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Durante esta entrevista da Help Net Security, Nicole Hofmann, CEO da Sentryc, investiga a questão crítica da falsificação e o impacto prejudicial que ela tem nas indústrias e marcas. Hofmann lança luz sobre o modus operandi dos falsificadores, que operam impunemente em mercados on-line e canais de vendas digitais, atraindo clientes desavisados para a compra de produtos falsificados.
Hofmann também destaca o papel crucial do software de autoaprendizagem na identificação e remoção de produtos falsificados de mercados on-line, um passo crucial na proteção de empresas e consumidores contra essa ameaça generalizada.
Como os falsificadores operam em mercados on-line e canais de vendas digitais e quais indústrias e marcas são afetadas por isso?
Os falsificadores são ousados e rápidos na replicação de produtos originais em demanda. Eles atraem compradores com descontos falsos e anúncios que os levam a listagens falsas em plataformas de comércio eletrônico ou perfis de mídia social. Normalmente, eles usam imagens de alta resolução e palavras-chave que nos lembram do produto original.
Há também sites desonestos que se parecem com os sites originais de marcas famosas. Ainda assim, se você inspecionar suas URLs, às vezes encontrará pequenas diferenças, como uma letra extra, ortografia errada, números no nome ou domínio estrangeiro suspeito.
Nossas descobertas mostram que todas as indústrias são afetadas pela falsificação, mas as mais vulneráveis incluem bens de luxo, vestuário, brinquedos infantis, eletrônicos, máquinas pesadas e produtos farmacêuticos. Nossa lista de clientes é a prova adequada para esta afirmação, pois varia de fabricantes B2B na indústria de engenharia sobre marcas de moda para clubes de futebol protegendo suas mercadorias.
Como os clientes podem ser enganados na compra de produtos falsificados e que medidas podem ser tomadas para evitar isso?
Os clientes geralmente são enganados pelo preço ou por um grande negócio que lhes permitirá obter mais produtos pelo preço de um. Após a compra, eles normalmente recebem uma versão horrível do produto encomendado, ou ainda estão esperando para receber algo. Consequências ainda piores estão acontecendo em sites rouge, que estão apenas roubando dados de cartão de crédito ou dados pessoais.
Para se proteger dessas fraudes, os compradores devem explorar quais fontes são confiáveis e aprender a verificar a autenticidade dos produtos antes de comprar. Preços incrivelmente baixos, erros ortográficos do nome da marca, elementos extraviados ou imagens ruins podem ser indicadores significativos, mas os falsificadores estão melhorando ao longo do tempo.
Primarily online, it is easy just to use photos from the original brands’ websites, but the product you get is not comparable with the original. Reviews of the listing can also give valuable insights, but unfortunately, sometimes they get faked too. The primary advice would be: if the deal is too good to be true, it probably is.
If brand owners need protection from counterfeiting, they need proper documentation, such as a registered trademark and patent in the country and region where they might get counterfeited.
We at Sentryc understand how traditional monitoring and removal is time-consuming, no matter how many trademarks the brand protects. That is why we offer brands an automated solution that enables brands to monitor multiple platforms simultaneously and remove fakes often in less than 48 hours.
Can you explain the process used by your IT specialists to identify potential counterfeits of your products?
The first step is to collect data about the products we protect for our clients. This includes pricing information, product images, etc., which serves as a baseline to compare against potential counterfeits. We are using this data to create a client-specific algorithm.
In a second step we are monitoring up to 200 online marketplaces and social media platforms frequently to identify potential counterfeit listings and gather information for further analysis. Lastly, we use the advanced machine learning algorithm to analyze the collected data. The algorithms identify patterns and anomalies, such as image differences, unusual seller behavior, or price deviations.
How does your self-learning software help to identify and remove counterfeit products from online marketplaces?
Our self-learning software uses AI and ML to identify potential infringements and automatically improves the accuracy over time. As mentioned before, it recognizes patterns, and as it processes more data, it improves its ability to detect potential infringements.
Os algoritmos se adaptam rapidamente às mudanças no comportamento do vendedor de falsificações que estão constantemente tentando se esconder e não sendo detectadas por nossos algoritmos. Além disso, o feedback constante é implementado no ciclo de aprendizagem do algoritmo. Isso pode acontecer por meio de uma abordagem “humana no circuito” – o que significa que nosso cliente nos dá feedback sobre uma possível violação – ou automatizada por meio da análise do desempenho das solicitações de remoção.
Você foi recentemente aceito na Google for Startups Growth Academy for Cybersecurity. O que você espera dessa oportunidade?
Estamos muito felizes e orgulhosos que o Google tenha selecionado o Sentryc para esta oportunidade. Estamos ansiosos para uma troca muito valiosa com todas as outras empresas de segurança cibernética e tecnologia de confiança.
É importante que troquemos de diferentes perspectivas nossas experiências e unamos forças para a mesma missão: tornar nossas áreas de vida on-line e virtual o mais seguras possível.
FONTE: HELPNET SECURITY