Sistemas para detectar fraudes en medios de pago

La enorme cantidad de transacciones bancarias ha venido de la mano de un aumento significativo del número de fraudes cometidos. Adicionalmente, las nuevas tecnologías han favorecido innovadoras técnicas de estafa provocando que, muchos detectores de fraudes queden obsoletos. Se estima que son millonarias las pérdidas que sufren los bancos. Al mismo tiempo, las nuevas leyes europeas, como PSD2, obliga a las entidades bancarias a asegurarse antes de autorizar una solicitud de transacción, sancionándolas si sus sistemas de detección no cumplen las expectativas. En este trabajo se analizarán algunos de los métodos de fraudes más usados, como el phishing, Man-in-the-Middle o el ransomware, junto con un análisis comparativo de las soluciones comerciales disponibles, como por ejemplo Lynx o PSFraud. Y, a parte, se propondrá un modelo y diseño propio para la detección de fraude. Nuestra solución se basará en la geolocalización de la transacción. Se desarrollará mediante Cloud Computing con ayuda de tecnologías 5G y Edge Computing. El cerebro, albergado en la nube y núcleo de nuestro sistema, será el encargado de tomar las decisiones sobre si una transacción es fraudulenta. Se ha realizado una prueba de concepto para mostrar el posible funcionamiento del sistema dando los resultados esperados. Se ha realizado una planificación del desarrollo del sistema y se han cuantificado sus costes.---ABSTRACT---The huge amount of banking transactions has come from the hand of a significant increase in the number of frauds committed. Additionally, new technologies have favored innovative scam techniques, causing many fraud detectors to become obsolete. It is estimated that the economic losses suffered by banks are millionaires. At the same time, the new European laws, such as PSD2, require banks to check before authorizing a transaction request, sanctioning them if their detection systems do not meet expectations. In this paper will be analyzed some of the most commonly used fraud methods, such as phishing, Man-in-the-Middle or ransomware, along with a comparative analysis of the commercial solutions available, such as Lynx or PSFraud. And, besides, a model and an own design will be proposed for the detection of fraud. Our solution will be based on the geolocation of the transaction. It will be developed through Cloud Computing with the help of technologies as 5G and Edge Computing. The brain, housed in the cloud and core of our system, will be responsible for making decisions about whether a transaction is fraudulent. A proof of concept has been carried out to show the possible operation of the system giving the expected results. Finally, a system development has been carried out and its costs have been quantified