MtoM Mag - Le journal de l'MtoM.
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Cartier, Dior et The North Face ont signalé des intrusions ayant exposé des informations sensibles telles que noms, adresses, numéros de téléphone ou historiques d’achat. Ces incidents soulignent que même les enseignes les plus emblématiques restent vulnérables à des attaques souvent basiques, et que les données clients constituent une cible de choix
Le vol de compte (Account Takeover) : La fraude par vol de compte (ATO) se produit lorsque des cybercriminels accèdent sans autorisation aux comptes de clients à l’aide d’identifiants subtilisés, d’attaques par hameçonnage ou par credential stuffing. Une fois un compte compromis, les fraudeurs peuvent l’utiliser pour effectuer des achats, modifier les informations du compte ou voler des données sensibles. L’ATO est devenue plus sophistiquée avec l’essor des outils automatisés capables de tester des milliers de combinaisons de noms d’utilisateur et de mots de passe en quelques minutes.
La fraude au paiement consiste à utiliser des informations de carte de crédit volées pour effectuer des achats non autorisés. En 2024, selon une étude de Mastercard, la fraude aux paiements en ligne a coûté près de 38 milliards de dollars aux entreprises dans le monde, une tendance portée par la hausse des attaques sans présentation de carte (CNP), qui représentent la majorité des pertes.
Les bots malveillants automatisés représentent une menace importante, car ils peuvent effectuer des attaques de credential stuffing, des attaques par déni d’inventaire et des attaques de scraping à grande échelle. Lors des ventes flash et des périodes de forte affluence, les attaques de bots augmentent considérablement. DataDome a ainsi observé jusqu’à 30 fois plus de trafic de bots lors d’événements tels que le Black Friday.
Également connue sous le nom de « fraude amicale », la fraude par rétrofacturation se produit lorsqu’un client effectue un achat légitime, mais conteste ensuite la transaction auprès de sa banque pour obtenir un remboursement. Le fraudeur conserve à la fois l’article acheté et la somme remboursée. Ce type de fraude est particulièrement difficile à détecter et à prévenir, car il implique de vrais clients qui abusent du système de rétrofacturation.
Au-delà de l’usurpation d’identité, les cybercriminels combinent des informations personnelles réelles et fictives pour créer de nouvelles identités fictives capables de passer les processus de vérification. Ces identités synthétiques sont ensuite utilisées pour ouvrir des comptes, effectuer des achats et commettre des fraudes difficiles à relier à des personnes réelles.
La mise en œuvre d’une stratégie efficace de prévention de la fraude nécessite une approche multicouche qui équilibre sécurité et expérience client. Il est recommandé d’utiliser des mesures d’authentification robustes qui constituent la première ligne de défense contre le piratage de compte et les accès non autorisés. L’authentification multifactorielle et l’authentification basée sur les risques offrent des étapes de vérification supplémentaires en plus des mots de passe et une exigence de vérification plus stricte pour les transactions suspectes. Enfin, si cela est possible, une vérification biométrique avec l’authentification par empreinte digitale, reconnaissance faciale ou reconnaissance vocale offre une fiabilité supérieure à la simple saisie d’un mot de passe.
En outre, il est primordial d’investir dans des technologies capables d’identifier les anomalies en temps réel, comme le machine learning qui se base sur les données transactionnelles pour détecter les modèles de fraude, qui évoluent en permanence, tout en réduisant les faux positifs. L’analyse comportementale est un autre levier stratégique qui permet de surveiller le comportement des utilisateurs à la recherche de signaux d’alerte pouvant indiquer une fraude, tels que des modèles de navigation inhabituels, des changements d’appareil ou des rythmes de frappe.
Néanmoins, la technologie seule ne suffit pas pour lutter efficacement contre la fraude. La collaboration entre les différents départements au sein même d’une même entreprise est essentielle pour garder une longueur d’avance. En partageant leurs informations et leurs connaissances, il est possible d’élaborer des stratégies de détection plus robustes et mettre en place une réponse unifiée face à des menaces en constante évolution. S’il n’existe pas de solution miracle pour prévenir la fraude, la mise en œuvre d’une stratégie de prévention bien conçue offre la meilleure défense contre un paysage des menaces en constante évolution. Dans ce contexte, la détection basée sur l’intention devient essentielle : elle permet d’évaluer le véritable objectif derrière chaque action, indépendamment du fait qu’elle soit effectuée par un humain ou un bot. Car aujourd’hui, les bots ne sont plus systématiquement malveillants et les utilisateurs humains ne sont pas toujours fiables. Seule l’analyse de l’intention permet de différencier avec justesse comportements légitimes et actes frauduleux.
