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GUIDE
Title
Le guide ultime de la prévention de la fraude en ligne pour les administrations nationales et locales
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Comment choisir une solution IAM qui soutient vos objectifs les plus critiques
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Table des matières
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Modernisation de l’IAM pour les administrations nationales et locales

Les administrations nationales et locales modernisent rapidement leurs services numériques afin de mieux servir leurs administrés. Mais à mesure que les organismes publics se digitalisent, les cybermenaces et la complexité opérationnelle augmentent tout aussi rapidement. Les escrocs exploitent la GenAI pour tout faire, des deepfakes et du clonage vocal au phishing personnalisé et aux fausses plateformes d’IA qui dérobent des identifiants de connexion. Comme les pertes liées à la fraude peuvent rapidement devenir incontrôlables, la prévention de la fraude constitue un élément essentiel de la stratégie de toute organisation. Le résultat ? Des milliards perdus à cause de la fraude, une méfiance croissante des citoyens et des expériences numériques pleines de frictions qui compromettent les objectifs de prestation de services. Mais il existe une meilleure voie à suivre.

Ce guide explique comment les solutions modernes de gestion des identités et des accès (IAM) aident les organismes publics à unifier et sécuriser les expériences numériques, réduire la fraude et les abus, se défendre contre les menaces pilotées par l’IA et rationaliser les opérations. Découvrez comment offrir un accès sécurisé et fluide aux résidents, aux employés et aux partenaires, tout en renforçant la confiance, en améliorant l’efficacité et en protégeant les ressources publiques.

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1 000 milliards $
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De pertes mondiales liées aux escroqueries l’an dernier, dues à des attaques alimentées par l’IA, notamment les deepfakes, le clonage vocal et le phishing personnalisé ciblant les services gouvernementaux.1

Comment bien mettre en place la prévention de la fraude ?

Comment les fraudeurs exploitent-ils les administrations publiques ?

Les cybercriminels ne forment pas un groupe homogène. Le mot « fraudeur » évoque l’image d’une silhouette sombre en sweat à capuche penchée de manière menaçante sur un écran, mais ce n’est pas nécessairement le cas. Les fraudeurs varient largement en âge et vivent dans tous les pays. Beaucoup agissent seuls, mais beaucoup d’autres opèrent au sein de « réseaux de fraude » dirigés par des États et/ou pour de grandes organisations criminelles bien financées. Certains de ces criminels choisissent de travailler exclusivement en ligne, tandis que d’autres sont des escrocs charismatiques qui soutirent des informations à leurs victimes en se faisant passer pour des prestataires légitimes, puis utilisent ces informations pour accéder à des comptes. Et bien sûr, nombre de ces acteurs malveillants exploitent les technologies numériques pour accroître considérablement la portée et l’ampleur de leurs attaques.

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Prise de contrôle de compte
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La prise de contrôle de compte (ATO) est une forme de fraude particulièrement préjudiciable dans laquelle un cybercriminel obtient un accès non autorisé au compte d’un utilisateur légitime, souvent en utilisant des identifiants volés. Une fois à l’intérieur, l’attaquant peut modifier des informations personnelles, rediriger des notifications ou détourner des paiements de prestations à son profit. Dans certains cas, l’objectif n’est même pas de voler directement des fonds, mais plutôt de collecter des informations personnelles sensibles afin de commettre des fraudes ailleurs. Les effets en cascade de l’ATO sont considérables : les victimes peuvent ignorer que leurs prestations ont été détournées jusqu’à ce que les paiements cessent d’arriver, et les administrations doivent alors consacrer du temps et des ressources à enquêter et à corriger la fraude.
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Fraude à la création de compte
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La fraude à la création de compte est souvent réalisée à l’aide de bots automatisés et d’identités synthétiques, ce qui permet aux criminels de s’inscrire à des programmes de prestations sous de faux prétextes. Ces faux comptes peuvent sembler légitimes et passer les premiers processus de vérification, permettant ainsi aux fraudeurs de percevoir des paiements de manière frauduleuse. Qu’il s’agisse d’identifiants volés ou d’identités fabriquées, ces deux types de fraude exploitent les vulnérabilités numériques, coûtant des millions aux gouvernements et privant les citoyens légitimes des services et du soutien auxquels ils ont droit.
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Ingénierie sociale
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Les escroqueries par ingénierie sociale ne proviennent pas nécessairement directement d’un site numérique de services gouvernementaux, mais elles peuvent néanmoins entraîner des pertes importantes liées à la fraude. L’ingénierie sociale désigne l’utilisation de la tromperie pour manipuler des individus afin qu’ils divulguent des informations confidentielles ou personnelles pouvant être utilisées à des fins frauduleuses. Le phishing est un type d’attaque par ingénierie sociale souvent utilisé pour voler des données utilisateur, notamment des identifiants de connexion et d’autres informations personnelles. Il se produit lorsqu’un attaquant, se faisant passer pour une entité de confiance, incite une victime à ouvrir un e-mail, un message instantané ou un SMS. L’escroc peut convaincre un utilisateur légitime d’effectuer des transactions contraires à ses intérêts. L’un des principaux défis pour stopper l’ingénierie sociale réside dans le fait que ces escroqueries amènent des utilisateurs légitimes à entreprendre des actions entraînant la perte d’informations personnelles et de paiements de prestations. Lorsqu’un utilisateur est victime d’une attaque de phishing, il devient très difficile d’identifier l’activité frauduleuse avant longtemps après la réalisation de la transaction.
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Perte de prestations
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La fraude constitue une menace majeure pour l’intégrité des programmes de prestations des administrations nationales et locales, détournant des ressources essentielles au détriment des citoyens vulnérables qui en ont le plus besoin. De plus en plus, les cybercriminels ciblent ces programmes au moyen de stratagèmes sophistiqués tels que la prise de contrôle de compte et la fraude à la création de compte — des formes d’usurpation d’identité numérique qui exploitent les faiblesses des systèmes ainsi que des données d’identité volées ou fabriquées. Ces attaques entraînent non seulement des pertes financières directes, mais érodent également la confiance du public envers les services gouvernementaux essentiels.

Les outils utilisés par les fraudeurs pour commettre leurs crimes

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Bots et émulateurs
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Les bots peuvent intervenir dans n’importe lequel des vecteurs d’attaque décrits ci-dessus, mais ils sont particulièrement utiles pour les attaques répétitives comme le test d’identifiants volés ou les attaques par force brute sur les mots de passe. Les bots sont également efficaces pour perpétrer des fraudes à la création de compte à grande échelle. Une attaque par bot consiste à utiliser des requêtes web automatisées pour manipuler, frauder ou perturber un site web, une application, une API ou des utilisateurs finaux. Les bots malveillants représentent plus de 30 % du trafic Internet.2 Les attaques par bot sont souvent menées à l’aide d’émulateurs — des programmes qui déguisent un appareil pour qu’il ressemble à un autre. Par exemple, après avoir obtenu l’ID d’appareil d’un utilisateur et ses informations bancaires, un fraudeur peut utiliser un émulateur pour faire apparaître son ordinateur de bureau comme le téléphone mobile de l’utilisateur, puis intercepter la vérification MFA afin d’accéder au compte et de transférer des fonds.
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Malware et ransomware
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Dans certains cas d’ingénierie sociale, un utilisateur non averti peut être incité à activer une forme de malware (« logiciel malveillant »), qui est un fichier ou un code, généralement transmis via un réseau à la suite d’une attaque de phishing, et qui infecte, explore, vole ou exécute pratiquement tout comportement souhaité par un attaquant. Cela peut inclure un ransomware, une forme de malware conçue pour chiffrer les fichiers d’un appareil, rendant les fichiers et les systèmes qui en dépendent inutilisables. Les acteurs malveillants exigent alors une rançon en échange du déchiffrement.

Comment les administrations nationales et locales peuvent prévenir la fraude

Une prévention efficace de la fraude exige des organisations qu’elles collectent des informations sur les activités frauduleuses afin d’améliorer leur posture de défense.

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Détection de la fraude
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La détection de la fraude constitue la phase de signal au cours de laquelle les interactions numériques sont évaluées en fonction du risque de fraude. Les méthodes de détection traditionnelles se concentrent sur la transaction, mais les outils modernes de détection de la fraude peuvent commencer à analyser les sessions bien plus tôt. Les informations recueillies lors de la phase de détection constituent la base d’une réponse efficace de lutte contre la fraude. Il existe de nombreux types de signaux de fraude et de risque qu’une organisation peut collecter, et la plupart optent pour une approche de détection multicouche afin de réduire le nombre de sessions frauduleuses passant entre les mailles du filet. Cela signifie déployer simultanément plusieurs outils de détection pour mesurer différents éléments à différents moments de la session.
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Outils de prise de décision
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Les outils de prise de décision (decisioning) sont utilisés pour agréger les signaux issus de la phase de détection et les consolider en une décision fondée sur le niveau de risque perçu de la session et/ou de l’activité. Ces décisions reposent sur des seuils de fraude et une logique définis par les équipes internes de lutte contre la fraude et appliqués par des outils d’autorisation. Historiquement, de nombreuses équipes ont développé et construit des outils de décision en interne selon leurs besoins spécifiques, mais ces outils maison sont souvent difficiles à maintenir à jour à mesure que de nouvelles méthodes de détection de la fraude apparaissent. La phase de décision devient plus complexe lorsque les organisations doivent analyser la fraude tout au long du parcours utilisateur et peuvent choisir d’initier des mesures d’atténuation à différents moments de la session, par exemple non seulement au moment de la transaction, mais aussi lors de la consultation d’informations personnelles enregistrées, de la modification du profil ou des paramètres utilisateur. Pour mettre en place une prise de décision automatisée et efficace, les équipes de lutte contre la fraude doivent définir la logique déterminant les niveaux de risque déclenchant des mesures d’atténuation. Cette logique est intégrée dans l’outil de décision, qui doit être configuré pour collecter et analyser toutes les sources de signaux de risque.
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Atténuation
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L’atténuation de la fraude peut prendre plusieurs formes. En définitive, toute action entreprise pour empêcher un résultat potentiellement frauduleux peut être considérée comme une mesure d’atténuation. L’atténuation peut inclure la fermeture d’une session, la vérification d’identité ou simplement le renforcement du MFA afin d’obtenir un niveau d’assurance plus élevé concernant l’identité d’un utilisateur. Malheureusement, les mesures d’atténuation risquent d’avoir un impact sur l’expérience utilisateur (UX). Le déploiement d’un trop grand nombre d’outils de lutte contre la fraude peut donner aux utilisateurs légitimes le sentiment d’être traités comme des criminels. C’est pourquoi la combinaison de nombreux signaux (détection), réunis au sein d’une logique antifraude unifiée (prise de décision) conduisant ensuite à l’une des nombreuses actions visant à stopper la fraude (atténuation), permet d’atteindre le meilleur équilibre entre prévention de la fraude et expérience utilisateur. Pour limiter l’impact de l’atténuation de la fraude sur l’UX, les outils de prévention de la fraude doivent être intégrés à d’autres outils qui façonnent également le parcours utilisateur : outils d’authentification et de gestion des accès ainsi que solutions de vérification et de validation d’identité.

Cas d’usage : Grand opérateur sans fil et distributeur au service d’agences gouvernementales américaines

Une entreprise proposant des services sans fil et Internet à des particuliers, des entreprises et des agences gouvernementales s’est tournée vers Ping à la recherche d’une solution permettant d’améliorer la sécurité et de faciliter les activités de ses revendeurs agréés et de ses employés.

Défis du client :

Solution Ping — Détection de fraude (PingOne Protect) :

Résultat final :

Outils de lutte contre la fraude

À mesure que les fraudeurs perfectionnent leurs méthodes et affinent leurs approches, les équipes antifraude s’efforcent de suivre le rythme. La revue manuelle ne suffit plus ; les outils de gestion de la fraude numérique se multiplient. Ces outils se répartissent généralement en plusieurs catégories, correspondant globalement à une ou plusieurs des étapes du processus de prévention de la fraude décrit ci-dessus.

Protection contre la fraude aux paiements

Les organisations subiront des pertes accrues liées à la fraude à mesure que davantage de services basculent vers l’environnement en ligne. Les outils automatisés de protection contre la fraude aux paiements peuvent contribuer à améliorer la précision de la détection et à réduire le besoin d’intervention manuelle. Ces outils intègrent des fonctionnalités telles que des règles de risque, le scoring de risque, la surveillance en temps réel et le contrôle de vélocité afin de détecter et de bloquer les activités d’achat frauduleuses.

Détection et gestion des bots

De nombreux bots sont conçus pour nuire, mais tous ne sont pas malveillants. Par exemple, Google utilise des bots légitimes pour indexer et classer les pages Web dans ses résultats de recherche. Les outils de détection et de gestion des bots visent à distinguer les bons bots des mauvais et à déterminer lesquels peuvent accéder à un site Web. Cette capacité est essentielle : s’il est important de bloquer les bots malveillants, il est tout aussi crucial d’autoriser les bots légitimes afin d’assurer la visibilité et la pertinence d’un site. Les outils de détection et de gestion des bots différencient les visiteurs humains, les bons bots et les bots malveillants, et utilisent le machine learning ainsi que des renseignements sur les menaces pour détecter les activités frauduleuses. Ces outils sont efficaces pour empêcher les bots malveillants de mener des activités telles que la fraude à la carte bancaire, la rétention abusive de stocks et le credential stuffing.

Biométrie comportementale

À mesure que les fraudeurs deviennent de plus en plus sophistiqués, les mesures de sécurité traditionnelles telles que les codes PIN perdent en efficacité. La biométrie comportementale est un outil de plus en plus répandu pour différencier les humains des bots ou les utilisateurs humains autorisés des non autorisés. Alors que la biométrie physique capture des caractéristiques humaines immuables telles que les empreintes digitales, la biométrie comportementale mesure des gestes interactifs. Par exemple, la manière dont nous tenons nos téléphones, nos habitudes de défilement ainsi que la pression et la vitesse de frappe sont des micro-gestes uniques à chacun. Les outils numériques commencent à exploiter ces données biométriques pour signaler une activité frauduleuse lorsque le comportement d’un utilisateur spécifique ne correspond pas à son comportement antérieur sur un site Web ou lorsqu’il ressemble à celui d’un bot.

Identifiant d’appareil

L’identification des appareils se concentre sur les dispositifs plutôt que sur les utilisateurs. Des informations telles que le type d’appareil, l’adresse IP, le fuseau horaire local et la langue du navigateur constituent une « empreinte » de l’appareil et peuvent aider les entreprises à détecter la fraude. Par exemple, si un appareil spécifique est associé à cinq comptes différents tentant d’effectuer des achats sur un site Web, les outils d’identifiant d’appareil enregistrent une activité potentiellement frauduleuse. Parmi les avantages de ces outils figure le fait qu’ils ne nécessitent pas de données personnelles sur l’utilisateur et qu’ils peuvent bloquer les fraudeurs récurrents en fonction d’un appareil déjà utilisé.

Outils de vérification et de validation d’identité

Par le passé, l’identité en ligne était confirmée à l’aide de noms d’utilisateur, d’adresses e-mail et de mots de passe. Aujourd’hui, ces mesures sont insuffisantes. Selon la nature de leurs services, les organisations doivent utiliser différents outils de vérification d’identité afin de s’assurer que l’identité revendiquée par un utilisateur correspond à son identité réelle. L’un des composants de ces outils consiste à analyser rapidement l’historique des transactions d’un utilisateur, collecté auprès de sources publiques et privées. Cette méthode est connue sous le nom d’authentification basée sur la connaissance (KBA) et est souvent considérée comme obsolète, car elle ajoute trop de friction. Des méthodes plus modernes incluent l’évaluation des caractéristiques physiques d’un utilisateur. Certaines organisations effectuent des contrôles manuels, par exemple en demandant à l’utilisateur de présenter un passeport ou un permis de conduire via la caméra de son ordinateur. D’autres utilisent des outils biométriques faciaux, prenant une photo du visage de l’utilisateur via la caméra afin de vérifier son identité.

Outils d’orchestration des paiements

Les organisations utilisent des outils d’orchestration des paiements pour orchestrer un processus transactionnel complexe au sein d’un hub unique. Ces outils contribuent à empêcher les menaces numériques de pénétrer les différentes étapes du processus de paiement. Les plateformes d’orchestration des paiements collectent et partagent des données permettant aux organisations d’ajouter des points de friction pour les fraudeurs potentiels tout en offrant un processus transactionnel fluide aux utilisateurs autorisés. Les outils d’orchestration des paiements sont particulièrement utiles pour prévenir la fraude transactionnelle.

Outils d’autorisation

Après avoir authentifié les utilisateurs, l’organisation peut leur attribuer différents niveaux d’accès au sein de son site Web. Les outils d’autorisation accordent ou refusent des permissions aux utilisateurs en fonction de paramètres définis par les équipes de sécurité et à l’aide de jetons d’accès. Certains outils se concentrent uniquement sur l’autorisation, tandis que d’autres combinent des fonctionnalités d’authentification et d’autorisation. En utilisant des outils d’autorisation, les organisations mettent en place une infrastructure qui détermine les accès et les permissions des utilisateurs externes comme des collaborateurs internes.

Les outils d’autorisation dynamique — également appelés contrôle d’accès basé sur les attributs (ABAC) ou gestion externalisée des autorisations (EAM) — vont bien au-delà des outils d’autorisation traditionnels en permettant aux organisations d’évaluer tout ensemble de données et d’appliquer des décisions basées sur des politiques déterminant les actions autorisées en fonction de ces données.

Hubs de lutte contre la fraude et la criminalité financière

Les hubs de lutte contre la fraude et la criminalité financière — parfois appelés hubs de décision — sont utilisés pour simplifier et automatiser le processus de prise de décision. Il s’agit souvent d’outils d’autorisation dotés de certaines capacités d’orchestration. L’objectif de ces outils est de simplifier la gestion de la fraude en centralisant la logique antifraude et la prise de décision. Leur principal avantage réside dans leur capacité à réduire considérablement le besoin de revue manuelle.

Le rôle des équipes fraude et risque

Avec l’augmentation du e-commerce et la hausse concomitante de la fraude en ligne, il est devenu plus difficile pour la plupart des entreprises de surveiller et de prévenir la fraude manuellement sans l’aide d’outils automatisés. Toutefois, certaines entreprises s’appuient exclusivement sur des équipes humaines pour la détection et la prévention de la fraude. Cette décision repose souvent sur l’idée que les collaborateurs peuvent identifier plus précisément la fraude et réduire le taux de faux positifs en examinant chaque cas individuellement. Ces équipes utilisent leur connaissance spécifique de l’entreprise pour adapter l’approche de prévention de la fraude au contexte unique de celle-ci.

Néanmoins, constituer une équipe dédiée spécifiquement à la prévention de la fraude présente des inconvénients : cela représente un coût élevé pour les entreprises ; les exigences imposées à ces équipes peuvent varier considérablement entre les périodes de pic et de creux des ventes ; et les humains peuvent mettre plus de temps que les outils automatisés à détecter et prévenir la fraude, ce qui peut frustrer les utilisateurs.

La plupart des organisations adoptent une approche d’automatisation partielle : les équipes fraude et risques effectuent certaines vérifications manuelles tout en se concentrant sur des stratégies de prévention plus larges, fondées sur les données issues d’outils automatisés.

La nature additive de la prévention de la fraude

Les méthodes de fraude étant de plus en plus sophistiquées et évoluant rapidement, les mesures de lutte contre la fraude doivent s’adapter en permanence. Cela peut être frustrant pour les entreprises qui consacrent des efforts importants à la définition, au développement et à la mise en œuvre d’une stratégie antifraude. Plutôt que de mettre l’accent sur l’utilisation d’outils et de technologies spécifiques, une stratégie antifraude devrait se concentrer sur des principes généraux, comme la détermination des ressources financières et humaines à consacrer à la lutte contre la fraude. De plus, les entreprises devraient adopter de nouvelles technologies antifraude pour compléter – et non remplacer – les solutions existantes. Une approche additive de la lutte contre la fraude peut à la fois améliorer l’efficacité des mesures et optimiser l’investissement des entreprises en ressources de cybersécurité.

À propos des équipes identité

Alors que les équipes fraude fonctionnaient souvent en silo par le passé, cela commence à évoluer. Avec l’émergence de nouvelles technologies de détection de la fraude, de vérification d’identité et de gestion des accès, les équipes identité peuvent désormais collaborer avec les équipes fraude au bénéfice de l’ensemble de l’organisation. À mesure que l’accent de la prévention de la fraude se déplace de la protection de la transaction vers la protection du parcours utilisateur de bout en bout, l’intégration des outils d’identité et de fraude dans des parcours utilisateurs fluides et sécurisés peut aider les deux équipes à atteindre leurs objectifs.

Construire un argumentaire en faveur de l’intégration : prévention de la fraude et parcours utilisateur global

Le coût d’une mauvaise UX

Les administrations étatiques et locales ne sont pas en concurrence pour des clients au sens traditionnel du terme, mais l’expérience reste essentielle. Lorsque les services numériques sont difficiles d’accès, déroutants ou excessivement contraignants, les usagers ne se contentent pas de « convertir » moins — ils se tournent vers les centres d’appels, les rendez-vous en personne ou retardent tout simplement leurs démarches. Si les citoyens attendent un certain niveau de sécurité lorsqu’ils accèdent à des services publics, des frictions excessives créent des obstacles à l’adoption et érodent la confiance. Des expériences incohérentes ou frustrantes finissent par orienter les usagers vers des canaux moins efficaces, ce qui augmente les coûts opérationnels et limite l’impact des initiatives numériques.

Sécurité vs fluidité : trouver le bon équilibre

Les citoyens et les tiers accordent de l’importance à la sécurité, à la simplicité et à la confidentialité. Il n’existe pas de formule universelle adaptée à chaque organisation, mais adopter une approche intégrée de la prévention de la fraude et de l’identité utilisateur peut aider à trouver le juste équilibre. L’astuce consiste à évaluer en continu les sessions utilisateur afin de détecter la fraude et à introduire des frictions en déclenchant des mesures d’atténuation uniquement lorsque cela est nécessaire.

Diagram showing a user authentication flow that filters and verifies access. A large group of users is first analyzed to identify bots and emulators, which are removed. Remaining users are assessed for risk: low-risk users are granted easy access, while suspicious users are challenged with additional verification steps, allowing legitimate users through and blocking high-risk actors.

Réunir les bons outils

Le parcours utilisateur est au cœur de tout ce que fait votre organisation, et la prévention de la fraude y joue un rôle essentiel. Les outils de détection de la fraude autonomes ne sont pas efficaces si les informations qu’ils collectent ne sont pas intégrées au parcours utilisateur global. Les équipes fraude et identité peuvent et doivent collaborer pour orchestrer des parcours centrés sur la confiance.

Diagram illustrating how fraud detection and identity capabilities span a digital journey. The journey includes stages such as account opening, login, account activity, access to PII data, and payments or fund transfers. Across these stages, layered capabilities include bot mitigation, device identification and telemetry, behavioral biometrics, and transaction/event monitoring. Identity proofing tools are used at onboarding, while authentication tools apply throughout. All capabilities are connected through orchestration to deliver continuous, adaptive security across the entire user journey.

L’évolution constante de la stratégie antifraude

Bien entendu, même le modèle décrit ci-dessus ne peut rester statique. Les fraudeurs sont motivés, techniquement compétents et d’une créativité sans limite. De nouveaux types d’attaques apparaissent en permanence, et les équipes fraude se retrouvent généralement à réagir aux évolutions du paysage de la fraude. Ce paysage évolue si rapidement qu’au moment où une organisation a défini, validé et mis en œuvre sa stratégie, de nouvelles menaces peuvent déjà avoir émergé et rendre cette stratégie obsolète.

Une stratégie antifraude efficace doit se concentrer sur des principes de haut niveau plutôt que sur des détails d’implémentation, afin d’aider l’entreprise à prendre des décisions plus éclairées quant à la meilleure approche pour détecter, prévenir et gérer la fraude. Plutôt que de s’engager sur un ensemble spécifique d’outils et de techniques, une stratégie antifraude bien définie peut établir les principes généraux d’adoption, de maintien et de renforcement des mesures antifraude par la technologie. Il est essentiel de comprendre qu’il s’agit d’une course aux armements : à mesure que les fraudeurs développent de nouvelles méthodes d’exploitation, les chercheurs et les éditeurs de logiciels conçoivent de nouvelles contre-mesures. Une stratégie antifraude pragmatique mettra l’accent sur la nécessité de rester à jour grâce à un investissement continu dans les nouvelles technologies et dans les talents capables de les mettre en œuvre. Les fraudeurs ne restent pas inactifs ; les équipes fraude ne peuvent donc pas se permettre de se reposer sur leurs acquis. Votre stratégie de prévention de la fraude nécessitera des révisions constantes et des mises à jour régulières afin de garantir votre protection et celle de vos utilisateurs.

Cependant, avec les bons outils à votre disposition, vous disposerez de l’agilité nécessaire pour suivre le rythme rapide de l’évolution du paysage de la fraude.

  1. https://sift.com/index-reports-ai-fraud-q2-2025/
  2. https://securitytoday.com/articles/2023/05/17/report-47-percent-of-internet-traffic-is-from-bots.aspx#:~:text=Imperva%20Inc.,increase%20ov
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Découvrez comment les solutions IAM modernes de Ping Identity aident les administrations étatiques et locales à prévenir la fraude, à protéger les ressources publiques et à offrir des expériences numériques fluides à chaque citoyen.
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