Una nueva tecnología combatirá en tiempo real el fraude con tarjetas de crédito

nvestigadores de diferentes instituciones europeas, coordinados por el Laboratorio de Sistemas Distribuidos de la Facultad de Informática de la UPM, elaboran una plataforma de desarrollo de servicios que, una vez finalizada, será capaz de procesar millones de datos por segundo, frente a las decenas de miles de datos por segundo que se pueden procesar con las tecnologías actuales.

Con esta tecnología se podrá combatir en tiempo real el fraude realizado con tarjetas de crédito, la duplicación de tarjetas SIM de telefonía móvil e incluso la realización fraudulenta de llamadas telefónicas no cobradas, entre otras muchas aplicaciones.

En la actualidad, la banca y entidades de tarjetas de crédito tienen establecidos diversos sistemas para detectar el uso fraudulento de tarjetas de crédito, pero estos sistemas detectan el fraude una vez cometido, por lo que la actuación se orienta a detectar al defraudador y a reducir los daños al usuario de la tarjeta. Con el nuevo sistema, sin embargo, la detección del fraude se realizará en tiempo real, impidiendo el uso indebido de una tarjeta de crédito y que llegue a producirse un daño económico al titular de la tarjeta, sencillamente, porque el pago indebido no se autorizará.

En el caso de la telefonía móvil pasa lo mismo, es decir, la duplicación de tarjetas SIM o el uso fraudulento de las líneas actualmente se detecta a posteriori, con el consecuente perjuicio económico. La nueva tecnología conseguirá asimismo en este caso que el fraude contra una operadora y/o un usuario de telefonía móvil no llegue a consumarse, evitando así el posible fraude de millones de euros y las molestias asociadas a los usuarios (presentación de reclamaciones, cancelación de tarjeta prepago, etc.).

En el 7PM

La plataforma de desarrollo de servicios en tiempo real está siendo desarrollada en el seno del proyecto europeo Stream (Scalable Autonomic Streaming Middleware) financiado por el séptimo Programa Marco (7PM) de la Unión Europea. Dotado de una financiación europea de más de 3,5 millones de euros, se encuentra en la actualidad en el ecuador de su trayectoria, estando prevista su finalización en 2010.
El objetivo final del proyecto es conseguir una plataforma para el procesamiento de flujos masivos de datos en tiempo real. La principal novedad tecnológica es que Stream podrá emplear grandes clusters de nodos para procesar volúmenes masivos de datos, del orden de millones de datos por segundo. Las tecnologías actuales, basadas en el uso de nodos individualizados, todavía tienen una capacidad de procesamiento dos órdenes de magnitud inferior a las que aportará Stream.

El laboratorio de la Facultad de Informática de la UPM, que dirige el investigador Ricardo Jiménez-Peris, además de coordinar el proyecto europeo, es el encargado de desarrollar el procesador escalable de flujos de datos, que es el núcleo duro de Stream. Para ello paraleliza los operadores de consulta, pudiendo desplegar cada operador en un cluster de 100 nodos, lo que multiplica por 100 el volumen de datos que pueden procesarse.

El proyecto se enmarca en las iniciativas de cloud computing o computación en nube, que permite ofrecer servicios de computación a través de Internet, de tal forma que los usuarios pueden acceder a los servicios disponibles "en la nube de Internet" sin ser expertos en la gestión de los recursos que usan. Stream está diseñado para desplegarse en un entorno cloud computing, con características tales como la elasticidad, esto es, aumentar o disminuir el número de nodos automáticamente, según las necesidades de computación de cada momento, evitando el sobre-provisionamiento. La elasticidad permite asimismo reducir el coste del procesamiento al mínimo necesario, lo que resulta esencial en cloud computing, donde se paga por uso.

Además de la Universidad Politécnica de Madrid, participan en la investigación, entre otros, Telefónica I+D, que contribuye con un sistema antifraude para la telefonía móvil, y la empresa griega Exodus, subsidiaria del banco de Pireos, que aplicará los resultados del proyecto a sus sistemas antifraude para pago con tarjetas de crédito.