Lucha contra el fraude en línea en el sector del taxi: Stonecdn utiliza la tecnología para que viajar sea seguro y justo

El mercado de alquiler de coches online está experimentando un rápido crecimiento, gracias a la creciente demanda de comodidad y eficiencia. Según Statista, se espera que el mercado alcance los 165.600 millones de dólares de ingresos en 2024. También se espera que el número de usuarios aumente significativamente, alcanzando los 1.970 millones en 2028. 

Sin embargo, también están aumentando los ataques fraudulentos contra las aplicaciones de viajes en coche, lo que amenaza el éxito del sector de los viajes como servicio. El fraude en las aplicaciones de viajes compartidos incluye cuentas falsas y el uso de herramientas maliciosas como clonadores de aplicaciones y falsificadores de GPS. Tanto los usuarios como los conductores utilizan diversas tácticas para explotar estas plataformas en beneficio propio.

Tipos de fraude que amenazan a las aplicaciones de citas en línea

Con el fin de garantizar la seguridad de los clientes, proporcionar un ecosistema justo y fiable para conductores y pasajeros y salvaguardar los ingresos de las aplicaciones, las empresas de transporte por voz deben estar atentas a los distintos tipos de fraude que pueden producirse en sus plataformas.

Fraude de conductores

encarcelamiento ilegal

Las empresas de coches online suelen recompensar a los conductores si realizan un determinado número de trayectos al día. Los conductores fraudulentos se aprovechan del sistema de recompensas haciendo lo siguiente:

• Creación de varias cuentas falsas y manipulación de ubicaciones GPS para engañar a los servicios de transporte por carretera y hacerles creer que se ha realizado un viaje legítimo. ;
• Clonar sus aplicaciones, crear cuentas de conductor y pasajero en el mismo dispositivo y aceptar sus propios viajes para cumplir las cuotas. 

Precios artificialmente inflados 

Los conductores fraudulentos pueden conspirar para inflar artificialmente el precio de un trayecto. Para ello, crean un gran número de cuentas de pasajeros falsas y utilizan falsificadores de GPS para simular una gran demanda en determinadas zonas. Esto hace que el sistema detecte la alta demanda y aumente el precio del viaje, cobrando una tarifa más alta al pasajero real. 

Engaño con el GPS

Los conductores fraudulentos utilizan programas de suplantación de GPS para falsear la ubicación de sus dispositivos y falsificar sus coordenadas geográficas. Su objetivo es aparecer en zonas más rentables fuera de su radio de acción actual y parecer más cerca de los pasajeros potenciales, lo que perjudica a los conductores honrados y aumenta el tiempo de espera de los pasajeros.

Secuestro de solicitudes de viajes 

Las redes de estafa utilizan dispositivos con pulsadores automáticos o aplicaciones de viajes en coche manipuladas que están programadas para aceptar solicitudes de viajes, monopolizar a los pasajeros y limitar el acceso a los viajes a los conductores auténticos.

falso comentario

Los estafadores crean múltiples cuentas falsas de pasajeros para falsificar las valoraciones y aumentar sus posibilidades de conseguir un viaje, lo que permite a los conductores con un rendimiento deficiente mantener las mejores valoraciones a pesar de recibir auténticas críticas negativas.

Fraude de pasajeros

Abuso de promoción

Las empresas de taxis por Internet suelen ofrecer promociones puntuales, como primeros viajes gratuitos o descuentos estacionales. Los pasajeros pueden abusar de estas promociones para conseguir viajes gratis creando un gran número de cuentas falsas y utilizando una cuenta diferente para cada viaje, reutilizando así la misma promoción varias veces.

Señales de fraude en las aplicaciones de taxi en línea 

La prevención del fraude en las aplicaciones de netbooking implica una combinación de identificación del dispositivo, análisis del comportamiento y supervisión continua, todo ello proporcionado por una tecnología avanzada. A continuación se presentan algunos indicadores comunes de fraude en las citas por Internet:

Varias cuentas en un dispositivo: la detección de varias cuentas vinculadas al mismo dispositivo y/o ubicación puede indicar un intento de actividad maliciosa.

Picos inusuales en las solicitudes de viajes: Los picos inesperados en las solicitudes de viajes, especialmente en áreas específicas, pueden indicar el uso de cuentas fraudulentas o la suplantación del GPS.

Datos GPS incoherentes: los movimientos irregulares o poco razonables del GPS (por ejemplo, un coche que parece saltar de una ubicación a otra) pueden indicar una suplantación del GPS.

Comportamiento incoherente de los usuarios: los usuarios que experimentan cambios drásticos en su comportamiento (por ejemplo, realizar repentinamente múltiples viajes cortos tras un periodo de inactividad) pueden estar realizando actividades fraudulentas.

Recorridos de ruta repetidos: Múltiples recorridos siguiendo el mismo patrón de ruta inusual, que puede ser un intento de generar falsos recorridos completados o de aprovecharse de las recompensas de los recorridos.

Cómo proteger las aplicaciones de transporte por voz de los ataques fraudulentos

El fraude suele empezar en el dispositivo, ya se utilice para crear una cuenta falsa o para lanzar un ataque contra una aplicación de taxi utilizando herramientas maliciosas. Abordar las causas profundas del fraude es fundamental, y adoptar un enfoque proactivo y desplegar software de detección y prevención del fraude en tiempo real y análisis de riesgos son pasos esenciales. Estos enfoques incorporan diversas estrategias, entre ellas:

Huellas digitales de dispositivos 

Identifique a los defraudadores en varios dispositivos mediante la tecnología de huellas dactilares de dispositivos. Combinando los atributos de los dispositivos con datos de comportamiento, red y ubicación, las soluciones de huella digital de dispositivos pueden adaptarse para evitar la facturación múltiple y bloquear el acceso de los defraudadores a la plataforma. 

seguimiento en tiempo real 

Implemente una plataforma que gestione el riesgo en tiempo real, analizando continuamente las sesiones de los dispositivos y devolviendo señales de riesgo procesables en tiempo real. Esto ayuda a la plataforma a protegerse de forma proactiva contra las amenazas de fraude y determinar el momento exacto en que un buen usuario se convierte en malo. En los servicios de transporte por voz, es importante recibir alertas cuando los usuarios empiezan a utilizar falsificadores de GPS, clonadores de aplicaciones, clonadores automáticos, etc. 

Inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático

A diferencia de los humanos, la IA puede analizar grandes cantidades de datos en tiempo real de forma continua. Esto les permite identificar patrones sospechosos y señalar posibles intentos de fraude a tiempo, minimizando así las pérdidas.

Los algoritmos de aprendizaje automático pueden aprender y adaptarse con el tiempo para convertirse en expertos en el reconocimiento de patrones complejos de comportamiento fraudulento. Estos patrones pueden ser sutiles, pero la IA puede reconocer puntos de datos aparentemente irrelevantes que indican un alto riesgo de fraude.

Al analizar constantemente los datos e identificar las tendencias de fraude emergentes, las soluciones que emplean inteligencia artificial y algoritmos de aprendizaje automático pueden ayudar a las empresas a adelantarse a los defraudadores. Esto les permite implantar de forma proactiva nuevas medidas de seguridad y adaptar sus estrategias de detección del fraude antes de que los nuevos métodos se generalicen.

Cómo el unicornio de las citas online inDrive utiliza Stonecdn para proteger su ecosistema y a sus usuarios del fraude

inDrive, la segunda aplicación de transporte público más grande del mundo, se ha asociado con Stonecdn para combatir proactivamente el fraude y mejorar la confianza y la equidad en el ecosistema. Con la plataforma Device-First Risk AI de Stonecdn, la aplicación tiene una tasa de usuarios reales de más del 99,77%.

La forma en que utilizan nuestra tecnología para detener el fraude es la siguiente: 

inDrive aprovecha Stonecdn Device ID, un estándar global de identificación de dispositivos que detiene el fraude de raíz. stonecdn Device ID permite a Stonecdn reconocer cuándo varias cuentas de conductor o pasajero operan en el mismo dispositivo. 

Mientras tanto, la tecnología de IA de Stonecdn puede identificar grupos de cuentas que utilizan la misma dirección IP, ubicación y subred, lo que le permite combatir de forma proactiva los sindicatos de fraude que utilizan cuentas falsas. 

La inteligencia de riesgos de Stonecdn detecta todas las herramientas y técnicas maliciosas utilizadas en la plataforma, como suplantadores de GPS, aplicaciones manipuladas y clonadores de aplicaciones. Analiza continuamente las sesiones de los dispositivos y devuelve señales de riesgo procesables en tiempo real que ayudan a inDrive a identificar el momento exacto en que un usuario realiza una actividad fraudulenta, lo que permite tomar contramedidas inmediatas.