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El peligro de bloquear el fraude móvil

Shachar Guz Shachar Guz Apr 26, 2018

Como proveedor de atribución, tanto los marketers como las fuentes de medios confían en nosotros para medir e informar su rendimiento. Aunque los marketers desearían que bloqueemos todo el fraude en tiempo real, hay un riesgo de bloqueo excesivo y de dañar las relaciones con los anunciantes y los ingresos de las redes de publicidad. Hoy profundizaremos en la manera en que identificamos y validamos todas las firmas de fraude para ofrecer una cobertura óptima sin poner en riesgo la exactitud de tus datos.

 

El equipo de Protect360 funciona como un antivirus u otra solución de seguridad cibernética, en lugar de funcionar como un equipo de producto de SAAS estándar. La mayor parte de nuestro equipo de I+D opera en un proceso de lanzamiento ágil, con pruebas y presentaciones de actualizaciones de productos con frecuencia estándar. Sin embargo, se espera que el equipo de Protect360 actúe contra el fraude casi en tiempo real, con el bloqueo de fuentes de fraude emergentes sin poner en riesgo la integridad de los datos. Esto requiere un ciclo de actualizaciones más ágil y vigoroso.

Al bloquear de manera transparente el fraude en tiempo real, los marketers ahorran tiempo y dinero. Tras bambalinas, la protección en tiempo real contra bots, inundación de clics, secuestro de instalaciones, anomalías de comportamiento y granjas de dispositivos es un desafío. Bloquear el fraude requiere (a) un conjunto de datos masivos para el análisis, (b) aprendizaje de máquina supervisado y no supervisado que pueda detectar anomalías nuevas y emergentes y patrones de fraude, y (c) una experiencia profunda en las industrias de publicidad móvil, marketing de aplicaciones y fraude.

 

No todas las anomalías son fraude

Debido a la índole fragmentada del marketing móvil, hay docenas de puntos de falla, y cualquiera de ellos puede emitir alarmas falsas sobre el fraude. El aprendizaje de máquina sin supervisar es excelente en la detección de anomalías, pero tratar las anomalías como fraude sería peligroso y engañoso. Algo tan básico como la demora de un servidor o un error de una API externa puede resultar en actividades anómalas, aunque no haya ocurrido fraude. Saber cuándo y qué bloquear sin poner en riesgo la calidad y la integridad de los datos es muy difícil. Cada nueva firma de fraude sugerida por nuestro sistema automatizado se somete a amplias pruebas y a la validación de nuestros científicos de datos. Para validar que una anomalía fue un resultado de fraude y no un error técnico o un caso límite, nuestros científicos de datos deben tener en cuenta docenas de posibles puntos de falla, y comparar datos entre miles de campañas y anunciantes. Debido a la velocidad y a la agilidad de los defraudadores actualmente, todo, desde nuestras listas negras de SiteID hasta la protección contra inundación de clics y la base de datos de firmas, debe estar siempre actualizado para proteger contra las amenazas más recientes e importantes a medida que emergen.

Los datos para decodificar el genoma del fraude móviles

Protect360 cuenta con la tecnología de nuestra base de datos exclusiva de engagement móvil. Ahora procesamos más de 1,000,000,000,000,000 (mil billones) de eventos móviles por mes en más de 5,700,000,000 (5,700 millones) de dispositivos. No se trata solo de números altos; son la clave de nuestra capacidad de encontrar y bloquear el fraude.

Considera la analogía siguiente. Hace cien años, los médicos diagnosticaban las enfermedades según sus síntomas. A medida que aumentó nuestra comprensión de la ciencia y de la medicina, la industria comenzó a llevar a cabo ensayos clínicos según el método científico, lo que mejoró los resultados. Gracias a los avances, incluida la decodificación del genoma humano, las pruebas genéticas ahora pueden identificar con exactitud qué variedades de cáncer se tratan mejor con determinados fármacos. En el mundo de los negocios, la única manera de identificar con exactitud la causa raíz del fraude y dejar de lado a los actores dañinos sin dañar el ecosistema circundante es mediante los grandes datos. Al calibrar con cuidado nuestro aprendizaje de máquina, podemos encontrar mejor variables adicionales para cada firma de fraude. Esta técnica nos permite cortar de raíz incluso los fraudes más avanzados.

Speed Vs. Accuracy

Encontrar el equilibrio correcto entre velocidad y exactitud nunca es fácil. Poner en riesgo la exactitud para obtener velocidad es una actitud miope y expone a los marketers. Nuestra solución fue distribuir la carga de trabajo.

Invertimos mucho en la investigación de fraude en todo el mundo, en la innovación y en la colaboración. Durante los últimos seis meses, incorporamos científicos de datos enfocados en el fraude móvil y fundamos una fuerza de tareas interna global para encontrar y compartir fraudes posibles. Los líderes regionales contra el fraude y los CSM comparten con frecuencia las nuevas anomalías y los desafíos para los anunciantes, y colaboran con compañeros de 14 oficinas globales. Algunos integrantes del equipo comenzaron a explorar de manera innovadora, se unieron a foros de seguridad cibernética gray hat y black hat y participaron en reuniones de la Dark Web, a fin de aprender de qué manera los defraudadores evitan las listas negras, compran listas de ID de dispositivos y más. Nos reunimos con un operador ruso que había visitado una granja de dispositivos en Asia y entrevistamos a un estudiante universitario estadounidense que dirigía su propia granja de dispositivos para costear su matrícula. También nos reunimos con socios y redes de todo el mundo, y compartimos insights y aprendimos de nuestras experiencias compartidas. Con docenas de integrantes del equipo en colaboración en desafíos de fraude y soluciones posibles, los insights comenzaron a llegar.

Aunque esta inversión en recursos en los equipos de productos, I y D, CSM y soporte fue importante, me enorgullece decir que nadie cuestionó nunca el nivel de esfuerzo y de tiempo que ponemos en la investigación de fraude móvil, ni en cualquiera de nuestros productos de medición. Una inversión en una mejor exactitud de datos para nuestros clientes y socios es una inversión en nuestro futuro como proveedor de medición.