Sistemi di rilevamento delle frodi per la verifica dell'identità: come funzionano?

Le frodi d'identità sono in aumento. Secondo il nostro report sui furti d'identità del 2026, i deepfake sono collegati a un tentativo di frode biometrica su 5, mentre gli attacchi di tipo injection sono aumentati del 40% rispetto all'anno precedente. Anche il fenomeno del Fraud-as-a-Service, in cui i criminali informatici sfruttano il modello di business SaaS per fornire strumenti, servizi e supporto a pagamento, è in aumento, ampliando la portata di questo tipo di attività.

I sistemi di rilevamento delle frodi sono diventati fondamentali per proteggere le entità dall'accesso criminale o dal furto di dati e risorse. Le minacce più grandi oggi vanno oltre il furto di dati e consistono nell'impossessarsi di un'altra persona. Ecco perché la difesa più forte inizia dall'identità.

Il software di rilevamento delle frodi è in grado di monitorare i sistemi e individuare i segnali di potenziali frodi, quali comportamenti insoliti degli utenti, attività di rete anomale e irregolarità negli indirizzi IP, quindi avvisare i team di potenziali problemi e adottare misure proattive per porvi rimedio. Queste soluzioni di rilevazione delle frodi sono particolarmente importanti nei settori caratterizzati da transazioni frequenti e informazioni riservate, come quello sanitario, finanziario, governativo, nonché per le grandi imprese con infrastrutture tecniche complesse.

• I sistemi di rilevamento delle frodi sono fondamentali poiché le minacce diventano sempre più comuni e sofisticate, specialmente per le organizzazioni che operano in settori altamente regolamentati.
• I moderni software di rilevamento delle frodi combinano logica basata su regole, analisi comportamentale e apprendimento automatico per un approccio multilivello che fornisce una protezione contro le minacce esistenti ed emergenti.
• Le frodi basate sull'IA stanno aumentando a un livello senza precedenti, prendendo di mira le identità degli utenti piuttosto che le sole transazioni.
• Un efficace monitoraggio delle frodi nell'ambiente attuale richiede il rilevamento in tempo reale e la valutazione del rischio, l'integrazione con i sistemi di identità e accesso, il supporto all'architettura Zero Trust e l'allineamento con i requisiti di conformità.
• Le soluzioni devono inoltre trovare un equilibrio tra sicurezza ed esperienza d'uso per evitare requisiti eccessivi ed errori di blocco.
• Il rilevamento delle frodi basato sull'identità collega ogni segnale a una persona verificata, riducendo i falsi positivi e le minacce non rilevate.

In poche parole, i sistemi di rilevamento delle frodi monitorano transazioni, comportamenti e credenziali per identificare in tempo reale attività potenzialmente irregolari e illegali. Questi vanno oltre le frodi finanziarie e le transazioni criminali e includono casi di uso improprio dell'identità e furto di credenziali. Oltre il 40% dei casi di frode documentale riguarda le carte d'identità nazionali, che possono essere utilizzate per creare un'identità falsa o rubare quella di qualcun altro.

I costi sono elevati: secondo un report, le frodi sono costate alle aziende statunitensi 114 miliardi di dollari nel 2024 tra i leader intervistati, l'equivalente del 9,8% del fatturato.

La prevenzione delle frodi incentrata sull'identità sotto forma di software di rilevamento delle frodi può ridurre le perdite, preservare l'integrità del sistema e aumentare la fiducia degli utenti. Queste soluzioni utilizzano metodi quali l'analisi comportamentale, i segnali di identità e la valutazione del rischio per calcolare costantemente la probabilità di frode e analizzare quando intervenire.

I sistemi di monitoraggio e rilevamento delle frodi vengono spesso utilizzati per operazioni in cui la sicurezza dell'identità riveste un'importanza particolarmente elevata. Queste includono transazioni finanziarie, accesso a dati e sistemi privati e approvazioni sensibili o di grande importanza, come l'erogazione di prestazioni o l'accesso a dati privati.

I sistemi di rilevamento delle frodi utilizzano diversi approcci per creare un profilo di rischio completo all'interno di una rete.

La logica basata su regole costituisce la prima linea di difesa, segnalando anomalie evidenti come viaggi impossibili (ad esempio, più tentativi di accesso da paesi diversi nel giro di pochi minuti) o transazioni di importo elevato al di fuori del normale orario di attività. Queste azioni possono indicare che l'identità di un utente è stata hackerata o rubata, oppure che qualcuno sta utilizzando un'identità sintetica. Questo approccio può anche includere informazioni sui database di password compromesse per segnalare credenziali potenzialmente rubate. Tuttavia, può identificare solo modelli noti.

L'analisi comportamentale rappresenta un altro livello. Esamina la modalità di interazione degli utenti con i sistemi e rileva eventuali deviazioni nelle abitudini, come cambiamenti nelle caratteristiche dei dispositivi, luogo o ora di accesso, modelli di navigazione o durata delle sessioni. Dato che la biometria comportamentale crea firme utente uniche, è difficile replicarle, anche con credenziali rubate.

Infine, l'apprendimento automatico analizza grandi set di dati per rilevare deviazioni dai modelli, consentendo di identificare cambiamenti sottili che gli altri livelli potrebbero non rilevare. Questo metodo è particolarmente importante per la sua capacità di apprendere e adattarsi, soprattutto ora che i criminali ricorrono sempre più spesso all'IA per affinare le loro tattiche.

• L'apprendimento automatico può essere supervisionato, ovvero utilizza dati etichettati (esempi passati di attività fraudolente e legittime) per addestrare modelli che prevedono la probabilità di frode nelle nuove transazioni. Viene tipicamente utilizzato quando sono disponibili dati storici sufficienti dai quali i modelli possono apprendere.
• L'apprendimento automatico non supervisionato rileva potenziali frodi individuando modelli insoliti o anomalie nei dati senza bisogno di esempi etichettati. Può essere utilizzato quando non sono disponibili dati storici sufficienti o per identificare tattiche di frode nuove ed emergenti, come identità sintetiche e deepfake.

Il rilevamento delle frodi ibrido combina modelli di apprendimento automatico con una logica aziendale basata su regole per un approccio più accurato, adattabile e reattivo.

Utilizzando queste strategie, il sistema di rilevamento delle frodi decide quando un rischio merita un intervento. Quando vengono superate le soglie, si attivano avvisi o vengono intensificate le richieste di autenticazione, bilanciando la sicurezza con un'esperienza utente fluida per utenti e scenari a basso rischio.

Confronto tra Rilevamento delle frodi e Monitoraggio delle frodi: qual è la differenza?

Il monitoraggio delle frodi si riferisce all'osservazione passiva delle attività online, come le transazioni o gli accessi degli utenti. Se viene utilizzato da solo, questo strumento richiede ai team di analizzare le attività e segnalare manualmente i potenziali problemi.

Le dimensioni e la portata di molte grandi aziende e organizzazioni, come le reti bancarie e le agenzie governative, rendono il monitoraggio da solo insufficiente. È fin troppo semplice che comportamenti sospetti e anomalie passino inosservati. E se si verifica un furto o un uso improprio delle credenziali, la situazione potrebbe sfuggire completamente e degenerare nel giro di pochi secondi.

Il rilevamento delle frodi, d'altra parte, adotta un approccio proattivo, effettuando una segnalazione quando i rischi raggiungono determinati livelli. A quel punto, il sistema attiva una notifica o una risposta automatica.

Molti sistemi legacy esistenti effettuano il monitoraggio senza la possibilità di intervenire in tempo reale. Le minacce altamente sofisticate e le infrastrutture aziendali in continua espansione di oggi richiedono sistemi in grado di identificare i problemi non appena si presentano e di intervenire immediatamente. Concentrandosi sulla verifica dell'identità degli utenti, i sistemi moderni garantiscono un rilevamento più rapido, accurato ed efficiente delle potenziali frodi.

Diversi settori ad alta sicurezza utilizzano sistemi di rilevamento delle frodi per segnalare i tentativi di infiltrazione nei propri sistemi basati sull'identità.

Gli istituti finanziari utilizzano l'autenticazione adattiva per verificare l'identità dei clienti prima di abilitare l'accesso all'account o di approvare transazioni di importi elevati. I metodi includono l'impronta digitale del dispositivo e l'analisi comportamentale per segnalare modelli di accesso o transazioni inusuali. Questo aiuta a prevenire tentativi di furto di account, frodi nei pagamenti, utilizzo di ID sintetici e utilizzo di credenziali compromesse.

I software di rilevamento delle frodi aiutano le agenzie nazionali a proteggere i portali digitali dei servizi, come i sistemi di previdenza sociale e Medicare, combinando più livelli di intelligence sull'identità. È in grado di analizzare il comportamento di accesso e le impronte digitali dei dispositivi per rilevare anomalie che suggeriscono tentativi di furto di identità o di appropriazione indebita di account. Ciò garantisce che solo gli utenti legittimi possano accedere alle informazioni sensibili relative alle prestazioni e ai dati personali o apportare modifiche ai propri account.

Le organizzazioni del settore sanitario si affidano a dei software di rilevamento delle frodi per identificare l'accesso non autorizzato ai sistemi EHR o ai portali dei pazienti. Ad esempio, i sistemi di rilevamento delle frodi possono segnalare anomalie nelle richieste di risarcimento in campo assicurativo, nei dati demografici o nella storia clinica che suggeriscono che qualcuno sta utilizzando un'identità rubata per ottenere cure o prescrizioni.

Le grandi imprese con reti complesse e forza lavoro dispersa o ibrida dipendono dai software di rilevamento delle frodi per stare al passo con i potenziali tentativi di frode. Per le attività che vendono beni o servizi online, questi strumenti monitorano l'attività di pagamento dei clienti per identificare carte potenzialmente rubate, modelli di acquisto insoliti o identità sintetiche.

I sistemi di monitoraggio per il rilevamento delle frodi in questi settori non solo incorporano una rigorosa verifica dell'identità, ma tengono anche conto delle sfumature e dei fattori specifici del settore. Le organizzazioni possono adattare i flussi di lavoro per il rilevamento delle frodi in base alle loro politiche specifiche, attivando requisiti di autenticazione adattiva in risposta a diversi eventi o serie di eventi.

L'ultima generazione di tattiche fraudolente sta costando alle organizzazioni più che mai, poiché le nuove tattiche prendono di mira le identità degli utenti, non solo il sistema. Quasi il 60% delle aziende statunitensi ha segnalato perdite maggiori dovute a frodi nel 2025, mentre il 72% prevede che le frodi generate dall'IA rappresenteranno una sfida importante.

Gli attacchi di phishing eccezionalmente sofisticati vengono spesso condotti su larga scala con l'ausilio dell'IA, ottenendo così un maggiore successo. "Stiamo assistendo all'uso dell'IA generativa per creare false identità, sia che si tratti di generare volti, sia che si tratti di utilizzare volti di persone esistenti e usarli come parte di deep fake, sia che si tratti di tentativi di phishing, che potrebbero coinvolgere voci generate dall'IA", afferma Simon Horswell, Fraud Specialist Senior Manager presso Entrust. Spesso i criminali inoltrano diverse richieste MFA, provocando affaticamento e frustrazione negli utenti, che condurre a errori. I dati rubati degli utenti vengono utilizzati per creare ID deepfake, che risultano sempre più difficili da distinguere dalle versioni autentiche.

Purtroppo, gli strumenti tradizionali di monitoraggio delle frodi e i sistemi obsoleti spesso non riescono a individuare questi tentativi, che possono causare rapidamente molti danni. I moderni software di rilevamento delle frodi forniscono un monitoraggio continuo e sensibile al contesto che integra l'autenticazione dell'identità come livello fondamentale di difesa, collegando ogni tentativo di accesso o transazione a un'identità utente verificata e valutandone il rischio in tempo reale.

Tuttavia, i team devono prestare attenzione alle potenziali insidie delle soluzioni, come:

• Falsi positivi che segnalano utenti legittimi come sospetti
• Falsi negativi che non sono in grado di identificare le frodi a causa di una verifica dell'identità insufficiente
• Rilevamento latente che non riesce a tenere il passo con i tentativi di frode rapidi e automatizzati
• Dati isolati e strumenti incompatibili che rendono l'integrazione con i sistemi esistenti complessa e inaffidabile
• Controlli eccessivamente aggressivi che provocano attriti all'utente e un'esperienza negativa 

I sistemi efficaci di monitoraggio per il rilevamento delle frodi combinano un approccio multilivello alla verifica dell'identità, ad esempio combinando l'impronta digitale del dispositivo con l'analisi comportamentale, il punteggio del rischio in tempo reale e flussi di lavoro che si adattano agli indizi contestuali. "Abbiamo dei rischi che cominciano a emergere in ogni singola fase della transazione finanziaria", afferma Horswell. "Dovresti integrare l'IA in ognuno di questi livelli per aumentare e rafforzare la sicurezza già in atto."

L'approccio di Entrust al rilevamento delle frodi si basa sul principio secondo cui se non è possibile verificare la persona, non è possibile verificare l'interazione. Ecco perché le nostre soluzioni complete di verifica dell'identità combinano funzionalità come la verifica dell'identità, le credenziali digitali e l'autenticazione biometrica per aiutare le organizzazioni a ridurre le occasioni di frode, senza creare ostacoli per gli utenti autentici.

La nostra soluzione di rilevamento delle frodi è basata sulla nostra pluripremiata IA e si basa sia su documenti autentici che fraudolenti. Questo approccio riducedel 54% i casi di frode non rilevati rispetto ad altri approcci di apprendimento automatico addestrati solo per individuare casi di frode già visti.

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