Détection des fraudes pour les systèmes de vérification de l’identité : Fonctionnement

La fraude à l'identité s'accélère : Selon notre rapport de 2026 sur la fraude à l'identité, les deepfakes sont liés à une tentative de fraude biométrique sur cinq, tandis que les attaques par injection ont augmenté de 40 % par rapport à l'année précédente. La fraude en tant que service, où les cybercriminels utilisent le modèle commercial SaaS pour fournir des outils, des services et une assistance contre rémunération, est également en augmentation, ce qui augmente l'ampleur de ce type d'activités.

Les systèmes de détection des fraudes sont devenus essentiels afin de protéger les entités contre l'accès criminel ou le vol de données et de ressources. Aujourd'hui, les plus grandes menaces ne se limitent pas au vol de données, mais s'étendent à l'usurpation d'identité. Ainsi, la meilleure défense commence par l'identité.

Le logiciel de détection des fraudes peut surveiller les systèmes et détecter les signes de fraude potentielle, tels qu'un comportement inhabituel de l'utilisateur, une activité anormale du réseau et des irrégularités au niveau de l'adresse IP, puis alerter les équipes sur les problèmes potentiels et prendre des mesures proactives afin d'y mettre un terme. Ces solutions de détection des fraudes sont particulièrement essentielles dans les secteurs caractérisés par des transactions fréquentes et des informations classifiées, tels que les soins de santé, la finance, le gouvernement, ainsi que pour les grandes entreprises dotées d'infrastructures techniques complexes.

• Les systèmes de détection des fraudes sont essentiels car les menaces sont de plus en plus courantes et de plus en plus sophistiquées, en particulier pour les organisations dans des secteurs très réglementés.
• Les logiciels modernes de détection des fraudes combinent la logique basée sur des règles, l'analyse comportementale et le machine learning pour une approche multicouche qui fournit une protection contre les menaces existantes et émergentes.
• Les fraudes à l'aide de l'IA augmentent à une échelle sans précédent, ciblant les identités des utilisateurs plutôt que les seules transactions.
• Un contrôle efficace des fraudes dans l'environnement actuel nécessite une détection en temps réel et une évaluation des risques, une intégration avec les systèmes d'identité et d'accès, la prise en charge de l'architecture « Zero Trust » et l'alignement sur les exigences de conformité.
• Les solutions doivent également trouver un équilibre entre la sécurité et l'expérience de l'utilisateur afin d'éviter les exigences excessives et les erreurs de blocage.
• La détection des fraudes par l'identité relie chaque signal à une personne vérifiée, réduisant ainsi les faux positifs et les menaces manquées.

Plus simplement, les systèmes de détection de la fraude surveillent les transactions, les comportements et les informations d'identification pour identifier en temps réel les activités potentiellement irrégulières et illégales. Celles-ci vont au-delà de la fraude financière et des transactions criminelles, elles incluent les cas d'usurpation d'identité et de vol d'identifiants. Plus de 40 % des fraudes documentaires concernent les cartes d'identité nationales, qui peuvent être utilisées pour créer une fausse identité ou voler celle d'une autre personne.

Les coûts sont élevés : Selon un rapport, les fraudes ont coûté aux entreprises américaines 114 milliards de dollars en 2024 aux dirigeants interrogés, soit l'équivalent de 9,8 % de leur chiffre d'affaires.

La prévention des fraudes axée sur l'identité sous la forme d'un logiciel de détection des fraudes peut réduire les pertes, préserver l'intégrité du système et renforcer la confiance des utilisateurs. Ces solutions utilisent des méthodes telles que l'analyse du comportement, les signaux d'identité et l'évaluation des risques pour calculer en permanence la probabilité de fraude et analyser le moment où il convient d'agir.

Les systèmes de contrôle et de détection des fraudes sont fréquemment déployés pour des opérations où l'importance de la sécurité de l'identité est particulièrement élevée. Il s'agit notamment des transactions financières, de l'accès aux données et systèmes privés et des approbations sensibles ou à enjeux élevés, telles que le versement de prestations ou l'accès à des données privées.

Les systèmes de détection des fraudes combinent plusieurs approches pour établir un profil de risque complet au sein d'un réseau.

La logique basée sur des règles constitue la première ligne de défense, en signalant les anomalies évidentes telles que les déplacements impossibles (par exemple, plusieurs tentatives de connexion à partir de différents pays en l'espace de quelques minutes) ou les transactions importantes en dehors des heures normales d'ouverture. Ces actions peuvent indiquer que l'identité d'un utilisateur a été piratée ou volée, ou que quelqu'un utilise une identité synthétique. Cette approche peut également intégrer des informations sur les bases de données de mots de passe compromis afin de signaler les informations d'identification potentiellement volées. Cependant, elle ne peut qu'identifier des modèles connus.

L'analyse comportementale constitue un autre niveau. Elle examine la manière dont les utilisateurs interagissent avec les systèmes et note tout écart dans les habitudes, comme les changements dans les caractéristiques de l'appareil, le lieu ou l'heure de connexion, les schémas de navigation ou la durée de la session. La biométrie comportementale créant des signatures d'utilisateur uniques, il est donc difficile de les reproduire, même avec des identifiants volés.

Enfin, le machine learning analyse de vastes ensembles de données pour détecter les écarts par rapport au schéma, ce qui lui permet d'identifier des changements subtils que les autres couches peuvent manquer. Cette méthode est particulièrement essentielle pour sa capacité d'apprentissage et d'adaptation, d'autant plus que les criminels se tournent de plus en plus vers l'IA pour affiner leurs tactiques.

• Le machine learning peut être supervisé, ce qui signifie qu'il utilise des données étiquetées (exemples passés d'activités frauduleuses et légitimes) pour former des modèles qui prédisent la probabilité de fraude dans de nouvelles transactions. Il est généralement utilisé lorsqu'il y a suffisamment de données historiques desquels les modèles peuvent apprendre.
• Le machine learning non supervisé détecte les fraudes potentielles en trouvant des schémas inhabituels ou des anomalies dans les données sans avoir besoin d'exemples étiquetés. Il peut être utilisé lorsque les données historiques sont insuffisantes ou pour identifier les tactiques de fraude nouvelles et émergentes, telles que les identités synthétiques et les « deepfakes ».

La détection hybride des fraudes associe des modèles de machine learning à une logique d'entreprise basée sur des règles pour une approche plus précise, plus adaptable et plus réactive.

Grâce à ces tactiques, le système de détection des fraudes décide si un risque mérite une intervention. Lorsque les seuils sont dépassés, ils déclenchent des alertes ou des défis d'authentification progressive adaptative, ce qui permet d'équilibrer la sécurité avec une expérience utilisateur fluide pour les utilisateurs et les scénarios à faible risque.

Détection de la fraude par rapport à Contrôle de la fraude : quelle est la différence ?

Le contrôle des fraudes fait référence à l'observation passive des activités en ligne, telles que les transactions ou les connexions d'utilisateurs. Lorsqu'il est utilisé seul, il oblige les équipes à analyser les activités et à signaler manuellement les problèmes potentiels.

La taille et l'échelle de nombreuses grandes entreprises et organisations, telles que les réseaux bancaires et les agences gouvernementales, rendent le contrôle seul insuffisant. Il est trop facile de passer à travers les mailles du filet en cas de comportement suspect ou d'anomalie. Et en cas de vol ou d'utilisation abusive d'identifiants, l'incident peut passer inaperçu et s'aggraver en quelques secondes.

La détection des fraudes, en revanche, adopte une approche proactive en donnant l'alerte lorsque les risques atteignent certains niveaux. Le système déclenche alors une alerte ou une réponse automatisée.

De nombreux systèmes en place surveillent sans pouvoir intervenir en temps réel. Les menaces hautement sophistiquées et les infrastructures d'entreprise tentaculaires actuelles exigent des systèmes capables d'identifier les problèmes dès leur apparition et de prendre des mesures immédiates. En se concentrant sur la vérification de l'identité des utilisateurs, les systèmes modernes permettent une détection plus rapide, plus précise et plus efficace des fraudes potentielles.

Divers secteurs de haute sécurité utilisent des systèmes de détection des fraudes pour repérer les tentatives d'infiltration dans leur systèmes par le biais de l'identité.

Les institutions financières utilisent l'authentification adaptative pour vérifier l'identité des clients avant de leur permettre d'accéder à leur compte ou d'approuver des transactions importantes. Les méthodes comprennent l'empreinte digitale de l'appareil et l'analyse comportementale pour repérer les schémas de connexion ou les transactions inhabituelles. Cela permet d'éviter les tentatives de prise de contrôle de comptes, les fraudes au paiement, l'utilisation d'identifiants synthétiques et l'utilisation d'identifiants compromis.

Les logiciels de détection des fraudes aident les agences gouvernementales à protéger les portails numériques des services, tels que les systèmes de sécurité sociale et d'assurance-maladie, en combinant plusieurs couches de renseignements sur l'identité. Ils peuvent analyser les habitudes de connexion et les empreintes digitales des appareils afin de détecter les anomalies qui suggèrent des tentatives d'usurpation d'identité ou de prise de contrôle de comptes. Cela garantit que seuls les utilisateurs légitimes peuvent accéder aux informations sensibles sur les prestations et aux données personnelles ou apporter des modifications à leurs comptes.

Les organismes de santé s'appuient sur des logiciels de détection des fraudes pour identifier les accès non autorisés aux systèmes de DSE ou aux portails des patients. Par exemple, les systèmes de détection des fraudes peuvent repérer des anomalies dans les demandes d'assurance, les données démographiques ou les antécédents médicaux qui suggèrent que quelqu'un utilise une identité volée pour obtenir des soins ou des ordonnances.

Les grandes entreprises dotées de réseaux complexes et d'effectifs dispersés ou hybrides s'appuient sur des logiciels de détection des fraudes pour les aider à rester à l'affût des tentatives de fraude potentielles. Pour les entreprises qui vendent des biens ou des services en ligne, ces outils surveillent l'activité de paiement des clients afin d'identifier les cartes potentiellement volées, les schémas d'achat inhabituels ou les identités synthétiques.

Les systèmes de contrôle de la détection des fraudes dans ces secteurs intègrent non seulement une vérification rigoureuse de l'identité, mais tiennent également compte des nuances et des facteurs propres au secteur. Les organisations peuvent adapter les flux de travail de détection des fraudes en fonction de leurs politiques spécifiques, en déclenchant des exigences d'authentification adaptatives en réponse à différents événements ou séries d'événements.

La dernière génération de tactiques de fraude coûte plus cher que jamais aux organisations, car les nouvelles tactiques ciblent les identités des utilisateurs, et pas seulement le système. Près de 60 % des entreprises aux États-Unis ont déclaré des pertes plus importantes dues à la fraude en 2025, tandis que 72 % s'attendent à ce que la fraude générée par l'IA soit un défi majeur.

Les attaques de phishing très sophistiquées sont souvent menées à grande échelle grâce à l'IA, ce qui permet d'obtenir de meilleurs résultats. « Nous constatons l'utilisation de l'IA générative pour créer de fausses identités, qu'il s'agisse de générer des visages, d'utiliser des visages de personnes existantes et de les intégrer à des deepfakes, ou de tentatives d'hameçonnage, qui pourraient impliquer des voix générées par l'IA », déclare Simon Horswell, spécialiste de la fraude et directeur principal chez Entrust. Les criminels multiplient souvent les demandes d'authentification multifactorielle, ce qui fatigue et frustre l'utilisateur et peut conduire à des erreurs. Les données volées sont utilisées pour créer de faux identifiants, qui sont de plus en plus difficiles à distinguer des versions authentiques.

Malheureusement, les outils traditionnels de contrôle des fraudes et les anciens systèmes ne parviennent souvent pas à détecter ces tentatives, qui peuvent rapidement causer de gros dégâts. Les logiciels modernes de détection des fraudes assurent une surveillance continue et contextuelle qui intègre l'authentification de l'identité comme couche centrale de défense, en reliant chaque tentative d'accès ou transaction à une identité d'utilisateur vérifiée et en évaluant le risque en temps réel.

Cependant, les équipes doivent être attentives aux pièges potentiels des solutions, tels que :

• Des faux positifs qui signalent des utilisateurs légitimes comme suspects
• Des faux négatifs qui n'identifient pas la fraude en raison d'une vérification insuffisante de l'identité
• Une détection latente qui ne peut pas suivre les tentatives de fraude automatisées et en évolution rapide
• Des données cloisonnées et des outils incompatibles qui rendent l'intégration avec les systèmes existants complexe et peu fiable.
• Des contrôles trop agressifs qui provoquent des conflits avec les utilisateur et une expérience négative 

Les systèmes efficaces de contrôle de la détection des fraudes combinent une approche stratifiée de la vérification de l'identité, par exemple en associant l'empreinte digitale de l'appareil à l'analyse comportementale, à l'évaluation des risques en temps réel et à des flux de travail qui s'adaptent aux indices contextuels. « Nous constatons des risques qui commencent à apparaître à chaque étape de la transaction financière », explique M. Horswell. « Il faut intégrer l'IA dans chacune de ces couches afin d'augmenter et de renforcer la sécurité déjà en place. »

L'approche d'Entrust en matière de détection des fraudes repose sur le principe suivant : si vous ne pouvez pas vérifier la personne, vous ne pouvez pas vérifier l'interaction. C'est pourquoi nos solutions complètes de vérification d'identité combinent des fonctionnalités telles que la vérification d'identité, l'authentification numérique et l'authentification biométrique pour aider les organisations à réduire les opportunités de fraude, sans créer de conflits avec les utilisateurs authentiques.

Notre solution de détection des fraudes est alimentée par notre IA primée et entraînée sur des documents authentiques et frauduleux. Cette approche permet de réduire de 54 % les cas de fraude manqués par rapport à d'autres approches d'apprentissage automatique formées uniquement pour repérer des cas de fraude déjà connus.

Découvrez comment les solutions de sécurité centrées sur l'identité d'Entrust peuvent aider votre organisation à lutter contre la fraude et les cyber-menaces à chaque étape du cycle de vie de l'identité.