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