Hoy en día, son pocas las cosas que no se pueden gestionar en internet, desde pagar los servicios públicos hasta realizar una visita virtual en un museo al otro lado del mundo. Vivimos en una época eminentemente digital, y el uso de internet sigue en aumento, de acuerdo con el Digital Report 2023, la última edición del estudio anual realizado por We Are Social, señala que el número de usuarios de internet en el mundo alcanzó los 5.160 millones de personas, lo que representa al 64,4% de la población mundial.
“Desafortunadamente, este incremento también se ha traducido en un aumento importante en las estafas en línea y ataques de phishing. Los estafadores son cada vez más sofisticados y cuidadosos en sus métodos y estrategias, y cualquier persona o negocio que opere a cualquier escala en internet puede ser objetivo de sus ataques. Por ello, contar una estrategia de riesgo sólida ya no se trata de un lujo sino de una necesidad básica para personas, negocios y compañías, y en este punto es donde la Ciencia de Datos cobra una importancia imprescindible”. Comentó Lázaro Bustio Martínez, Profesor Investigador del Departamento de Estudios en Ingeniería para la Innovación (DEII) de la Universidad Iberoamericana.
Actualmente existe una disciplina que esta orientada en la ciberseguridad, misma que es capaz de contraatacar las estafas por internet y los ataques de phishing: la Ciencia de Datos está mostrando un gran potencial para la prevención de este tipo de fraudes digitales de manera escalable y automatizada, ofreciendo soluciones de prevención de ilícitos de vanguardia.
Ataques de Phishing
Antes de entrar de lleno al valor de la ciencia de datos para prevenir estafas por internet, es importante conocer qué son los ataques de phishing, se trata de un tipo de ataque de ingeniería social en el que los estafadores contactan a usuarios por distintos medios para obtener información personal, haciéndose pasar por entidades o individuos legítimos.
Un ejemplo claro y recurrente de esto son las cadenas de correo electrónico que aparentan ser de un banco, las cuales instruyen al usuario a realizar un pago urgente de un saldo pendiente o una deuda no liquidada. La víctima entonces ingresa sus credenciales de acceso en un sitio falso que luce idéntico al del banco, provocando que sus claves privadas e información confidencial, acaben en manos de los estafadores.
Ciencia de Datos para prevenir estafas en línea y Phishing
Ante tipos tan variados y avanzados de fraude virtual es válido preguntarse cómo las soluciones de prevención son capaces de afrontar estrategias cada vez más sofisticadas, y la respuesta tiene que ver con algo que todas estas modalidades tienen en común: el uso de datos.
“El internet como tal se basa en la creación, intercambio, registro y visualización de datos, y la ciencia de datos orientada a la ciberseguridad se encarga de mejorar la forma en la que la tecnología puede procesar todos esos datos para la prevención del fraude. En otras palabras, se trata de entrenar algoritmos de inteligencia artificial, para que detecten patrones al analizar datos históricos y generen reglas de riesgo que permitan prevenir el fraude antes de que suceda.” Recalcó Lázaro Bustio Martinez, quien además es profesor de la recién lanzada Ingeniería en Ciencia de Datos de la Universidad Iberoamericana.
La idea de que las computadoras aprenden da lugar a que se haga referencia a estas colecciones de algoritmos como machine learning, o en su forma abreviada, ML. Sus casos de uso en prácticamente todas las industrias son notables, y la prevención de fraude no es la excepción.
Derivado de la capacidad que tienen las máquinas para procesar enormes cantidades de datos, el experto en ciberseguridad de la Ibero compartió algunos beneficios del análisis de datos y de la capacidad que tienen las máquinas para procesar enormes cantidades de estos datos:
- Rapidez y eficiencia: Este es uno de los beneficios más evidentes de usar una solución de fraude respaldada por ciencia de datos. Analizar más cantidad de datos en menos tiempo.
- Capacidad predictiva: Uno de los puntos más fuertes del machine learning es que aprende permanentemente conforme alimentes el sistema con más datos. Así, la inteligencia artificial puede encontrar patrones que quizás sean difíciles de notar para el ojo humano.
- Asequibilidad: Implementar una solución de machine learning que se haga cargo de procesar todo el conjunto de datos siempre será una opción significativamente más barata que contratar a cada vez más analistas a medida que escala un negocio.
- Tiempo reducido en revisiones manuales: Dado que la información se analiza automáticamente, las revisiones manuales se vuelven más rápidas para los especialistas.
