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Détection de la cyberfraude : élaborer une méthode plus rapide et plus fiable

Les moyens de paiement connaissent une véritable révolution. Depuis le début des années 1990, l’utilisation des espèces et des chèques diminue de façon constante, au profit des transactions par carte bancaire, et plus récemment des services de paiement sur Internet comme Paypal. En 2015, seulement une transaction sur huit s’est faite sur support papier. Si les moyens de paiement électroniques facilitent les achats et stimulent le commerce, ils constituent également un marché très juteux pour les fraudeurs. En 2014, les pertes liées aux fraudes à la carte bancaire dans le monde s’élevaient à 16 millions de dollars, une somme que les experts s’attendent à voir doubler d’ici 2020. Pour minimiser les pertes subies par les banques, les compagnies d’assurance et les consommateurs, le docteur Bruno Buonaguidi travaille à l’élaboration de techniques de détection rapides capables d’améliorer les méthodes actuelles, notamment en ce qui concerne les fausses alertes.

Les méthodes actuellement utilisées pour contrer la cybercriminalité par les fournisseurs de solutions de paiement en ligne et par les émetteurs de cartes bancaires débouchent régulièrement sur des cas de blocages de carte abusifs. Ces situations engendrent des désagréments pour le consommateur et portent préjudice à la relation client. L’objectif du docteur Bruno Buonaguidi est de minimiser ce risque, tout en permettant une détection la plus rapide possible des anomalies de manière à contrer toute activité illégale. En d’autres termes, le but est de parvenir à un meilleur compromis entre rapidité de détection et diminution des fausses alertes. Pour parvenir à ses fins, le Dr. Buonaguidi est en train de mettre au point un modèle théorique qui applique une célèbre théorie mathématique appelée la "théorie de l'arrêt optimal" à la problématique de la détection des fraudes. Cette branche de la théorie des probabilités essaye de définir le bon moment pour prendre telle ou telle mesure de manière à optimiser un rendement ou minimiser un coût.

La théorie de l’arrêt optimal : utiliser les probabilités et les statistiques dans le cadre de la détection de fraude

« Dans les méthodes actuelles, le schéma de dépense habituel de l’utilisateur de la carte est déterminé en amont, puis les dépenses sont analysées pour déterminer si elles correspondent ou s’il y a des écarts », explique le Dr. Bruno Buonaguidi. « Avec notre méthode, basée sur la théorie de l’arrêt optimal, le schéma habituel des dépenses est surveillé en continu. Quand la probabilité d’une fraude dépasse un certain seuil, il est possible de prendre les mesures nécessaires. » Pour illustrer comment fonctionne la théorie de l’arrêt optimal, le chercheur utilise la comparaison suivante : « Imaginez que vous observiez l’évolution d’un cours boursier. Vous cherchez à savoir quand acheter ou quand vendre vos actions pour réaliser des bénéfices. Ce qu’il faut surveiller, c’est le "point de changement", c’est-à-dire le moment où un changement se produit dans les caractéristiques du cours de l’action. De cette manière, vous serez en mesure de réagir rapidement et de gagner de l’argent. Grâce à la théorie de l’arrêt optimal, il est possible de déduire le moment où se produit ce point de changement en surveillant et en examinant les données du marché au fur et à mesure. Il en va de même pour les dépenses des utilisateurs de cartes bancaires. »

L’élaboration d’un modèle théorique constitue la première étape du projet du Dr. Buonaguidi. La seconde sera de mettre au point une technologie qui sera utilisée en complément des méthodes actuelles de détection de la cyberfraude. L’objectif final de sa démarche est de contribuer à la délicate mission qu’est la détection rapide et efficace des fraudes électroniques. Dans ce domaine, les recherches du Dr. Bruno Buonaguidi pourraient avoir un impact sociétal considérable. Car les effets néfastes de la fraude aux moyens de paiement électroniques ne pénalisent pas seulement les banques, mais aussi les vendeurs, les consommateurs et les compagnies d’assurance. Malgré les progrès effectués dans le domaine de la détection des fraudes électroniques, notamment grâce aux méthodes s’appuyant sur l’intelligence artificielle, le coût de la cybercriminalité demeure très élevé et devrait encore augmenter dans le futur. Les méthodes actuelles ont besoin d’un outil supplémentaire capable de repérer plus rapidement une fraude, tout en évitant les blocages abusifs.