Sólo en el tercer trimestre de 2022, estafadores y piratas informáticos interceptaron registros web por valor de más de 504 millones de dólares3. Según un informe de Certik, una empresa de auditoría especializada en blockchain, los dos tipos de fraude más comunes son el fraude de salida y los ataques de crédito rápido. Ya se trate de estas estrategias o de la creación de identidades sintéticas, la usurpación de cuentas, la violación de la propiedad intelectual o los pagos mediante métodos de pago robados, la actividad fraudulenta supone una grave amenaza para todos los participantes en la web bienintencionados3.
Las startups de detección del fraude en Web3 combaten a los actores maliciosos con una combinación de varias tecnologías de aprendizaje automático e inteligencia artificial, como la biometría del comportamiento, los gráficos de inteligencia artificial y las redes neuronales, y las adaptan a situaciones específicas de Web3.
Empresas emergentes de Web3 ofrecen soluciones de detección del fraude
SARDINE
Las startups pueden detectar el fraude utilizando la biometría del comportamiento; Sardine es una de ellas. La tecnología utiliza el aprendizaje automático para medir y analizar patrones de actividad humana. Ayuda a distinguir a los usuarios legítimos de los defraudadores detectando anomalías de comportamiento.
Sardine utiliza un enfoque consorciado para construir modelos de aprendizaje automático supervisado y entrenarlos en patrones de fraude. La empresa de blockchain también ha desarrollado un SDK de gestión de riesgos que puede detectar dispositivos y sesiones sospechosos.
Estas tecnologías pueden utilizarse para combatir muchos tipos de fraude en tiempo real, incluido el fraude basado en tarjetas de crédito robadas en pagos no bancarizados. Para ello, Sardine ofrece una opción de pago con tecnología antifraude y de cumplimiento de la normativa integrada. Esta solución permite las compras NFT a los usuarios legítimos e impide el uso de bots. Por ejemplo, en colaboración con Autograph, la tasa de conversión de compras NFT de usuarios legítimos aumentó hasta el 94% porque Sardine Payment pudo identificar al 98% de los usuarios que no habían sido estafados.
CYLYNX
Otra forma de combatir el fraude es incorporar datos gráficos al proceso de detección. Graph AI mejora los algoritmos de aprendizaje automático para identificar relaciones y comprenderlas mejor. Esto permite a las empresas detectar relaciones ocultas y detectar indicios de actividad fraudulenta.
Basándose en esta tecnología, Cylynx está desarrollando tres soluciones para que sus clientes las utilicen en situaciones de seguridad en Internet3. Por un lado, Motif es una interfaz visual sin código. La visualización de la red es una cuestión clave en la detección del fraude. Motif acelera este proceso simplificando la integración de datos gráficos en la inteligencia empr esarial.
El otro producto de la startup es la supervisión de transacciones, que ayuda a comparar listas de vigilancia con listas negras internacionales de blanqueo de capitales, detectar actividades maliciosas mediante análisis del comportamiento y ejecutar transacciones en tiempo real si el algoritmo las considera sospechosas.
También existe una Crypto News API que escanea los sitios de noticias y genera puntuaciones de riesgo basadas en un modelo de análisis de sentimiento para seguir las tendencias de las criptomonedas.
ANCHAIN
La tecnología de AnChain integra modelos de comportamiento en un motor de aprendizaje automático que evalúa las puntuaciones de riesgo y las actualiza en tiempo real en función del comportamiento transaccional.
La Blockchain Ecosystem Intelligence API (BEI API), que la startup ha desarrollado y patentado, puede filtrar e incluir carteras para detectar transacciones fraudulentas. Conecta las direcciones de los monederos con personas reales e identifica a los actores clave de la criptomoneda, incluidos los implicados en fraudes.
OPTIC
Startup Optic está desarrollando una inteligencia artificial basada en redes neuronales que detecta el contenido de las NFT. Esto permite determinar si una ficha es auténtica comparándola con colecciones auténticas.
OpenSea, por ejemplo, colabora con Optic para combatir la copia. La startup procesa 2 TB de nuevos NFT que se añaden diariamente al mayor mercado de NFT del mundo para verificar la autenticidad de los activos. La tecnología ayuda a detectar trazos de copia exactos, así como cambios como la rotación o el cambio de color, en 400 ms y con una precisión del 99,9%. La misma tecnología puede utilizarse en otros mercados de NFT.
La startup lo pondrá pronto a disposición de los fabricantes. Esto les permitirá autentificar sus obras, hacer un seguimiento de las copias en diversos mercados de NFT mediante informes de fraude y presentar solicitudes de retirada.
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