Le violazioni relative all’account/identità raramente emergono attraverso un singolo indicatore definito. Segnali di email e telefono, dati del dispositivo, IP, geolocalizzazione e comportamento dell’account – tutti questi dati diventano utili nelle situazioni in cui tali elementi vengono considerati nel contesto e confrontati tra loro. L’approccio di Soft2Bet alla fraud detection utilizza indicatori relativi ai dispositivi, velocity check, reputazione IP e verifica della geolocalizzazione, contribuendo a completare il quadro generale delle attività potenzialmente rischiose. In un caso separato di SEON, questo approccio di Soft2Bet è completato da una digital footprint che riunisce diversi segnali – email, telefono, IP. Detto questo, nessuno degli indicatori presentati per la fraud detection può servire da solo come prova. La sua rilevanza è determinata da una combinazione di più indicatori contemporaneamente, dalla loro ricorrenza in una specifica finestra temporale e dalle loro connessioni e variazioni. Per questo motivo, questi dati non costituiscono di per sé una conclusione. Sono una base per costruire il contesto di rischio, attivare alert e richiedere ulteriori verifiche.
Soft2Bet e il contesto dell’identità come base per la Fraud Detection
Nella fraud detection, un indicatore isolato segnala una singola caratteristica dell’attività, mentre le evidenze contestuali nell’approccio di Soft2Bet consentono di considerarlo insieme ad altri segnali. Ad esempio, un IP insolito da solo, separato da altri indicatori, non può spiegare la natura dell’attività, ma combinato con la geolocalizzazione e con nuovi dispositivi che continuano a cambiare, crea un contesto di rischio significativo.
Per Soft2Bet, questa separazione rende possibile considerare una serie di livelli relativi all’identità/contatto e ai dispositivi che si completano continuamente a vicenda nel processo di fraud detection:
- Il primo collega l’attività a specifici attributi dell’account.
- Dispositivo, IP e geolocalizzazione contribuiscono a completare l’elenco delle informazioni sull’ambiente e sulla natura dell’accesso.
In Soft2Bet, i dati relativi all’indirizzo IP e alla geolocalizzazione, insieme ai dati della digital footprint, vengono utilizzati attraverso l’integrazione con SEON.
Nel contesto del settore, queste connessioni aiutano a individuare account collegati, segnali di account takeover o un’identità sintetica/falsa. Tuttavia, ogni indicatore di fraud detection, preso singolarmente, costituisce solo una parte del quadro complessivo.
Email, telefono e contesto dell’identità dell’account nell’approccio di Soft2Bet alla Fraud Detection
Per Soft2Bet, i segnali di email e telefono costituiscono un livello separato di evidenze, rendendo possibile valutare tutti i dati di contatto insieme alla loro coerenza rispetto al contesto dell’account. Ciò che conta maggiormente non sono le singole corrispondenze, ma il quadro più completo:
- riutilizzo di un singolo attributo
- la sua connessione con altri account
- la sua combinazione con segnali relativi a dispositivo, IP e comportamento.
Tutto ciò può rendere più significativo qualsiasi indicatore di fraud detection.
Detto questo, la presenza di questo tipo di connessione non indica una violazione, poiché la sua rilevanza è determinata dal contesto e dalla frequenza con cui l’attività osservata si ripete.
Per Soft2Bet, lo scoring di email/telefono utilizza indicatori aggiuntivi nel processo di valutazione dell’attività. Di conseguenza, diventa possibile dimostrare il valore pratico delle evidenze di contatto insieme ad altri livelli di dati nel processo di fraud detection.
Nel sistema di soluzioni di Soft2Bet, il KYC dovrebbe essere considerato come un livello di verifica adiacente: conferma l’identità, ma non può sostituire completamente l’analisi più ampia della fraud detection. Per Soft2Bet, il KYC è un processo separato di verifica dell’identità che è stato integrato con altri sistemi.
Soft2Bet e Device Intelligence: contesto IP e geografico
La device intelligence, l’IP e la geolocalizzazione completano i segnali di identità con le informazioni necessarie su dove è stata osservata l’attività dell’account e attraverso quale tipo di ambiente. Nell’approccio di Soft2Bet, il device fingerprinting, i velocity check, la reputazione IP, la verifica della geolocalizzazione e il rilevamento dell’utilizzo di proxy, VPN o Tor fanno parte del sistema di fraud detection. Inoltre, i dati del dispositivo sono collegati alle azioni dell’utente e all’identificazione di dispositivi sospetti. Detto questo, non vengono rivelati attributi proprietari né la logica specifica alla base della correlazione di tutti i fatti.
Nella fraud detection, ogni segnale è rilevante solo in combinazione con altri. Dopotutto, un singolo IP può essere utilizzato contemporaneamente da diversi utenti, un dispositivo può essere condiviso e l’utilizzo di una VPN o di un proxy può avere una ragione perfettamente legittima. Per questo motivo, l’approccio di Soft2Bet sostiene che un dispositivo condiviso, un IP ricorrente o un cambiamento nella geolocalizzazione non possano comunque essere definiti, da soli, come indicatori specifici.
Molte più informazioni derivano dalla connessione tra dispositivo, IP, geolocalizzazione e account. Ciò si rivela particolarmente utile in presenza di un pattern ricorrente o quando viene combinato con altri indicatori nell’ambito della fraud detection.
Digital Footprint: come la combinazione dei segnali rafforza il contesto nella Fraud Detection
Per Soft2Bet, questo tipo di digital footprint consente di passare dai singoli segnali di identità e dispositivo a un contesto completo, che si rivela utile per la fraud detection. Nel caso di SEON e Soft2Bet, questo livello include dati relativi a email, telefono, IP e dispositivo necessari per arricchire il profilo e valutare i segnali interconnessi dell’attività. Per questo motivo, i dati iniziali di contatto e del dispositivo servono come base per un ulteriore arricchimento: il sistema confronta diverse categorie di segnali, facendo emergere pattern significativi.
Questa sequenza è importante per la fraud detection nell’iGaming perché la rilevanza di un segnale può cambiare in base alle sue connessioni con il resto dei dati:
- l’email è completata dal contesto del telefono
- l’IP è completato dalle informazioni sul dispositivo
- un segnale del dispositivo è completato dalla cronologia delle attività correlate.
Tutto ciò rende possibile costruire un quadro completo, in cui la ripetizione, i collegamenti e altri controlli dei pattern acquisiscono un contesto aggiuntivo.
Le regole configurabili e un ML risk score rappresentano il livello successivo di elaborazione degli indicatori arricchiti in questo processo. Anche se possono utilizzare il contesto risultante per valutazioni future, la logica alla base dello scoring, dei pesi e delle soglie si estende ben oltre questo livello. Per Soft2Bet, ciò che conta maggiormente è la qualità e la completezza del contesto delle evidenze sottostanti all’interno della fraud detection.
Quando la ricorrenza e le connessioni cambiano la rilevanza di un segnale nella Fraud Detection
Un singolo indicatore contiene una quantità limitata di informazioni, mentre la ripetizione, la tempistica, il collegamento e la velocity aiutano Soft2Bet a individuare un pattern coerente. Ad esempio, una geolocalizzazione sospetta può essere semplicemente un episodio isolato, ma quando uno scenario simile si ripete, aggiunge un contesto fondamentale che rende più semplice un’ulteriore valutazione. Per questo motivo, la fraud detection nell’iGaming deve distinguere tra due concetti: un’anomalia una tantum e un pattern ricorrente, in cui diversi segnali compaiono contemporaneamente – insieme o in sequenza.
L’approccio di Soft2Bet include velocity check. Di conseguenza, la velocity viene trattata come un segnale aggiuntivo, non come un criterio autonomo.
Dai segnali arricchiti a un’ulteriore verifica
L’analisi di identità, contatti, dispositivo, IP e geolocalizzazione costruisce il contesto di rischio, ma non costituisce un verdetto finale. Ciò che conta maggiormente non è semplicemente il fatto che sia stato rilevato uno specifico indicatore, ma la sua combinazione con altri segnali, la frequenza con cui si ripete e la sua connessione con il contesto dell’account. Per questo motivo, il risultato della fraud detection di Soft2Bet non è un’affermazione automatica di una violazione, ma una base informativa per un alert e per determinare se sia necessaria un’ulteriore verifica.
Una volta costruito il contesto arricchito, la fase successiva nel ciclo di vita della prevenzione delle violazioni è un’ulteriore elaborazione. In questo caso, un risk score e il routing possono utilizzare l’insieme di segnali precedentemente raccolti per trasferire il contesto corrispondente nel processo di alert/review. La logica specifica dello scoring non fa parte di questo livello. Con questo approccio, Soft2Bet mantiene la distinzione tra evidenza e conclusione: un segnale identifica un’attività che merita attenzione, ma non può sostituire una valutazione futura.
Dai segnali di identità a un contesto di rischio unificato nella Fraud Detection
Il valore dei dati raccolti per la fraud detection non è determinato da un singolo segnale di identità o del dispositivo. Dipende da identità/contatto, dispositivo, IP e geolocalizzazione, che vengono riuniti in un contesto condiviso. Nell’approccio di Soft2Bet, il device fingerprinting, i controlli della reputazione dell’indirizzo IP e della geolocalizzazione e i velocity check vengono utilizzati nella pratica. La collaborazione tra Soft2Bet e SEON include una digital footprint basata su indirizzi email, numeri di telefono, indirizzi IP e parametri del dispositivo.
Di conseguenza, il contesto arricchito diventa la base per un alert e un’ulteriore verifica. Detto questo, nessun singolo indicatore all’interno della fraud detection può essere definito una prova definitiva: nell’approccio di Soft2Bet, la sua rilevanza è determinata dalla ricorrenza, dalla combinazione e dalla connessione con gli altri segnali.