Des robots malveillants ont atterri... et ils perturbent votre solution anti-fraude

Les cybercriminels ont toujours un nouveau tour dans leur sac. Le dernier? Utiliser des robots pour se dissimuler et commettre des activités frauduleuses dans le paysage digital.

En 2022, environ 47,4 % de tout le trafic Internet provenait de robots, soit une augmentation de 5,1 % par rapport à 2021. Quid du « mauvais » trafic de robots alimenté par des intentions malveillantes ? Pour la quatrième année consécutive, le volume du trafic des robots malveillants a grimpé à 30,2 %, soit une hausse de 2,5 % par rapport à 2021.

À mesure que la technologie évolue et que l’IA générative devient plus sophistiquée, les fraudeurs exploitent les robots malveillants plus rapidement et plus facilement que jamais (même ChatGPT peut écrire du code pour un robot). Du vol de données personnelles à la manipulation de comptes, les robots malveillants coûtent aux entreprises des milliards de dollars chaque année et ciblent des entreprises dans un large éventail de secteurs tels que les voyages, la vente au détail et les services financiers.

Que peut faire votre entreprise pour lutter contre les mauvais robots ? Comment pouvez-vous être sûr que votre solution anti-fraude fonctionne à plein régime pour tenir les attaques à distance ? Tout d’abord, vous devez penser comme un cybercriminel. Deuxièmement, vous devez tirer parti d’une technologie avancée de détection des robots, capable de s’adapter aux fraudeurs sur un coup de tête.

Qu'est-ce qu'un robot ?

Internet fourmille de robots. En termes simples, un bot est une application logicielle programmée pour automatiser une série d'étapes et de tâches. Les robots sont utilisés pour effectuer des tâches répétitives à un rythme rapide, comme ouvrir une page ou cliquer sur un lien, et les plus intelligents imitent ou remplacent le comportement d'une personne.

Même si un robot en lui-même n'est ni bon ni mauvais en soi, l'intention du programmeur décide de son sort. Un « bon » robot effectue des tâches utiles et bénéfiques : les robots des moteurs de recherche examinent le contenu des sites Web, les robots de commerce électronique fournissent des résultats de comparaison de prix. Alors qu’un « mauvais » robot effectue des actions nuisibles : les robots spammeurs insèrent des liens vers des sites de phishing, les robots de credential stuffing utilisent des informations d’identification compromises pour se connecter aux services financiers et les robots publicitaires utilisent de faux clics pour augmenter les dépenses publicitaires.

Les robots frauduleux : une menace en constante évolution

Pour le plus grand plaisir des fraudeurs, les robots malveillants évoluent rapidement et deviennent plus intelligents que les solutions de détection de fraude déjà mises en place par de nombreuses entreprises. Alors que les robots d’hier manquaient de cookies et se comportaient comme des robots maladroits, les robots d’aujourd’hui usurpent les identifiants des utilisateurs et des appareils et peuvent imiter les comportements humains pour ressembler à des utilisateurs ordinaires.

Les types de robots frauduleux incluent aujourd’hui :

• Remplissage de formulaires qui peut être utilisé pour le bourrage d'informations d'identification, l'énumération de comptes, l'extraction de contenu, le spam de formulaires et le carding (utilisation non autorisée de cartes de crédit).
• Trafic API qui peut être utilisé pour usurper l'identité d'utilisateurs, émuler des appareils et lancer des attaques DDoS (Distributed Denial-of-Service) à grande échelle pour inonder les serveurs et perturber le flux normal du trafic.

Au cours de la dernière décennie, les cybercriminels ont également amélioré leur capacité à mener des attaques frauduleuses de plus grande envergure grâce aux botnets. Piliers sophistiqués de la cybercriminalité, les botnets sont des « réseaux de robots » d’ordinateurs et d’appareils infectés par des logiciels malveillants et contrôlés par une seule entité. Les fraudeurs écrivent simplement les logiciels malveillants qui alimentent les robots malveillants et, comme les réseaux sont contrôlés de manière centralisée, ils sont capables de faire évoluer des millions d'ordinateurs et de mener des cyberattaques de grande envergure en exploitant les failles de sécurité et les vulnérabilités des logiciels et des sites Web.

Comment vaincre les fraudeurs à leur propre jeu

Pour garder une longueur d'avance sur les fraudeurs sournois et leurs robots malveillants, les entreprises doivent tirer parti d'une solution avancée de détection des robots qui détecte les différences de comportement entre les bons utilisateurs (humains) et les mauvais utilisateurs (bots). Les entreprises doivent également s’assurer que leur solution de détection de robots utilise l’apprentissage automatique (ML) pour s’adapter continuellement et rester à la pointe de l’évolution des activités des robots.

Voir l'humain, repérer le robot

Alors que les robots malveillants parviennent de mieux en mieux à imiter les comportements humains, une solution avancée de détection des robots utilise la biométrie comportementale pour distinguer les vrais utilisateurs des imposteurs. La bonne technologie capture les signaux sur le comportement des visiteurs en temps réel. Ces signaux capturés sont compilés dans un graphique d’identification robuste qui analyse et compare les données, y compris la biométrie comportementale, pour détecter l’activité des robots. Par exemple, un robot qui ne commet pas de fraude ne se connectera généralement pas. Voici d’autres indicateurs :

• Interaction avec le site ou l'application
• Interaction avec des pages spécifiques
• Nombre de pages dans une session et modèles de navigation
• Comportements présentés au cours d'une session (tels que le défilement, la vitesse de frappe et l'orientation de l'appareil)
• Liste de blocage connue des serveurs et origines

En détectant, capturant et analysant les signaux sur le comportement d'un visiteur, les entreprises peuvent utiliser de riches données comportementales pour différencier avec précision les bons visiteurs des mauvais visiteurs.

Combattez l'ennemi grâce à l'apprentissage automatique adaptatif

Lorsqu’ils sont confrontés à un obstacle, les mauvais robots évoluent rapidement. La solution de détection de robots existante de votre entreprise est-elle suffisamment agile pour faire de même ?

La bonne solution avancée de détection des robots utilise des modèles d’apprentissage automatique et l’intelligence artificielle pour non seulement identifier les robots malveillants avant qu’ils n’attaquent, mais également s’adapter à l’évolution de la technologie des robots. En surveillant le comportement des visiteurs, les modèles de trafic et les derniers programmes et stratégies de robots, les entreprises peuvent réduire leurs risques d'être victimes de robots malveillants.

Déjouer les cybercriminels

Lorsqu’il s’agit d’activités frauduleuses, un cybercriminel est toujours impatient de sortir une nouvelle sorte de robot malveillant de son sac. La meilleure façon de lutter contre ces stratagèmes illusoires et trompeurs est de garantir que votre entreprise utilise une solution antifraude avancée qui capture les données biométriques comportementales en temps réel et exploite les modèles d'apprentissage automatique pour garder une longueur d'avance sur les nouvelles menaces à mesure qu'elles émergent. Une technologie de pointe et une analyse avancée des données constituent toujours une combinaison gagnante.