Riporto un interessante articolo del collega Ing. Maurizio Bedarida, pubblicato nel novembre 2011 sull'edizione online de Il Sole 24 Ore - Diritto24 (
http://www.diritto24.ilsole24ore.com/avvocatoAffari/professioneLegale/2011/11/utilizzo-delle-tecnologie-avanzate-di-fraud-prevention-e-di-fraud-detection.html).
L'autore è un esperto di sistemi informatici idonei a prevenire o a individuare le frodi aziendali, con particolare riferimento alle realtà interessate da un numero di transazioni molto elevato (società di gestione di carte di credito, banche, assicurazioni, credito al consumo, retail, eccetera).
Queste aziende sono oggetto privilegiato di attacchi messi in atto da organizzazioni criminali o di attività fraudolente compiute da dipendenti infedeli.
I sistemi descritti dall'Ing. Bedarida sono molto avanzati e implicano una costante "manutenzione" per accrescerne la capacità di bloccare all'origine i comportamenti fraudolenti.
In base alle esperienze maturate, i benefici apportati alla redditività aziendale dall'utilizzo di questi strumenti IT sono evidenti e superano di gran lunga gli investimenti effettuati per la loro introduzione e gestione.
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(Da Il Sole 24 Ore - Diritto24 - Sez. "Avvocato d'affari" - 28 novembre 2011)
Utilizzo delle tecnologie avanzate di fraud prevention e fraud detection
Il ruolo ormai preponderante assunto dai sistemi informativi nella gestione del core business delle aziende, oltre all'avvento della rete come canale privilegiato per il b2c e il b2b, ha imposto nuovi approcci per le attività di
fraud prevention e di
fraud detection.
Se infatti, i sistemi informativi aziendali contengono quantità sempre crescenti di dati - rendendo le attività ispettive oltremodo complesse - proprio la mole elevata di dati raccolti può favorire una più efficace lotta alle frodi.
Accanto alle metodiche di fraud auditing di tipo “classico” (quali le verifiche su base campionaria), oggi il fraud auditor può impiegare nuovi strumenti basati su modelli logico/matematici in grado di elaborare ed analizzare enormi quantità di dati; si tratta, in sostanza, di metodologie che utilizzano particolari algoritmi in grado di prevenire, nonché segnalare, la presenza di eventi fraudolenti tra migliaia di transazioni.
Per fare un esempio, in ambito bancario l’apertura di più conti correnti associati ad anagrafiche non corrette potrebbe indicare la presenza di una potenziale attività fraudolenta, come pure movimentazioni di somme di piccola entità su conti correnti diversi o con causali anomale potrebbe allo stesso modo segnalare la presenza di un’attività fraudolenta in corso o già avvenuta.
Le indagini di
fraud prevention e di
fraud detection, per essere efficaci, devono pertanto essere supportate da processi di “data mining”, cioè da modelli di estrazione dati (originariamente utilizzati dalle funzioni marketing e controllo di gestione), idonei ad aggregare, collegare o associare informazioni provenienti da sistemi informativi diversi ed eterogenei.
Si pensi, al proposito all'utilità di un processo di “
data mining” progettato con finalità antifrode in un contesto aziendale multinazionale operante nel mercato farmaceutico; in tale ambito sarebbe necessario operare focalizzandosi su specifiche correlazione di dati inerenti:
- ordini di vendita;
- gare d’appalto pubbliche o private;
- congressi, convegni e simposi scientifici;
- incarichi di consulenza;
- atti liberali a favore di enti caritatevoli, ONG e fondazioni;
- distribuzione di campioni medicinali a medici di famiglia, ospedali e farmacie;
- produzione di informazione scientifica o di studi clinici sul farmaco;
- richiesta di rimborsi spese da parte degli informatori scientifici sul farmaco.
La realizzazione di un efficace sistema di “
data mining” comporta l’applicazione di idonee metodologie atte a:
- assicurare la qualità del dato in origine;
- assicurare la normalizzazione delle informazioni;
- definire le correlazioni ed il modello logico/matematico più efficiente per estrarre informazioni in grado di individuare, con il minor numero di errori (falsi positivi e falsi negativi), il fenomeno fraudolento da prevenire e/o rilevare;
- definire i criteri di controllo sull'efficacia del modello applicato.
Poiché generalmente i dati oggetto di analisi sono archiviati su piattaforme informatiche differenti, si rende necessario assicurare il conseguimento preventivo della cosiddetta qualità del dato originario, che si articola in:
- qualità sintattica: il dato deve essere reso conforme ad una sintassi definita. Se ad esempio il “campo” destinato alla registrazione di una data di calendario fosse di tipo testuale, cioè senza regole sintattiche, la grandezza al suo interno potrebbe assumere valori variabili, quali: “01/01/11”, “01 gennaio 2011”, “1 gen 11”, eccetera;
- affidabilità: il sistema, ad esempio, non deve permettere l’introduzione di codici fiscali non coerenti con gli altri dati anagrafici, oppure impedire l’esistenza di campi vuoti.
Il secondo aspetto necessario per la definizione del modello è la normalizzazione del dato: tale operazione ha lo scopo di uniformare la semantica e la sintassi delle informazioni in modo tale che il processo di “data mining” possa riconoscerle ed elaborarle.
Una volta garantita la bontà della base dati da analizzare è possibile applicare su di essa i modelli matematico\statistici utili all’estrapolazione delle informazioni di interesse.
Nella realtà professionale le metodologie utilizzate nell’attività di fraud prevention e di fraud detection sono numerose ed eterogenee, quali, fra le altre:
- i “link” o “pattern analysis”: ricerca di associazioni e interconnessioni tra gruppi di eventi e o persone;
- i “geometric clustering”: sotto insieme del precedente modello, in cui i raggruppamenti sono funzioni delle distanze geometriche;
- le “machine learning”: modelli auto-apprendenti che modificano i propri parametri in funzione delle variazioni nel tempo dei dati esaminati;
- le “neural networks”: sistemi particolari di auto-apprendimento derivati dalla teoria delle reti neuronali.
I primi due modelli ricadono in una speciale branca dell’analisi informatica conosciuta con l’espressione di “social network analysis”.
Il fraud auditor utilizza questi sistemi, peraltro alquanto sofisticati, per rendere palesi i rapporti d’interconnessione tra soggetti ed eventi, apparentemente non legati tra di loro, allo scopo di ricostruire la presenza di reciproche relazioni o rapporti causa-effetto tra i medesimi.
A tale ultimo proposito, si pensi alle analisi aventi ad oggetto l’enorme mole di traffico telefonico generato in un determinato periodo in una certa zona geografica. Ad un primo esame l’insieme dei dati appare come un esteso elenco di informazioni di vario genere ma, applicando un modello che considera il “flusso” delle chiamate (entrata/uscita) e le sequenze temporali di generazione delle medesime, è possibile tracciare precisi schemi di comunicazioni tra soggetti.
Per fare un esempio, a seguito di un evento criminoso commesso al tempo
t0, è possibile stabilire dalla sequenza delle chiamate effettuate e ricevute dal soggetto
A e quelle ricevute dal soggetto
B, la catena delle comunicazioni che indica un passaggio di informazioni tra
A e
B anche se non esistono collegamenti diretti tra i due soggetti. Spesso infatti, le organizzazioni criminali adottano accorgimenti tali per cui il soggetto
A e il soggetto
B comunicano solo per il tramite di uno o più intermediari.
Gli schemi ripetitivi di azioni\eventi simili tra loro possono invece costituire la base dati sulla quale applicare i modelli di “
geometric cluster analysis” utili a stabilire analogie tra accadimenti tra loro non correlati e può essere utilizzata per individuare il modus operandi, ad esempio, di un omicida ed indirizzare conseguentemente le indagini.
Questi modelli di analisi fondano la loro efficacia sull'assunto secondo il quale ogni evento è caratterizzato da un “array multidimensionale (l’evento è caratterizzato cioè da un insieme di elementi che lo definiscono ai fini investigativi).
In breve, se un modello è implementato correttamente è possibile individuare, sul fondamento di variabili ben definite (per esempio, nel caso di ricorrenti furti in un magazzino, orari, tipologia di serrature forzate, modalità di effrazione, tipo di merci rubate, eccetera), similitudini atte a favorire la ricostruzione di un modus operandi (nel caso, una banda di ladri o un magazziniere infedele).
I modelli basati su algoritmi di “
machine learning” invece, sono fra quelli utilizzati per analizzare grandi basi dati con l’intento di determinare la presenza di reciproche correlazioni; essi, infatti sono in grado di relazionare frequenze di accadimenti difficilmente rilevabili con i normali meccanismi di interrogazione dei database. Tali sistemi sono utilizzati dai fraud auditor per rispondere a domande quali: “
come e quando la frode ha più probabilità di accadere?” oppure “
quali sono le caratteristiche di un operatore di borsa disonesto?”.
Tali tecniche sono anche molto utilizzate nella prevenzione e rilevazione di attacchi informatici; sono, per esempio, in grado di correlare le molte centinaia di migliaia di eventi generati dai sistemi di rete e dai computer con i ritardi o le interruzioni di servizio di un server causati da un virus non ancora conosciuto.
Si definiscono “
machine learning” proprio perché questi sistemi letteralmente “imparano” e si adattano ai cambiamenti dell’ambiente di riferimento in modo da mantenere inalterata la propria efficacia di rilevazione degli accadimenti fraudolenti.
L’avanguardia di questi modelli è, da ultimo, rappresentata dall'utilizzo delle reti neurali per le analisi di enormi volumi di dati. Le reti neurali sono sistemi software che, per l’appunto, simulano il processo neurologico di apprendimento e memorizzazione di un essere umano e, pertanto, sono in grado di “prevedere” l’effettuazione di nuove ulteriori osservazioni su campioni di dati storici dopo aver effettuato una serie di processi cognitivi sempre più specifici di una determinata problematica.
Nella realtà professionale, le reti neurali sono impiegate per rilevare transazione finanziarie fraudolente avvenute mediante l’utilizzo di carte di credito ed in numerose altre attività anti-frode.
Sebbene i modelli teorici legati alle “
social network analisys” siano ormai ben consolidati ed esistano software in grado di utilizzare tali modelli con un ottimo grado di affidabilità, il successo di questi sistemi non dipende solo dalla tecnologia bensì anche dalla capacità tecnico-organizzativa di coloro che li utilizzano.
In particolare, il fraud auditor deve essere in grado di comprendere quali informazioni siano di maggiore utilità, come estrapolarle, come garantirne l’affidabilità al fine di alimentare correttamente i modelli di analisi e, non ultimo, di saper interpretare nel modo corretto gli “alert” generati da questi sofisticati sistemi di
fraud detection e di
fraud prevention.
Da ultimo ma, non meno importante per il successo dell’applicazione di questi sistemi, è la messa a punto di processi di controllo che ne valutino l’efficacia nel tempo e che ne permettano l’evoluzione.
