Módulo Profile

El módulo Profile constituye el núcleo analítico de la plataforma ADO-STS, proporcionando capacidades avanzadas de perfilado de usuarios, análisis forense y gestión de casos de fraude. Este módulo integra múltiples sub-módulos especializados para ofrecer una vista comprehensiva del comportamiento y riesgo asociado con cada usuario.

Sub-módulos Principales

1. Blocklist (Lista de Bloqueo)

Propósito: Gestión centralizada de entidades bloqueadas y de alto riesgo.

Estructura de Datos:

Categorías de Elementos Bloqueados:

Usuarios específicos: IDs de usuario confirmados como fraudulentos
Dispositivos comprometidos: Hardware identificado como malicioso
Direcciones IP maliciosas: Fuentes de tráfico fraudulento
Rangos de red sospechosos: Subredes con alta concentración de fraude
Tokens de sesión comprometidos: Sesiones hijacked o maliciosas

Funcionalidades de Gestión:

Interfaz de Filtros:

Category: Filtrado por tipo de elemento (Usuario, IP, Dispositivo, etc.)
All: Vista consolidada de todos los elementos bloqueados
Show Active Only: Toggle para mostrar solo elementos actualmente activos

Campos de Información Detallada:

VALUE: El identificador específico bloqueado
TIME SINCE CREATED: Antigüedad del bloqueo
FIRST FRAUD TIMESTAMP: Primera detección de actividad fraudulenta
LAST FRAUD TIMESTAMP: Actividad fraudulenta más reciente
IS ACTIVE: Estado actual del bloqueo
IS AUTOMATIC: Si fue bloqueado automáticamente o manualmente
FRAUD SESSIONS COUNT: Número total de sesiones fraudulentas
FRAUD USERS COUNT: Número de usuarios afectados
PERCENT OF POPULATION: Prevalencia en la población total
USER: Usuario que agregó el elemento a la blocklist
CREATED AT: Timestamp de creación del bloqueo
UPDATED AT: Última modificación del registro
ACTIONS: Operaciones disponibles (editar, eliminar, investigar)

Casos de Uso de Blocklist:

Respuesta a Incidentes: Bloqueo inmediato de elementos comprometidos
Prevención Proactiva: Adición de indicadores de threat intelligence
Análisis de Tendencias: Evaluación de efectividad de bloqueos
Gestión de Falsos Positivos: Remoción de elementos incorrectamente bloqueados

2. Fraud Cases (Casos de Fraude)

Propósito: Gestión integral del ciclo de vida de casos de fraude confirmados.

Workflow de Casos:

Estados de Casos:

New: Caso recién detectado, pendiente de triaje
Under Investigation: En proceso de análisis detallado
Confirmed Fraud: Fraude validado, requiere acción
False Positive: Determinado como actividad legítima
Resolved: Caso cerrado con acciones completadas
Escalated: Transferido a equipos especializados

Información de Casos:

Case ID: Identificador único del caso
Severity Level: Criticidad basada en impacto y riesgo
Affected Users: Usuarios impactados por el fraude
Financial Impact: Pérdidas económicas asociadas
Evidence Collection: Artefactos digitales recolectados
Timeline: Cronología detallada de eventos
Assigned Analyst: Responsable de la investigación
Related Cases: Casos conectados o similares

Herramientas de Análisis:

Correlation Engine:

Identificación automática de casos relacionados
Análisis de patrones comunes entre casos
Detección de campañas coordinadas de fraude

Evidence Management:

Almacenamiento seguro de evidencia digital
Cadena de custodia para procesos legales
Exportación de evidencia en formatos estándar

3. Fraud History (Historial de Fraude)

Propósito: Repositorio histórico completo de todas las actividades fraudulentas detectadas.

Base de Datos Histórica:

Métricas Temporales:

Daily Fraud Rates: Tasas diarias de detección de fraude
Weekly Trends: Tendencias semanales y estacionales
Monthly Summaries: Resúmenes mensuales con análisis de patrones
Yearly Comparisons: Análisis interanuales de evolución

Categorización Histórica:

Fraud Types: Distribución por tipos de fraude a lo largo del tiempo
Attack Vectors: Evolución de métodos de ataque
Geographic Distribution: Cambios en distribución geográfica
Device Trends: Evolución en tipos de dispositivos utilizados

Análisis Predictivo:

Machine Learning Models:

Predicción de picos de fraude basada en datos históricos
Identificación de patrones estacionales
Análisis de efectividad de contramedidas implementadas

Reporting Capabilities:

Generación automática de reportes periódicos
Dashboards ejecutivos con KPIs clave
Alertas basadas en desviaciones históricas

4. Graph (Análisis de Grafos)

Propósito: Visualización y análisis de relaciones complejas entre usuarios, dispositivos, ubicaciones y actividades.

Visualización de Redes:

Tipos de Nodos:

User Nodes: Representan usuarios individuales
Device Nodes: Dispositivos únicos en la red
Location Nodes: Ubicaciones geográficas
IP Nodes: Direcciones IP específicas
Session Nodes: Sesiones individuales

Tipos de Conexiones:

Shared Device: Usuarios que comparten dispositivos
Shared Network: Dispositivos en la misma red
Similar Behavior: Patrones de comportamiento similares
Temporal Proximity: Actividades en tiempos cercanos
Geolocation Overlap: Superposición de ubicaciones

Engine de Análisis Relacional:

Algoritmos de Detección:

Community Detection: Identificación de grupos relacionados
Anomaly Detection: Detección de conexiones anómalas
Centrality Analysis: Identificación de nodos centrales en redes de fraude
Path Analysis: Trazado de rutas de propagación de fraude

Casos de Uso del Graph Analysis:

Detección de Redes de Fraude: Identificación de grupos organizados
Account Takeover Chains: Rastreo de compromisos en cadena
Mule Account Detection: Identificación de cuentas utilizadas para lavado
Social Engineering Networks: Detección de campañas coordinadas

Herramientas de Filtrado y Análisis:

Filtros Avanzados:

Filters: Panel izquierdo con opciones de filtrado
- By Node Type: Filtrar por tipo de nodo (usuario, dispositivo, etc.)
- By Connection Strength: Intensidad de las relaciones
- By Time Range: Período temporal específico
- By Risk Score: Nivel de riesgo de los nodos

Controles de Visualización:

Period: Selector temporal para análisis histórico
Show: Opciones de qué elementos mostrar en el grafo
Reset: Botón para resetear filtros y vista

Análisis de la Visualización:

Interpretación de Patrones:

Clusters Densos: Posibles redes organizadas de fraude
Nodos Centrales: Usuarios o dispositivos que actúan como hubs
Conexiones Anómalas: Relaciones inesperadas que requieren investigación
Isolated Nodes: Actividades fraudulentas independientes

Código de Colores:

Rojo: Nodos confirmados como fraudulentos
Naranja: Nodos sospechosos bajo investigación
Azul: Nodos legítimos pero conectados a actividad sospechosa
Verde: Nodos confirmados como legítimos
Gris: Nodos sin clasificación definida

Funcionalidades Integradas del Módulo Profile

Análisis Cross-Module:

Correlación de Datos: El módulo Profile integra información de todos los sub-módulos para proporcionar una vista holística:

Correlación entre elementos en blocklist y casos activos
Análisis temporal entre historial de fraude y detecciones actuales
Mapeo de relaciones del grafo con casos específicos

Herramientas de Investigación:

Drill-Down Capabilities:

Navegación desde el grafo hacia casos específicos
Acceso directo a historial detallado desde casos actuales
Links bidireccionales entre todos los módulos

Gestión de Configuración:

User Profile Management:

Change Password: Funcionalidad de cambio de contraseña
User Permissions: Gestión de permisos por módulo
Logout: Cierre seguro de sesión

Video Reconstruction y Análisis Forense

Capacidades de Reconstrucción:

Video Replay: El sistema puede reconstruir sesiones de usuario para análisis forense:

Summary: Vista general de la sesión
Risks: Indicadores de riesgo identificados
History: Cronología detallada de eventos
Video Reconstruction: Replay visual de la sesión
Events: Log detallado de todas las acciones
Video Events: Eventos específicos capturados en video
Link Analysis: Conexiones identificadas durante la sesión
Map Data: Información geográfica de la sesión
Review: Herramientas de análisis y anotación

Análisis de Riesgos Detallados:

Device Risks (Riesgos del Dispositivo):

Unknown device: Dispositivo no reconocido en la base de datos
Active malware (99): 99 indicadores activos de malware
Suspicious device characteristics: Características anómalas del hardware
Device properties consistency for identity: Consistencia de propiedades para verificación
Emulator: Detección de emulación de dispositivo
Bot: Indicadores de actividad automatizada
Identities accessed by this device: Múltiples identidades desde el mismo dispositivo
Device is in blocklist: Dispositivo previamente bloqueado
VPN: Uso de VPN detectado
VPN installed?: Software de VPN instalado
Compromised Device: Dispositivo comprometido confirmado
Remote Access: Acceso remoto detectado
Rooted Device: Dispositivo con root/jailbreak

Location Risks (Riesgos de Ubicación):

Unknown location for identity: Nueva ubicación para este usuario
Suspicious location attributes: Características geográficas sospechosas
Location change velocity: Velocidad de cambio de ubicación implausible
Location is in blacklist: Ubicación en lista negra
GPS enabled?: Estado del GPS del dispositivo
New IP country?: Nuevo país de origen de IP
GPS location mismatch: Inconsistencia entre GPS e IP geolocation

Behavioural Risks (Riesgos Comportamentales):

Risky keyboard event: Patrones de teclado anómalos
Risky mouse event: Comportamiento de mouse sospechoso
Use of autocomplete: Uso atípico de autocompletado

Integración y Workflows

Workflow Típico de Investigación:

Alert Generation: Sistema detecta actividad sospechosa
Case Creation: Se crea automáticamente un caso en Fraud Cases
Graph Analysis: Se analiza el contexto relacional en Graph
Historical Review: Se consulta Fraud History para patrones
Blocklist Update: Se actualizan bloqueos según hallazgos
Video Reconstruction: Se analiza la sesión detalladamente
Case Resolution: Se cierra el caso con acciones apropiadas

Integraciones Externas:

SIEM Integration: Envío de alertas a sistemas de monitoreo corporativo Threat Intelligence: Actualización automática de blocklists con feeds externos Legal Compliance: Exportación de evidencia en formatos requeridos por regulaciones