Aujourd’hui, une bonne partie des entreprises qui offrent des services sur le Web veulent toujours savoir plus sur leurs clients afin de leur proposer les meilleurs services possible, mais dans le même temps ces clients sont de plus en plus inquiets quant au respect de leur vie privée. Dans un article publié par le Wall Street Journal (WSJ), le quotidien américain aborde le cas des sites marchands sur le Web. Selon le journal, les données recueillies sur presque tout ce que les gens achètent via ces plateformes, la façon dont ils les achètent ainsi que la provenance des achats sont soumises secrètement à des services de vérification qui repose sur l’intelligence artificielle. Ces services dont il s’agit se présentent comme ayant pour but d’aider les entreprises à se protéger des fraudes par cartes de crédit et d’autres formes de fraudes.Le quotidien américain a énuméré plusieurs de ces services tels que Sift ou SecureAuth, mais a traité principalement du cas de Sift. Il s’agit d’un service de sécurisation et d’analyse de signaux liés aux utilisateurs d’un site Web qui est utilisé par de nombreuses sociétés dans le monde comme Twitter, Airbnb, LinkedIn ou encore OpenTable. L’entreprise offre des solutions pour réduire les risques liés aux paiements en ligne, pour protéger les utilisateurs d’un service contre les spams et les escroqueries et enfin permettre aux entreprises d’identifier les fausses inscriptions et les prises de contrôles et de les arrêter.
Dans le monde des transactions en ligne, ces services sont regroupés dans la catégorie qu’ils appellent "Digital Trust & Safety". « En tant que pionniers de Digital Trust & Safety, nous aidons plus de 34 000 sites et applications à trouver le juste équilibre entre la croissance de leurs revenus et la protection de leurs activités », indique le site Web de l’entreprise. D’après le WSJ, lorsque vous vous connectez à l’un de ces sites qui utilisent des solutions comme Sift, une quantité importante de données est recueillie sur vous, puis ses données sont passées à un système qui chargera de déterminer si vous êtes un robot ou un humain potentiellement dangereux.
« Lorsque vous vous connectez à un compte Starbucks, à une réservation Airbnb ou à une réservation sur OpenTable, de nombreuses informations vous concernant sont instantanément regroupées en un seul score, puis évaluées avec d'autres données personnelles pour déterminer si vous êtes un bot malveillant ou un humain potentiellement risqué », a indiqué le journal. Dans le cas de ces sites qui utilisent le service Sift, plus de 16 000 signaux de fraudes uniques sont analysés automatiquement pour générer une note ou un score appelé “Score Sift”, un nombre compris entre 1 et 100. Le score est utilisé pour signaler les périphériques, les cartes de crédit et les comptes qui présentent un comportement douteux.
« Chaque fois que nous obtenons un événement, qu'il s'agisse d'une vue de page ou d'un événement API, nous extrayons les fonctionnalités liées à ces événements et calculons le score de tamisage. Ces caractéristiques sont ensuite évaluées en fonction des fraudes constatées sur votre site et au sein de notre réseau mondial et déterminent le score d'un utilisateur. Certaines caractéristiques peuvent avoir un impact négatif sur un score, ainsi que d'autres avec un impact positif », indique le site de Sift. Selon le journal américain, plusieurs facteurs contribuent à vous attribuer un score Sift. Les facteurs énumérés par le WSJ sont comme ci-après :
- le compte est-il nouveau ?
- y a-t-il beaucoup de chiffres à la fin d'une adresse e-mail ?
- la transaction provient-elle d'une adresse IP inhabituelle pour votre compte ?
- la transaction provient-elle d'une région où il y a beaucoup de pirates, comme la Chine, la Russie ou l'Europe de l'Est ?
- la transaction provient-elle d'un réseau d'anonymisation ?
- la transaction a-t-elle lieu à une heure inconnue ?
- la carte de crédit utilisée est-elle associée à des rétros facturations ?
- le navigateur est-il différent de ce que vous utilisez habituellement ?
- l'appareil est-il différent de ce que vous utilisez...
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