datos actualizadas de vectores de ataque
- Cumplimiento Regulatorio: Documentación de medidas preventivas para auditorías
Fraud Cases
Fraud Cases es el centro de comando para la gestión activa de casos de fraude, proporcionando herramientas completas para el seguimiento, investigación y resolución de incidentes de seguridad en tiempo real, este módulo implementa un sistema de gestión de casos (Case Management System) especializado en fraude, que permite la coordinación eficiente entre equipos de análisis, la priorización inteligente de casos y el seguimiento completo del ciclo de vida de cada incidente desde su detección hasta su resolución.
Dashboard de Alertas:
Métricas en Tiempo Real (24h):
- Total Alerts: Volumen total de alertas generadas
- Assigned to Me: Casos asignados al analista actual
- Pending Alerts: Casos pendientes de revisión
- New Alerts: Nuevas detecciones no procesadas
- Confirmed Fraud: Casos confirmados como fraudulentos
Estados de Clasificación:
| Estado | Descripción | Acción Requerida |
|---|---|---|
| Confirmed Genuine | Actividad confirmada como legítima | Cierre de caso - Sin acción |
| New No Answer | Casos nuevos sin respuesta del usuario | Investigación adicional requerida |
| Reviewed | Casos revisados pendientes de decisión final | Escalamiento o cierre |
| Suspected Fraud | Alta probabilidad de actividad fraudulenta | Investigación profunda |
Sistema de Tracking Completo:
- CSID: Identificador único de sesión de cliente
- UID: Identificador único de usuario
- Brand: Marca o entidad asociada al caso
- Session Time: Duración y timing de la sesión sospechosa
- Actions: Registro de acciones tomadas
- Priority: Nivel de prioridad asignado
- Status: Estado actual del caso
Filtros y Herramientas de Análisis:
- Filtros Dinámicos: New, Reason, User Group, Brand
- Búsqueda Avanzada: Por UID, dispositivo, ubicación
- Análisis Temporal: Created On, Last Update, Last Call Time
- Clasificación Detallada: Decision, Assigned To, Fraud Type, Report Type
Aplicaciones Operacionales:
- Investigación Forense: Análisis detallado de patrones de comportamiento sospechoso
- Gestión de Workload: Distribución eficiente de casos entre analistas
- Escalamiento Automático: Priorización basada en nivel de riesgo
- Reporting Ejecutivo: Generación de reportes para management
- Coordinación de Respuesta: Sincronización de acciones entre departamentos
Fraud History
Fraud History mantiene un repositorio histórico completo y analítico de todos los casos de fraude procesados por el sistema, proporcionando capacidades avanzadas de análisis retrospectivo, identificación de tendencias y generación de inteligencia operacional. este módulo implementa un sistema de Business Intelligence especializado en seguridad, que transforma los datos históricos de fraude en insights accionables para la toma de decisiones estratégicas y la optimización continua de los sistemas de prevención.
Ventanas Temporales de Análisis:
Métricas Comparativas:
- Past 24 Hours: Análisis de actividad reciente y detección de patrones emergentes
- Past 7 Days: Tendencias semanales y variaciones operacionales
- Past 30 Days: Análisis mensual para planificación estratégica
Categorización Estadística:
| Métrica | Definición | Valor Estratégico |
|---|---|---|
| Total Cases | Volumen total de casos procesados | Indicador de carga operacional |
| Confirmed Fraud | Casos definitivamente fraudulentos | Tasa de efectividad de detección |
| Confirmed Genuine | Casos confirmados como legítimos | Medición de falsos positivos |
| Suspected Fraud | Casos en investigación | Pipeline de casos pendientes |
| No Answer | Casos sin respuesta del usuario | Métrica de engagement |
| New | Casos nuevos en el período | Tendencia de nuevas amenazas |
| Percent New Sessions | Porcentaje de sesiones nuevas | Indicador de crecimiento |
| Percent Approve | Tasa de aprobación | Eficiencia del sistema |
Aplicaciones Analíticas:
- Trend Analysis: Identificación de patrones temporales y estacionales
- Performance Metrics: Evaluación de efectividad de medidas preventivas
- Predictive Analytics: Modelado de tendencias futuras basado en datos históricos
- Compliance Reporting: Generación automatizada de reportes regulatorios
- Risk Assessment: Evaluación continua del landscape de amenazas
- ROI Analysis: Medición del retorno de inversión en medidas de seguridad
Graph
Graph proporciona capacidades avanzadas de visualización y análisis relacional, transformando datos complejos de fraude en representaciones gráficas interactivas que revelan conexiones ocultas, patrones de comportamiento y estructuras de fraude organizadas, este módulo implementa tecnologías de análisis de grafos y network analysis para crear representaciones visuales multidimensionales de las relaciones entre entidades (usuarios, dispositivos, ubicaciones, redes). Utiliza algoritmos de clustering y detección de comunidades para identificar grupos de fraude coordinados y patrones de comportamiento anómalo.
Sistema de Visualización:
Node Legend (Leyenda de Nodos):
- 🔴 Confirmed Fraud: Entidades confirmadas como fraudulentas
- 🟠 Suspected Fraud: Entidades bajo sospecha de fraude
- 🟢 Confirmed Genuine: Entidades verificadas como legítimas
- ⚪ Pending Review: Entidades pendientes de clasificación
Tipos de Conexiones Relacionales:
| Tipo de Relación | Descripción | Aplicación |
|---|---|---|
| User-Device | Vínculos entre usuarios y dispositivos | Detección de device sharing anómalo |
| Device-Network | Conexiones entre dispositivos y redes Wi-Fi | Análisis de ubicación y contexto |
| User-Location | Relaciones geográficas de usuarios | Detección de imposibilidad geográfica |
| Behavioral Patterns | Similitudes en patrones de comportamiento | Identificación de automatización |
| Network Infrastructure | Conexiones de infraestructura de red | Análisis de ISP y routing |
Algoritmos de Análisis:
| Algoritmo | Descripción | Aplicación Específica |
|---|---|---|
| Cluster Detection | Identificación automática de grupos relacionados | Agrupa entidades con comportamientos similares o conexiones frecuentes |
| Community Analysis | Detección de comunidades de fraude organizadas | Identifica redes estructuradas de fraude con múltiples participantes |
| Centrality Measures | Identificación de nodos críticos en redes de fraude | Encuentra elementos centrales que coordinan actividades fraudulentas |
| Anomaly Detection | Detección de conexiones anómalas o sospechosas | Identifica relaciones inusuales que no siguen patrones normales |
| Temporal Analysis | Evolución de conexiones a lo largo del tiempo | Analiza cómo se desarrollan y cambian las relaciones fraudulentas |
Casos de Uso Especializados:
| Tipo de Análisis | Caso de Uso | Descripción Técnica | Indicadores de Fraude |
|---|---|---|---|
| Detección de Fraude Familiar | Múltiples usuarios - Mismo dispositivo | Análisis de patrones de uso compartido legítimo vs. fraudulento | Cambios drásticos en biometría comportamental, horarios de uso inconsistentes |
| Análisis de Ubicación Geográfica | Usuarios diferentes - Misma red Wi-Fi | Detección de call centers fraudulentos o farm operations | Alta concentración de usuarios sospechosos en misma ubicación física |
| Patrones de Dispositivos | Mismo comportamiento - Dispositivos diferentes | Identificación de automatización y bot networks | Biometría comportamental idéntica en múltiples dispositivos |
| Análisis de ISP y Infraestructura | Múltiples cuentas - Mismo proveedor | Detección de infraestructura compartida para operaciones fraudulentas | Clustering de actividad sospechosa por proveedor de internet |
Herramientas Interactivas:
| Herramienta | Funcionalidad | Beneficio Operacional |
|---|---|---|
| Filtros Temporales | Análisis por períodos específicos | Permite análisis histórico y identificación de patrones estacionales |
| Control de Visualización | Ajuste de profundidad y densidad del grafo | Optimiza la visualización según complejidad de la red analizada |
| Node Interaction | Exploración detallada mediante clicks en nodos | Facilita la investigación forense de entidades específicas |
| Export Capabilities | Generación de reportes visuales para presentaciones | Permite documentación y comunicación efectiva de hallazgos |