🛡️ Démo 4: L'IA comme Solution de Défense NFC

Détection d'anomalies et prévention des fraudes en temps réel

🤖 Comment l'IA Protège les Transactions NFC

Les systèmes d'IA peuvent analyser en temps réel des millions de transactions NFC pour:
• Détecter des patterns anormaux (relay attacks, clonage)
• Identifier des comportements suspects
• Bloquer automatiquement les tentatives de fraude
• Apprendre continuellement de nouvelles menaces

Transactions Total
0
Légitimes
0
Suspectes
0
Bloquées
0
📊 MONITEUR DE TRANSACTIONS EN TEMPS RÉEL

🧠 Modèle 1: Isolation Forest

Usage: Détection d'anomalies

Accuracy: 94.7%

False Positives: 0.8%

Temps d'inférence: 2ms

🎯 Modèle 2: LSTM

Usage: Analyse séquentielle

Accuracy: 96.3%

False Positives: 0.5%

Temps d'inférence: 5ms

🔍 Modèle 3: Random Forest

Usage: Classification

Accuracy: 97.1%

False Positives: 0.3%

Temps d'inférence: 3ms

💻 Architecture de Défense IA

INPUT LAYER
UID
LAT
LOC
HIDDEN LAYERS
128
64
32
OUTPUT
// ai-defense.js - Système de Défense par IA class NFCFraudDetectionSystem { constructor() { // Ensemble de modèles (ensemble learning) this.models = { isolationForest: this.loadIsolationForest(), lstm: this.loadLSTMModel(), randomForest: this.loadRandomForest() }; // Historique pour l'analyse comportementale this.transactionHistory = []; this.userProfiles = new Map(); } async analyzeTransaction(transaction) { console.log('🔍 Analyse de la transaction:', transaction.id); // Extraction des features const features = this.extractFeatures(transaction); // Analyse par chaque modèle const predictions = await Promise.all([ this.models.isolationForest.predict(features), this.models.lstm.predict(this.getSequence(transaction)), this.models.randomForest.predict(features) ]); // Vote majoritaire pondéré const finalScore = this.ensembleVoting(predictions); // Analyse comportementale const behaviorScore = this.analyzeBehavior(transaction); // Score final const riskScore = (finalScore * 0.7) + (behaviorScore * 0.3); return { riskScore: riskScore, verdict: this.getVerdict(riskScore), details: this.getAnalysisDetails(predictions, behaviorScore) }; } extractFeatures(tx) { return { // Features temporelles hour: new Date(tx.timestamp).getHours(), dayOfWeek: new Date(tx.timestamp).getDay(), timeSinceLastTx: this.getTimeSinceLastTransaction(tx.uid), // Features de transaction amount: tx.amount, amountNormalized: this.normalizeAmount(tx.amount), // Features de carte uid: tx.uid, uidEntropy: this.calculateEntropy(tx.uid), // Features de communication latency: tx.latency, signalStrength: tx.rssi, // Features géographiques latitude: tx.location.lat, longitude: tx.location.lon, distanceFromLastTx: this.calculateDistance(tx), // Features de séquence txVelocity: this.calculateVelocity(tx.uid), consecutiveTx: this.getConsecutiveTxCount(tx.uid) }; } analyzeBehavior(tx) { const profile = this.userProfiles.get(tx.uid) || this.createProfile(tx.uid); // Détection d'anomalies comportementales const anomalies = { // Localisation inhabituelle unusualLocation: this.isUnusualLocation(tx, profile), // Montant inhabituel unusualAmount: this.isUnusualAmount(tx, profile), // Heure inhabituelle unusualTime: this.isUnusualTime(tx, profile), // Fréquence inhabituelle unusualFrequency: this.isUnusualFrequency(tx, profile), // Impossible travel (vitesse > vitesse possible) impossibleTravel: this.detectImpossibleTravel(tx, profile) }; // Calcul du score comportemental const anomalyCount = Object.values(anomalies).filter(a => a).length; return anomalyCount / Object.keys(anomalies).length; } detectImpossibleTravel(tx, profile) { if (!profile.lastTransaction) return false; const lastTx = profile.lastTransaction; const distance = this.calculateDistance(tx, lastTx); // en km const timeDiff = (tx.timestamp - lastTx.timestamp) / 1000 / 60; // en minutes // Vitesse en km/h const speed = (distance / timeDiff) * 60; // Vitesse maximale réaliste (avion): 900 km/h const MAX_SPEED = 900; if (speed > MAX_SPEED) { console.log(`⚠️ IMPOSSIBLE TRAVEL: ${speed.toFixed(0)} km/h`); return true; } return false; } async detectRelayAttack(tx) { // Détection de relay attack par analyse de latence const baselineLatency = 15; // ms (latence normale NFC) const threshold = 50; // ms if (tx.latency > threshold) { console.log(`⚠️ RELAY ATTACK SUSPECTÉ: latence ${tx.latency}ms`); return { detected: true, confidence: Math.min((tx.latency / threshold) * 100, 100), reason: 'Latence anormale détectée' }; } // Analyse du pattern de communication const commPattern = this.analyzeCommPattern(tx.nfcTrace); if (commPattern.anomalyScore > 0.7) { return { detected: true, confidence: commPattern.anomalyScore * 100, reason: 'Pattern de communication suspect' }; } return { detected: false }; } async detectCloning(tx) { // Détection de clonage de carte const uid = tx.uid; // Vérifier les transactions simultanées const recentTx = this.getRecentTransactions(uid, 60000); // 1 minute if (recentTx.length > 1) { const locations = recentTx.map(t => t.location); const distances = this.calculateDistances(locations); // Si 2 transactions avec la même carte à >10km en <1min if (Math.max(...distances) > 10) { return { detected: true, confidence: 95, reason: 'Transactions simultanées dans des lieux distants' }; } } // Analyse de l'entropie de l'UID if (this.calculateEntropy(uid) < 3) { return { detected: true, confidence: 70, reason: 'UID suspect (faible entropie)' }; } return { detected: false }; } getVerdict(riskScore) { if (riskScore < 0.3) { return { status: 'APPROVED', color: 'success', action: 'allow' }; } else if (riskScore < 0.7) { return { status: 'REVIEW', color: 'warning', action: 'review' }; } else { return { status: 'BLOCKED', color: 'danger', action: 'block' }; } } // Mise à jour du profil utilisateur (apprentissage continu) updateProfile(uid, transaction, verdict) { let profile = this.userProfiles.get(uid) || { transactions: [], locations: [], amounts: [], hours: [] }; if (verdict.status === 'APPROVED') { profile.transactions.push(transaction); profile.locations.push(transaction.location); profile.amounts.push(transaction.amount); profile.hours.push(new Date(transaction.timestamp).getHours()); profile.lastTransaction = transaction; this.userProfiles.set(uid, profile); } } } // Utilisation en production const fraudDetector = new NFCFraudDetectionSystem(); // Webhook pour chaque transaction NFC app.post('/nfc/transaction', async (req, res) => { const transaction = req.body; // Analyse par IA const analysis = await fraudDetector.analyzeTransaction(transaction); // Détections spécifiques const relayAttack = await fraudDetector.detectRelayAttack(transaction); const cloning = await fraudDetector.detectCloning(transaction); if (analysis.verdict.action === 'block' || relayAttack.detected || cloning.detected) { // Blocage de la transaction await blockTransaction(transaction); // Alerte de sécurité await sendSecurityAlert({ transaction: transaction, reason: analysis.details, relayAttack: relayAttack, cloning: cloning }); return res.status(403).json({ approved: false, reason: 'Transaction bloquée pour raisons de sécurité' }); } // Mise à jour du profil fraudDetector.updateProfile(transaction.uid, transaction, analysis.verdict); return res.status(200).json({ approved: true, riskScore: analysis.riskScore }); });

✅ Avantages de la Défense par IA

  • Détection en temps réel (< 10ms)
  • Apprentissage continu
  • Faible taux de faux positifs
  • Adaptation aux nouvelles menaces
  • Analyse comportementale

⚠️ Limitations

  • Nécessite beaucoup de données
  • Risque de biais dans les données
  • Attaques adversariales possibles
  • Coût computationnel élevé
  • Besoin de réentraînement régulier