{"id":6306,"date":"2023-02-13T08:59:31","date_gmt":"2023-02-13T08:59:31","guid":{"rendered":"https:\/\/seon.io\/es\/recursos\/?p=6306"},"modified":"2025-01-03T17:27:12","modified_gmt":"2025-01-03T17:27:12","slug":"ultimas-tendencias-de-fraude","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/seon.io\/es\/recursos\/ultimas-tendencias-de-fraude\/","title":{"rendered":"Tendencias de fraude para 2023: C\u00f3mo influencian a los estafadores y a tu empresa"},"content":{"rendered":"\n

Habr\u00eda que estar escondido debajo de una piedra para no haber o\u00eddo las advertencias de los expertos del sector respecto a que se espera que los estafadores se beneficien de los avances en inteligencia artificial este a\u00f1o. Pero, leyendo entre l\u00edneas, la verdadera cuesti\u00f3n es c\u00f3mo cambiar\u00e1 esto el panorama de las amenazas. <\/p>\n\n\n\n

Analicemos esta y otras tendencias de fraude para 2023 en combinaci\u00f3n con los datos internos de SEON, con el objetivo de ver si tienen sentido y qu\u00e9 podr\u00edan significar realmente para las organizaciones.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfCu\u00e1les son las tendencias de fraude m\u00e1s destacadas para 2023?<\/h2>\n\n\n\n

Las pr\u00f3ximas tendencias en materia de fraude giran en torno a una mayor sofisticaci\u00f3n tanto por parte de los que combaten el fraude como de los estafadores, as\u00ed como a una mayor atenci\u00f3n de los comerciantes a la fricci\u00f3n y a c\u00f3mo est\u00e1 afectando a las estrategias de fraude:<\/p>\n\n\n\n

    \n
  1. Aumentan la inteligencia artificial y otros tipos de fraude sofisticado.<\/li>\n\n\n\n
  2. Hay menos barreras de entrada y m\u00e1s incentivos para el fraude.<\/li>\n\n\n\n
  3. La preocupaci\u00f3n por la fricci\u00f3n y la p\u00e9rdida de clientes ofrecer\u00e1 oportunidades para el fraude.<\/li>\n\n\n\n
  4. La colaboraci\u00f3n intersectorial seguir\u00e1 siendo clave.<\/li>\n\n\n\n
  5. El machine learning y la inteligencia artificial antifraude est\u00e1n a punto de dispararse.<\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    Con la inteligencia artificial y m\u00e1s herramientas, los estafadores son cada vez m\u00e1s sofisticados<\/h2>\n\n\n\n

    Todo el mundo habla del ChatGPT, desde vendedores hasta jugadores y programadores. Pero, de hecho, no es tan nuevo como uno podr\u00eda pensar:<\/p>\n\n\n\n

    La tecnolog\u00eda de machine learning que lo sustenta se lanz\u00f3 inicialmente en 2020, con una versi\u00f3n API en 2021 – mientras que la versi\u00f3n actual estuvo disponible el 15 de marzo de 2022.<\/strong> Bautizado como GPT-3.5, es un modelo de predicci\u00f3n y generaci\u00f3n de lenguaje que utiliza el deep learning para comprender y producir texto que, la mayor\u00eda de las veces, se asemeja de forma convincente al humano.  <\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Adem\u00e1s, los modelos de generaci\u00f3n de im\u00e1genes como MidJourney se utilizan cada vez m\u00e1s en el trabajo y en el ocio, y tambi\u00e9n pueden emplearse para generar deepfakes<\/a> en el sentido de imitar a una persona real y colocarla en situaciones concretas. <\/p>\n\n\n\n

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    As\u00f3ciate con SEON<\/div>\n

    Aprovecha la huella digital \u00fanica y la s\u00f3lida huella de dispositivos en tiempo real para detectar usuarios de riesgo y mantener la seguridad y el cumplimiento, sin falsos positivos.<\/p>\n \n

    Hable con expertos<\/p>\n <\/a>\n <\/div>\n\n\n\n

    El 2 de enero, Frank McKenna, de Frank on Fraud, una autoridad indiscutible en el sector, public\u00f3 sus predicciones anuales sobre el fraude. La primera y m\u00e1s importante fue la de los \u00abcambiaformas\u00bb, un t\u00e9rmino para describir a aquellos que se desplazan y cambian por segundos gracias a la IA y otras herramientas, con el fin de explotar mejor las lagunas en las defensas y diferenciar sus ataques. <\/p>\n\n\n\n

    Pero, \u00bfqu\u00e9 pueden hacer realmente estos m\u00f3dulos de machine learning por los estafadores? Esta es la verdadera cuesti\u00f3n. Ve\u00e1moslo m\u00e1s de cerca.<\/p>\n\n\n\n

    <\/td>Oportunidad<\/strong><\/td>Consecuencia<\/strong><\/td><\/tr>
    Automatizaci\u00f3n m\u00e1s eficaz de los ataques<\/strong><\/td>El machine learning, en combinaci\u00f3n con bots<\/a> fraudulentos y otras automatizaciones, puede permitir a los estafadores de todas las tendencias llevar a cabo ataques m\u00e1s coordinados de forma que parezcan m\u00e1s humanos y genuinos.<\/td>Mejor evasi\u00f3n de los rudimentarios controles de velocidad, con el consiguiente aumento del fraude multicuenta.<\/td><\/tr>
    Phishing diversificado y a medida<\/strong><\/strong><\/td>Se pueden utilizar grandes modelos ling\u00fc\u00edsticos para escribir y\/o adaptar r\u00e1pidamente intentos de ingenier\u00eda social, incluidos correos electr\u00f3nicos de phishing e intentos de spear-phishing con un estilo cre\u00edble.<\/td>Se espera que el phishing y sus subtipos de ataques sean a\u00fan m\u00e1s frecuentes y cre\u00edbles y, en consecuencia, tambi\u00e9n lo ser\u00e1n el robo de identidad, el fraude con tarjetas y todo lo que permiten.<\/td><\/tr>
    Creaci\u00f3n de programas maliciosos y otras herramientas de fraude <\/strong><\/td>Seg\u00fan la empresa de seguridad Checkpoint, los ciberdelincuentes ya han empezado a experimentar con el uso de ChatGPT para codificar malware, en concreto para recrear cepas de malware existentes e introducir nuevas versiones.<\/td>Aparecer\u00e1n nuevos malware, threatware, ransomware y otras herramientas de ciberdelincuencia para ayudar a la suplantaci\u00f3n de identidad, robo de cuentas, bloquear el acceso a sistemas, sabotear la infraestructura de las empresas, etc.<\/td><\/tr>
    Documentos falsos convincentes creados en masa<\/strong><\/strong><\/td>Los m\u00f3dulos de creaci\u00f3n de im\u00e1genes permiten crear de forma r\u00e1pida y eficaz documentos de identidad cre\u00edbles como permisos de conducir, escaneados de pasaportes, carnets de identidad, etc. <\/td>Mayor prevalencia del fraude de identidad sint\u00e9tica<\/a>, ya que los estafadores pasan m\u00e1s f\u00e1cilmente por controles de IDV m\u00e1s sencillos para solicitar productos financieros y subvenciones, abrir cuentas bancarias para el lavado de dinero, estafar a empresas de iGaming, etc.<\/td><\/tr>
    Deepfakes mejorados para imagen y video<\/strong><\/strong><\/td>Del mismo modo, los deepfakes son cada vez m\u00e1s convincentes y tienen m\u00e1s probabilidades de superar la verificaci\u00f3n por video y otros pasos de KYC. Algunos m\u00f3dulos existentes pueden tomar una fotograf\u00eda y crear una falsificaci\u00f3n de video para enga\u00f1ar a los controles menos sofisticados.<\/td>Los estafadores podr\u00e1n asumir m\u00e1s f\u00e1cilmente identidades sint\u00e9ticas y robadas, cometiendo as\u00ed fraude de pr\u00e9stamos, lavado de dinero y docenas de otros tipos de fraudes y estafas.<\/td><\/tr><\/tbody><\/table><\/figure>\n\n\n\n

    En muchos casos, ya existen soluciones para ayudar a mitigar lo anterior. Por ejemplo, LinkedIn eliminar\u00e1 ahora a los usuarios que proporcionen fotos de su cabeza generadas por IA como fotos leg\u00edtimas suyas, pero esto solo se produce despu\u00e9s de que los investigadores demostraran que m\u00e1s de 1.000 fotos de perfil de LinkedIn<\/strong> hab\u00edan sido creadas por inteligencia artificial. <\/p>\n\n\n\n

    El fraude aumenta gracias a la reducci\u00f3n de las barreras de entrada y a la recesi\u00f3n econ\u00f3mica<\/h2>\n\n\n\n

    Siguiendo una tendencia observada por primera vez hace unos a\u00f1os, con el fraude como servicio (FaaS), el fraude est\u00e1 a punto de ser m\u00e1s accesible y por tanto m\u00e1s frecuente, especialmente el fraude relacionado con sacar dinero del sistema. Las razones van desde las dificultades econ\u00f3micas hasta la facilidad de acceso a herramientas sofisticadas y tutoriales para los estafadores novatos. <\/p>\n\n\n\n

    De hecho, los datos de SEON muestran que la proporci\u00f3n de transacciones rechazadas se dispar\u00f3 un 10,72%<\/strong> solo de octubre a diciembre de 2022. Si tenemos en cuenta todo lo que se alert\u00f3, incluidas las acciones de los usuarios que se consideraron sospechosas en lugar de ciertamente fraudulentas, estamos ante un aumento del 12,90%<\/strong> en la misma m\u00e9trica.<\/p>\n\n\n\n

    \"\"<\/figure>\n\n\n\n

    Los sectores asociados m\u00e1s afectados fueron el de los juegos de azar y los casinos (iGaming), as\u00ed como el de los neobancos y las fintech asociadas. El sector del iGaming experiment\u00f3 un aumento del 25,3% <\/strong>en las transacciones sospechosas y el de la banca digital y los neobancos, del 8,6%.<\/strong><\/p>\n\n\n\n

    Los grandes despidos tecnol\u00f3gicos de 2022 han llevado al desempleo a un gran n\u00famero de personas expertas en tecnolog\u00eda. En Estados Unidos, se calcula que m\u00e1s de 58.000 trabajadores han perdido su empleo, algunos de los cuales estad\u00edsticamente hablando podr\u00edan recurrir al fraude por necesidad o por elecci\u00f3n. En previsi\u00f3n de la evoluci\u00f3n econ\u00f3mica en 2023 y m\u00e1s all\u00e1, SEON explor\u00f3 el impacto de una recesi\u00f3n mundial sobre el fraude con el Informe Mundial sobre el Fraude en Recesi\u00f3n, en el que comparamos datos hist\u00f3ricos por a\u00f1o.<\/p>\n\n\n\n

    Una recesi\u00f3n tiene varias consecuencias, pero sobre todo hace que la gente sea m\u00e1s propensa a ser oportunista. Por ejemplo, ya sea debido a los estafadores en primera persona o a las redes organizadas, Frank on Fraud espera que esto haga aumentar los impagos relacionados con el fraude \u00abhasta en un 50%\u00bb. Esto implicar\u00eda fraude de ingresos, lavado de cr\u00e9dito, fraude de empleo, apilamiento de pr\u00e9stamos, as\u00ed como identidades sint\u00e9ticas. <\/p>\n\n\n\n

    De hecho, los datos internos de SEON corroboran esta tendencia, ya que hemos observado un aumento significativo de tipos de indicadores de fraude m\u00e1s inteligentes.<\/strong> Las reglas activadas por las acciones de los usuarios que monitorean las APIs de SEON son menos obvias y m\u00e1s complejas, a menudo relacionadas con los datos del dispositivo y la IP m\u00e1s que con la huella digital o la direcci\u00f3n de correo electr\u00f3nico de la persona. Entre ellas se incluyen:<\/p>\n\n\n\n