Une alerte de DataDome
Ces dernières semaines,
plusieurs marques de prestige ont été victimes de cyberattaques ciblant les
données personnelles de leurs clients. Cartier, Dior et The North Face ont signalé
des intrusions ayant exposé des informations sensibles telles que noms,
adresses, numéros de téléphone ou historiques d’achat. Ces incidents soulignent
que même les enseignes les plus emblématiques restent vulnérables à des
attaques souvent basiques, et que les données clients constituent une cible de
choix
Le vol de compte
(Account Takeover) :
La fraude par vol de compte (ATO) se produit lorsque des cybercriminels
accèdent sans autorisation aux comptes de clients à l'aide d'identifiants
subtilisés, d'attaques par hameçonnage ou par credential stuffing. Une fois un
compte compromis, les fraudeurs peuvent l'utiliser pour effectuer des achats,
modifier les informations du compte ou voler des données sensibles. L'ATO est
devenue plus sophistiquée avec l'essor des outils automatisés capables de
tester des milliers de combinaisons de noms d'utilisateur et de mots de passe
en quelques minutes.
La fraude au paiement
La fraude au paiement
consiste à utiliser des informations de carte de crédit volées pour effectuer
des achats non autorisés. En 2024, selon une étude de Mastercard, la fraude aux
paiements en ligne a coûté près de 38 milliards de dollars aux entreprises dans
le monde, une tendance portée par la hausse des attaques sans présentation de
carte (CNP), qui représentent la majorité des pertes.
Les attaques menées par
des bots
Les bots malveillants
automatisés représentent une menace importante, car ils peuvent effectuer des
attaques de credential stuffing, des attaques par déni d'inventaire et des
attaques de scraping à grande échelle. Lors des ventes flash et des périodes de
forte affluence, les attaques de bots augmentent considérablement. DataDome a
ainsi observé jusqu'à 30 fois plus de trafic de bots lors d'événements tels que
le Black Friday.
La fraude par
rétrofacturation
Également connue sous le nom de « fraude amicale », la fraude par rétrofacturation se produit lorsqu'un client effectue un achat légitime, mais conteste ensuite la transaction auprès de sa banque pour obtenir un remboursement. Le fraudeur conserve à la fois l'article acheté et la somme remboursée. Ce type de fraude est particulièrement difficile à détecter et à prévenir, car il implique de vrais clients qui abusent du système de rétrofacturation.
La fraude à l'identité
synthétique
Au-delà de l'usurpation
d'identité, les cybercriminels combinent des informations personnelles réelles
et fictives pour créer de nouvelles identités fictives capables de passer les
processus de vérification. Ces identités synthétiques sont ensuite utilisées
pour ouvrir des comptes, effectuer des achats et commettre des fraudes
difficiles à relier à des personnes réelles.
Quelles stratégies
adopter pour combattre la fraude ?
La mise en œuvre d'une
stratégie efficace de prévention de la fraude nécessite une approche
multicouche qui équilibre sécurité et expérience client. Il est recommandé
d’utiliser des mesures d'authentification robustes qui constituent la première
ligne de défense contre le piratage de compte et les accès non autorisés.
L’authentification multifactorielle et l’authentification basée sur les risques
offrent des étapes de vérification supplémentaires en plus des mots de passe et
une exigence de vérification plus stricte pour les transactions suspectes.
Enfin, si cela est possible, une vérification biométrique avec
l'authentification par empreinte digitale, reconnaissance faciale ou
reconnaissance vocale offre une fiabilité supérieure à la simple saisie d’un mot
de passe.
En outre, il est
primordial d’investir dans des technologies capables d'identifier les anomalies
en temps réel, comme le machine learning qui se base sur les données
transactionnelles pour détecter les modèles de fraude, qui évoluent en
permanence, tout en réduisant les faux positifs. L’analyse comportementale est
un autre levier stratégique qui permet de surveiller le comportement des
utilisateurs à la recherche de signaux d'alerte pouvant indiquer une fraude,
tels que des modèles de navigation inhabituels, des changements d'appareil ou
des rythmes de frappe.
Néanmoins, la
technologie seule ne suffit pas pour lutter efficacement contre la fraude. La
collaboration entre les différents départements au sein même d'une même
entreprise est essentielle pour garder une longueur d'avance. En partageant
leurs informations et leurs connaissances, il est possible d’élaborer des
stratégies de détection plus robustes et mettre en place une réponse unifiée
face à des menaces en constante évolution. S'il n'existe pas de solution
miracle pour prévenir la fraude, la mise en œuvre d'une stratégie de prévention
bien conçue offre la meilleure défense contre un paysage des menaces en
constante évolution. Dans ce contexte, la détection basée sur l’intention
devient essentielle : elle permet d’évaluer le véritable objectif derrière chaque
action, indépendamment du fait qu’elle soit effectuée par un humain ou un bot.
Car aujourd’hui, les bots ne sont plus systématiquement malveillants et les
utilisateurs humains ne sont pas toujours fiables. Seule l’analyse de
l’intention permet de différencier avec justesse comportements légitimes et
actes frauduleux.