Fraude Digital y Ciberseguridad: Estrategias Basadas en Inteligencia Artificial para la Detección de Anomalías

Resumen

El fraude en transacciones electrónicas representa un desafío creciente en el sector financiero, impulsado por la digitalización y el auge del comercio en línea. Los ciberdelincuentes han desarrollado estrategias cada vez más sofisticadas para explotar vulnerabilidades en los sistemas de pago, lo que ha generado pérdidas millonarias y comprometido la seguridad de consumidores, empresas y entidades bancarias. Por lo general, la detección de fraudes ha dependido de reglas predefinidas y modelos supervisados, los cuales requieren grandes volúmenes de datos etiquetados. Sin embargo, la rápida evolución de las tácticas fraudulentas limita la eficacia de estos enfoques. En este contexto, el aprendizaje automático basado en detección de anomalías surge como una alternativa para la identificación temprana de transacciones sospechosas sin necesidad de datos previos de fraudes. Este estudio se enfoca en el desarrollo de un modelo basado en técnicas de detección de anomalías para identificar transacciones fraudulentas en tiempo real. Se evaluarán distintos enfoques, entre ellos autoencoders, isolation forests y One-Class SVM. Los autoencoders, son redes neuronales diseñadas para reconstruir datos normales, pueden detectar transacciones sospechosas cuando el error de reconstrucción es elevado. Por su parte, los isolation forests identifican anomalías al aislar observaciones atípicas en un conjunto de datos, permitiendo una detección eficiente de fraudes. Finalmente, One-Class SVM genera una frontera de decisión que separa las transacciones normales de las potencialmente fraudulentas, lo que resulta útil en escenarios donde los fraudes representan una pequeña proporción del total de transacciones. La implementación de estas técnicas permitirá analizar grandes volúmenes de datos con mayor precisión y rapidez, facilitando la detección de patrones de fraude de manera más efectiva. Los resultados obtenidos contribuirán al desarrollo de soluciones más eficaces para la protección de transacciones electrónicas en entornos financieros y comerciales.