Titulo Estágio
Fraud Patterns Detection
Área Tecnológica
Reconhecimento de Padrões
Local do Estágio
Coimbra ou Lisboa
Enquadramento
A FeedZai S.A. é uma empresa de software especializada em processamento de dados em tempo real, sendo um spin-off tecnológico da Universidade de Coimbra. Em particular, a FeedZai desenvolve um produto chamado FeedZai Pulse que permite o tratamento de grandes volumes de dados em tempo real. Atestando o potencial disruptivo da sua tecnologia, foi "Cool Vendor" da Gartner Research, uma das maiores empresas de análise do mercado de IT a nível mundial e também reconhecida como uma das "Top-20 Smart Companies in Europe". Possui atualmente escritórios em Coimbra, Lisboa, Londres e Redwood City, Califórnia.
Seguindo esta lógica de processamento de elevados volumes de dados em tempo real, o produto FeedZai Pulse conta também com um módulo de Fraud Prevention, focado na indústria de processamento de pagamentos, que permite conciliar as vantagens inerentes a um produto de monitorização de negócio (Business Activity Monitoring) com uma solução de detecção e prevenção de transações fraudulentas em tempo real, permitindo um direto acrescento de valor às entidades que operam no sector.
No contexto da fraude em transações realizadas com um cartão, presencialmente (Card Present) ou remotamente (Card Not Present), pode-se notar que este tem sido um problema recorrente na indústria. Embora os índices estatísticos revelem que menos de 0.5% de todas as transações a nível mundial são fraudulentas, ao traduzir para valores monetários absolutos que são processados pela indústria, facilmente se conclui que vários milhões de dólares por ano são perdidos em atividades fraudulentas.
Em particular, a fraude de cartão presente em grande parte é realizada através de métodos de clonagem de cartões (skimming) que consiste na instalação de hardware não certificado nas em ATM's, ou pontos de venda (POS), permitindo obter dados de centenas de cartões em janelas temporais relativamente curtas. Estes cartões são posteriormente usados de forma dispersa, potencialmente em vários países e apenas largos meses após a clonagem ter sido realizada.
Deste modo, a detecção deste potencial “ponto de compromisso” – local e momento em que é realizada a clonagem do cartão” – se for detetado em tempo real, pode prevenir a utilização fraudulenta dos restantes cartões que foram potencialmente clonados.
Objetivo
Tal como foi mencionado, detectar potenciais pontos de compromisso em tempo real, pode ajudar na prevenção de fraude por possibilitar a implementação de mecanismos de monitorização acrescidos nos cartões com maior risco de ser usados para fins fraudulentos.
É portanto objectivo principal deste estágio estudar, elaborar e implementar um conjunto de algoritmos de detecção de “pontos de compromisso” com a capacidade de executarem em tempo real, seguindo todo o processo e requisitos operacionais do FeedZai Pulse.
Como objectivo final, o aluno terá de integrar o sob-módulo de detecção de pontos de compromisso no já existente módulo de fraude do produto FeedZai Pulse.
Em termos tecnológicos, a FeedZai S.A. usa como linguagens de programação Java e Scala para backend.
Deste modo, os candidatos a este estágio deverão ter conhecimentos fortes de:
• Java
• Machine Learning
• Social Network Analysis (opcional)
Ao mesmo tempo o candidato deve ter em conta que todo o produto é orientado ao desempenho e ao processamento de dados em grande escala. Como tal, conhecimentos de computação de alto desempenho e programação concorrente também são desejáveis.
Plano de Trabalhos - Semestre 1
Objectivos:
Durante este semestre existem dois objectivos principais:
- Integrar o estagiário no domínio da fraude, ferramentas e metodologias usadas.
- Estudar o estado da arte em detecção de pontos de compromisso.
- Experimentação de algoritmos de detecção de pontos de compromisso.
Abordagem:
O FeedZai Pulse é um produto de software relativamente complexo no qual estão implementados vários módulos, sendo um deles o módulo de Fraude. Para garantir o sucesso do projeto, é importante garantir que o estagiário percebe toda a estrutura do produto, assim como do respectivo módulo. Para isso, será pedido ao estagiário que estude os diversos componentes envolvidos na solução de Fraude.
Numa segunda fase, o aluno irá fazer o levantamento do estado da arte na detecção de pontos de compromisso, assim como os vários potenciais métodos para atingir este objectivo, que pode abranger:
- Machine Learning
- Social Network Analysis
- Graph Search Algorithms
- PageRank
- HITS
Visto o estágio possuir uma elevada componente de investigação, o candidato será sujeito a reuniões semanais com o objectivo de acompanhar o progresso do mesmo, assim como avaliações do seu desempenho e autonomia.
Atividades a desenvolver durante o semestre:
- Integração na empresa e familiarização com o produto Pulse e o módulo de Fraude.
- Estudo detalhado sobre o estado da arte na detecção de pontos de compromisso.
- Implementação de algoritmos protótipos em forma de proof-of-concept para a detecção de pontos de compromisso.
- Escrita do relatório intermédio de estágio.
Plano de Trabalhos - Semestre 2
O principal objectivo deste semestre é a criação de um algoritmo de detecção de potenciais pontos de compromisso, capazes de executar sobre requisitos de baixa latência e elevado throughput.
Abordagem:
Será adoptada uma abordagem iterativa de desenvolvimento, baseada em Scrum, em que em cada ciclo de desenvolvimento (duas a três semanas) serão definidas experiências ou funcionalidades a implementar, assim como procedimentos de avaliação. Existirão reuniões semanais de acompanhamento do trabalho.
Atividades a desenvolver durante o semestre:
- Implementação de um algoritmo de detecção de pontos de compromisso.
- Sumarização dos resultados obtidos em termos de detecção e performance da solução.
- Escrita do relatório de estágio.
Condições
Estágio Remunerado
Observações
O estágio poderá ser realizado em Coimbra ou em Lisboa, dado a FeedZai ter instalações em ambos os locais. No entanto, durante o segundo semestre, existe uma forte preferência que o estagiário seja co-localizado com a equipa de research da FeedZai, que se encontra no escritório de Lisboa.
É possível encontrar mais informação sobre o produto e a empresa nos seguintes link: http://www.feedzai.com
Orientador
Eng. João Oliveirinha
joao.oliveirinha@feedzai.com 📩