Da varie indagini è emerso che diversi truffatori “ripuliscono” il denaro disponibile sulle carte di credito rubate, prima di utilizzare i dati sottratti e di trasferire i soldi sul proprio conto bancario. Inoltre, i criminali informatici sono in grado di manipolare gli utenti, fingendosi membri del servizio di sicurezza ed utilizzando strumenti per l’accesso da remoto. In questo caso, trattandosi di un software legittimo, le soluzioni tradizionali non vengono avvisate del potenziale rischio. Queste minacce non solo danneggiano gli investimenti degli utenti, ma hanno anche un impatto negativo sulla reputazione dei servizi di cambio. Per questo motivo, è fondamentale bloccare queste transazioni dannose con Kaspersky Fraud Prevention, senza compromettere la rapidità con cui avvengono i trasferimenti bancari. Il tasso di cambio delle criptovalute è piuttosto irregolare e, quindi, gli investitori contano sul fatto che i loro pagamenti vengano elaborati in modo rapido.
Indacoin, leader nel cambio di criptovalute, fornisce un processo di verifica semplificato, che consente di utilizzare i servizi dei suoi partner senza difficoltà. Per eliminare i rischi di un uso improprio della piattaforma, Indacoin ha scelto la soluzione Kaspersky Fraud Prevention che, attraverso Automated Fraud Analysis, rileva le transazioni fraudolente in tempo reale. Inoltre, questa soluzione rileva gruppi di truffatori, a livello globale, attraverso la device reputation e l’analisi delle impronte digitali.
Grazie a Kaspersky Fraud Prevention, il grado di efficienza dell’azienda è aumentato del 38%. Il risultato più importante consiste nella capacità di rilevare le operazioni, eseguite sul computer o sul telefono, di un cliente tramite accesso remoto.
A tal proposito, Anvar Sidorov, Director of Partnerships di Indacoin, ha dichiarato: “Il cambio di criptovaluta possiede diverse peculiarità, ma in generale, i rischi principali riguardano la sicurezza delle carte di credito e delle informazioni di pagamento. L’implementazione di Kaspersky Fraud Prevention ha contribuito a identificare schemi di frode altamente mirati, individuare gli utenti disonesti ed implementare il machine learning, nel sistema di verifica”.
