Fraude Digital y Ciberseguridad: Estrategias basadas en Inteligencia Artificial para la detección de anomalías

Abstract

El fraude en transacciones electrónicas representa un desafío creciente en el sector financiero, impulsado por la digitalización y el auge del comercio en línea. Los ciberdelincuentes han desarrollado estrategias cada vez más sofisticadas para explotar vulnerabilidades en los sistemas de pago, lo que ha generado pérdidas millonarias y comprometido la seguridad de consumidores, empresas y entidades bancarias. Por lo general, la detección de fraudes ha dependido de reglas predefinidas y modelos supervisados, los cuales requieren grandes volúmenes de datos etiquetados. Sin embargo, la rápida evolución de las tácticas fraudulentas limita la eficacia de estos enfoques. En este contexto, el aprendizaje automático basado en detección de anomalías surge como una alternativa para la identificación temprana de transacciones sospechosas sin necesidad de datos previos de fraudes. Este estudio se enfoca en el desarrollo de un modelo basado en técnicas de detección de anomalías para identificar transacciones fraudulentas en tiempo real. Se evaluarán distintos enfoques, entre ellos autoencoders, isolation forests y One-Class SVM. Los autoencoders, son redes neuronales diseñadas para reconstruir datos normales, pueden detectar transacciones sospechosas cuando el error de reconstrucción es elevado. Por su parte, los isolation forests identifican anomalías al aislar observaciones atípicas en un conjunto de datos, permitiendo una detección eficiente de fraudes. Finalmente, One-Class SVM genera una frontera de decisión que separa las transacciones normales de las potencialmente fraudulentas, lo que resulta útil en escenarios donde los fraudes representan una pequeña proporción del total de transacciones. La implementación de estas técnicas permitirá analizar grandes volúmenes de datos con mayor precisión y rapidez, facilitando la detección de patrones de fraude de manera más efectiva. Los resultados obtenidos contribuirán al desarrollo de soluciones más eficaces para la protección de transacciones electrónicas en entornos financieros y comerciales.

Fraud in electronic transactions represents a growing challenge in the financial sector, driven by digitalization and the rise of online commerce. Cybercriminals have developed increasingly sophisticated strategies to exploit vulnerabilities in payment systems, resulting in significant financial losses and compromising the security of consumers, businesses, and banking institutions. Traditionally, fraud detection has relied on predefined rules and supervised models, which require large volumes of labeled data. However, the rapid evolution of fraudulent tactics limits the effectiveness of these approaches. In this context, anomaly detection-based machine learning emerges as an alternative for the early identification of suspicious transactions without the need for prior fraud data. This study focuses on developing a model based on anomaly detection techniques to identify real-time fraudulent transactions. Various approaches will be evaluated, including autoencoders, isolation forests, and One-Class SVM. Autoencoders, as neural networks designed to reconstruct normal data, can detect suspicious transactions when reconstruction errors are high. Isolation forests identify anomalies by isolating outlier observations in a dataset, enabling efficient fraud detection. Finally, One-Class SVM creates a decision boundary that separates normal transactions from potentially fraudulent ones, making it particularly useful in scenarios where fraud cases represent a small proportion of total transactions. The implementation of these techniques will allow the analysis of large volumes of data with greater accuracy and speed, facilitating more effective fraud pattern detection. The results obtained will contribute to the development of more efficient solutions for protecting electronic transactions in financial and commercial environments.