Bu Help Net Security röportajı sırasında Sentryc CEO’su Nicole Hofmann, kalpazanlık gibi kritik bir konuyu ve bunun sektörler ve markalar üzerindeki zararlı etkisini araştırıyor. Hofmann, çevrimiçi pazarlarda ve dijital satış kanallarında cezasız bir şekilde faaliyet gösteren ve hiçbir şeyden şüphelenmeyen müşterileri sahte ürünler satın almaya çeken kalpazanların işleyiş tarzına ışık tutuyor.
Hofmann ayrıca, işletmeleri ve tüketicileri bu yaygın tehdide karşı korumada çok önemli bir adım olan sahte ürünleri belirleme ve çevrimiçi pazarlardan kaldırma konusunda kendi kendine öğrenen yazılımların kritik rolünün altını çiziyor.
Taklitçiler, çevrimiçi pazaryerlerinde ve dijital satış kanallarında nasıl faaliyet gösteriyor ve bundan hangi sektörler ve markalar etkileniyor?
Taklitçiler, talep edilen orijinal ürünleri taklit etmede cesur ve hızlıdır. Sahte indirimler ve onları e-ticaret platformlarında veya sosyal medya profillerinde sahte listelemelere yönlendiren reklamlarla alıcıları cezbederler. Genellikle, bize orijinal ürünü hatırlatan yüksek çözünürlüklü resimler ve anahtar kelimeler kullanırlar.
Ünlü markaların orijinal web siteleri gibi görünen hileli web siteleri de vardır. Yine de, URL’lerini incelerseniz, bazen fazladan bir harf, yanlış yazım, adda sayılar veya şüpheli yabancı alan adı gibi küçük farklılıklar görürsünüz.
Bulgularımız, tüm sektörlerin kalpazanlıktan etkilendiğini, ancak en savunmasız sektörlerin lüks ürünler, giyim, çocuk oyuncakları, elektronik, ağır makineler ve ilaçları içerdiğini gösteriyor. Mühendislik endüstrisindeki B2B üreticilerinden moda markalarına ve mallarını koruyan futbol kulüplerine kadar uzanan müşteri listemiz bu iddia için uygun bir kanıttır.
Müşteriler sahte ürün satın almaları için nasıl kandırılabilir ve bunu önlemek için ne gibi önlemler alınabilir?
Müşteriler genellikle fiyat veya bir ürün fiyatına daha fazla ürün almalarını sağlayacak çok şey tarafından aldatılır. Satın alma işleminden sonra, genellikle sipariş edilen ürünün berbat bir versiyonuyla karşılaşırlar veya hâlâ bir şey almayı beklerler. Sadece kredi kartı verilerini veya kişisel verileri çalan rouge web sitelerinde daha da kötü sonuçlar oluyor.
Alıcılar, kendilerini bu dolandırıcılıklardan korumak için, satın almadan önce hangi kaynaklara güvenildiğini keşfetmeli ve ürünlerin orijinalliğini nasıl doğrulayacaklarını öğrenmelidir. İnanılmaz derecede düşük fiyatlar, marka adının yanlış yazılması, yanlış yerleştirilmiş öğeler veya kötü resimler önemli göstergeler olabilir, ancak kalpazanlar zamanla gelişiyor.
Öncelikle çevrimiçi olarak, yalnızca orijinal markaların web sitelerindeki fotoğrafları kullanmak kolaydır, ancak aldığınız ürün orijinaliyle karşılaştırılamaz. Girişle ilgili incelemeler de değerli bilgiler verebilir, ancak ne yazık ki bazen bunlar da sahte olabiliyor. Birincil tavsiye şu olacaktır: Anlaşma gerçek olamayacak kadar iyiyse, muhtemelen gerçek değildir.
Marka sahiplerinin sahteciliğe karşı korunmaya ihtiyacı varsa, taklit edilebilecekleri ülke ve bölgede tescilli bir ticari marka ve patent gibi uygun belgelere ihtiyaçları vardır.
Sentryc olarak biz, marka kaç ticari markayı korursa korusun, geleneksel izleme ve kaldırma işlemlerinin ne kadar zaman alıcı olduğunu anlıyoruz. Bu nedenle markalara, markaların birden fazla platformu aynı anda izlemesine ve genellikle 48 saatten daha kısa sürede sahte ürünleri kaldırmasına olanak tanıyan otomatik bir çözüm sunuyoruz.
BT uzmanlarınızın ürünlerinizin potansiyel taklitlerini belirlemek için kullandıkları süreci açıklayabilir misiniz?
İlk adım, müşterilerimiz için koruduğumuz ürünler hakkında veri toplamaktır. Bu, potansiyel sahte ürünlerle karşılaştırmak için bir temel teşkil eden fiyatlandırma bilgilerini, ürün resimlerini vb. içerir. Bu verileri müşteriye özel bir algoritma oluşturmak için kullanıyoruz.
İkinci bir adımda, olası sahte listelemeleri belirlemek ve daha fazla analiz için bilgi toplamak amacıyla sık sık 200’e kadar çevrimiçi pazar yeri ve sosyal medya platformunu izliyoruz. Son olarak, toplanan verileri analiz etmek için gelişmiş makine öğrenimi algoritmasını kullanıyoruz. Algoritmalar, görüntü farklılıkları, olağandışı satıcı davranışı veya fiyat sapmaları gibi kalıpları ve anormallikleri tanımlar.
Kendi kendine öğrenen yazılımınız, sahte ürünleri belirlemeye ve çevrimiçi pazarlardan kaldırmaya nasıl yardımcı oluyor?
Kendi kendine öğrenen yazılımımız, olası ihlalleri belirlemek için yapay zeka ve makine öğrenimi kullanır ve zaman içinde doğruluğu otomatik olarak artırır. Daha önce de belirtildiği gibi kalıpları tanır ve daha fazla veri işledikçe potansiyel ihlalleri tespit etme yeteneğini geliştirir.
Algoritmalar, sürekli olarak saklanmaya çalışılan ve algoritmalarımız tarafından tespit edilemeyen sahte ürün satıcısının davranışındaki değişikliklere hızla uyum sağlar. Ek olarak, algoritmanın öğrenme döngüsüne sürekli geri bildirim uygulanır. Bu, müşterimizin olası bir hak ihlali için bize geri bildirimde bulunması anlamına gelen “insan döngüde” yaklaşımı yoluyla veya yayından kaldırma isteklerinin performansını analiz ederek otomatik hale getirilebilir.
Kısa bir süre önce Google for Startups Growth Academy for Cybersecurity’ye kabul edildiniz. Bu fırsattan ne bekliyorsunuz?
Google’ın bu fırsat için Sentryc’i seçmesinden dolayı çok mutlu ve gururluyuz. Diğer tüm siber güvenlik ve tröst teknoloji şirketleriyle çok değerli bir alışverişi dört gözle bekliyoruz.
Farklı perspektiflerden deneyimlerimizi değiş tokuş etmemiz ve aynı misyon için güçlerimizi birleştirmemiz önemlidir: çevrimiçi ve sanal yaşam alanlarımızı olabildiğince güvenli hale getirmek.