IoT Fraud Detection

Le défi

Au sein des environnements IoT, les fournisseurs de service de communication (CSP) observent parfois des anomalies telles qu’une activité étonnamment importante (ou faible) pour un appareil à un endroit spécifique, des changements de localisation inattendus, des variations dans l’usage normal de l’appareil (par exemple, une nette augmentation des appels vocaux) ou encore une activité étonnamment importante pour certains appareils à un endroit spécifique (ce qui peut signifier que plusieurs appareils du même type ont été volés).

Le principal problème ici, c’est que nombre d’informations essentielles à la prise de décision sont fournies trop tard aux opérateurs télécoms. Certes, les solutions classiques fondées sur les plateformes de business intelligence/data warehouse vous permettent d’effectuer, a posteriori, des extractions et analyses de données hors-ligne, mais elles n’offrent des résultats exploitables que quelques jours voire semaines après le phénomène. Dans un monde où tout se passe en temps réel, cela ne suffit plus.

Notre solution

IoT Analytics Platform

Le traitement en temps réel d’une masse importante de données, parallèlement à l’application de différents types d’algorithmes, peut s’avérer très efficace dans la détection d’anomalies. Cette technologie repose sur le machine learning et permet d’identifier des écueils auparavant inconnus, qui pourraient être à la source de problèmes de qualité et de menaces de sécurité. Grâce à elle, les fournisseurs de service sont en mesure de mettre fin aux anomalies existantes et de prévenir de potentielles anomalies futures. Ils sont également capables de détecter plus rapidement les problèmes et de les résoudre anticipativement.

Les anomalies peuvent ainsi être identifiées par le biais d’une analyse du comportement des appareils ou groupes d’appareils et des réseaux d’un client, dans tout secteur ou en tout lieu.

Fonctionnalités

Détection des arnaques à la carte SIM dans l’environnement IoT


L’analyse des abonnements de téléphonie mobile permet de détecter de nombreuses fraudes, notamment l’utilisation de cartes SIM copiées ou une consommation abusive des services d’itinérance. Ceci s’avère particulièrement utile dans l’environnement IoT, où sont supervisées des ressources importantes. La technologie IA/ML contrôle alors en permanence la nature et la localisation des services utilisés afin de déceler tout mouvement suspect.

Exemples d’analyses de l’utilisation :
  • Changement de numéro IMEI ;
  • Utilisation des services d’itinérance ;
  • Utilisation importante du réseau.
Exemples de contrôle des mouvements :
  • Mouvements importants de l’appareil ;
  • Changement de localisation de l’appareil ;
  • Changement de zone géographique ;
  • Changement de pays.
En outre, s’ajoute à cette technologie une représentation graphique des mouvements de l’appareil (sur une carte). Ainsi, les fraudes potentielles apparaissent clairement (« Pourquoi mes appareils sont-ils actifs en Australie ? »).
Prévention proactive des fraudes, élimination des anomalies existantes dans l’environnement IoT et prévention de potentielles anomalies futures
Ingestion et traitement en temps réel de volumes considérables de données
Déclenchement d’actions opérationnelles (par rapport aux groupes observés, aux mesures, aux alertes et aux notifications)

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