что такое антифрод и с чем его едят
Антифрод-системы (Anti-fraud)
Антифрод-системы (от англ. anti-fraud — борьба с мошенничеством) — программные комплексы для предотвращения мошеннических транзакций. Антифрод-решения анализируют каждую транзакцию и присваивают ей метку, характеризующую ее надежность.
Обычно антифрод-системы состоят из системы обнаружения мошенничества (fraud detection), системы предотвращения мошенничества (fraud prevention) и системы анализа (fraud analysis).
Принципы работы антифрод-систем
Современные антифрод-системы учитывают множество параметров для определения подозрительных транзакций, например:
Для выявления и блокировки мошеннических транзакций применяются правила и фильтры, а также технологии машинного обучения.
Правила позволяют ограничить возможности для мошенничества. К распространенным правилам относятся:
Машинное обучение позволяет выявлять более сложные случаи мошенничества, например ситуации, когда операции по карте не выглядят однозначно подозрительно, но существенно отличаются от привычного поведения ее держателя. Так, если пользователь совершает заказ в интернет-магазине с незнакомого устройства, через браузер, которым обычно не пользуется, это может стать поводом запросить у него подтверждение личности.
В зависимости от настроек антифрод-система в конкретной организации может либо запрашивать дополнительную информацию у держателя карты в случае обнаружения подозрительной транзакции, либо автоматически блокировать такие транзакции, либо уведомлять о них оператора, который примет решение о дальнейших действиях.
Сфера применения антифрод-систем
Антифрод-системы используют банки, онлайн-магазины и платежные системы, такие как Visa, MasterCard или PayPal. Кроме того, антифрод-технологии могут применяться и в других сферах, например в видеоиграх, для защиты внутриигровых транзакций. Также термином «антифрод» называют решения, которые рекламодатели используют для выявления и пресечения кликфрода (накручивания кликов по рекламным ссылкам).
Публикации на схожие темы
Как жулики используют цифрового двойника, чтобы расплатиться вашей картой
Финансовые киберугрозы в 2020 году
Прогнозы по продвинутым угрозам на 2021 год
Прогнозы по продвинутым угрозам на 2020 год
Ваш перевод заблокировали. Как банки России вычисляют подозрительные операции
Антифрод – это технологии и сервисы, которые помогают бороться с мошенничеством при совершении оплаты. Разбираемся, где их используют и как они работают.
Что такое фрод
Фрод – это действия, с помощью которых злоумышленники хотят обманным путем завладеть чужими деньгами. Чаще всего воруют с банковских карт: снимают в банкоматах, заказывают подарочные сертификаты или товары в интернет-магазинах.
Могут позариться и на аккаунты электронных платёжных систем. PayPal, Webmoney, Яндекс.Деньги, Qiwi, счета на биржах – вариантов великое множество.
Антифрод – проверка на вшивость
Антифрод-система оценивает транзакции – преимущественно те, что были сделаны через интернет. Она выясняет, насколько подозрительной была транзакция, как высока вероятность того, что её выполнили мошенники.
В каждом антифрод-сервисе есть набор правил, списков и фильтров. Все они задействуются для расчёта рейтинга транзакции. Кроме того, система может предлагать рекомендации по дальнейшей обработке транзакции.
Антифрод-системы разрабатывают в основном банковские департаменты, которые отвечают за безопасность. Visa, MasterCard, PayPal и другие платёжные гиганты также имеют свои антифрод-сервисы.
Собственный антифрод есть у российского Управления К. Его используют, чтобы предупредить мошенничество в сфере информационных технологий.
Как вычисляют подозрительные транзакции
Представьте себе ситуацию: вы зашли в интернет-магазин, выбрали товар, положили в корзину. Следующий шаг – оплата. Вы вводите данные, подтверждаете оплату, и в этом месте активируется антифрод-система.
Обычно антифрод оценивает всё, что может получить:
Отдельные системы могут запрашивать и другие данные и учитывать в анализе разные факторы: к примеру, с какой попытки был введён пароль, использовался ли отпечаток пальца или другие форматы биометрической аутентификации, платил ли пользователь ранее с этой карты в данном магазине и др.
Если степень риска фрода достаточно высока, транзакции отправляют на ручную проверку или дополнительную идентификацию. Здесь возможны три варианта:
«Под капотом» антифрода: как работает система
Сначала транзакции проходят самую грубую и поверхностную проверку с помощью стоп-листов. Система ищет номер карты, ФИО плательщика, IP-адрес и другие данные в своей базе.
Если информация есть в «черном списке», транзакция не пройдёт. К примеру, сразу заблокируют транзакции с украденных карт, подозрительных IP-адресов, мошеннических магазинов.
Эксперты признают: антифрод не лишен расизма.
Например, системы многих американских магазинов не пропускают платежи из Китая, Латинской Америки, африканских стран. Да и покупателей из стран СНГ в США и Европе не любят. Мошенников там очень много, поэтому магазину проще работать только на тех рынках, где вероятность обмана куда ниже.
Второй этап – проверка дополнительных сведений о держателе карты. Это данные карты, история расчётов, сведения о похожих операциях. Здесь транзакция получает основные баллы и рейтинг: от «красного» (практически наверняка фрод) до «зелёного» (скорее всего, не фрод).
Дальше в ход идут правила. Обычно в антифрод-системе установлены лимиты:
Рейтинг транзакции «заминусуют», если:
Подчеркнём: если хотя бы одно правило нарушается, транзакцию не обязательно отменят. Но чем больше факторов, тем выше вероятность, что её «завернут».
Как обходят антифрод
Кардеры, которые используют данные краденных кредитных карт для обнала или заказов в зарубежных интернет-магазинах, способны обойти даже самую надёжную систему – к примеру, антифрод eBay, Amazon, Visa, MasterCard и т.п. На каждую гайку найдётся свой болт с левой резьбой, и это позволит сымитировать легальную транзакцию.
К примеру, если поднять на тоннеле firewall или настроить его на dedicate-сервере, система не будет видеть, какие порты открыты. Если в цепочку перед dedicate-сервером или туннелем добавить Tor, то двусторонний пинг не выдаст, что IP принадлежит хостинг-провайдеру из «черного списка», туннелю, VPN или SOCKS. Если предварительно просмотреть десяток-другой сайтов из выдачи Google, пообщаться в Facebook и открыть 100500 фото «ВКонтакте», история браузера и открытые вкладки не вызовут подозрений.
Сами карты «раскачивают» мелкими транзакциями – они вызывают меньше подозрений и формируют добротный рейтинг. Крупные суммы с украденных карт «сливают» на пенсионные и зарплатные карты небольшими порциями.
Мошенники звонят и представляются сотрудниками банка, чтобы узнать ответы на вопросы из стандартного списка. Часто пользователи всё им рассказывают, ничего не подозревая.
Наконец, те, кто обходят антифрод, имитируют поведение типичных покупателей. Если найти магазин через поиск, посмотреть там пару десятков товаров, что-то добавить в корзину, затем что-то убрать, пообщаться с консультантом и т.п., антифрод будет лояльнее.
Выводы
Антифрод – системы, которые не дают мошенникам украсть ваши деньги, в основном при оплате картой в интернете. Например, купить iPhone на eBay с кредитки, украденной в США.
Обход антифрода – ст. 159.3 «Мошенничество с использованием платежных карт». Наказание — до 120 тыс. рублей, до 4 месяцев тюрьмы или до 2 лет условно, до 2 лет принудительных или исправительных работ. Многовато будет.
Ксения Шестакова
Живу в будущем. Разбираю сложные технологии на простые составляющие.
У нас сгорела беспроводная зарядка с AliExpress. Вот так
Хакеры научились получать доступ к данным ПК через Cortana
Spotify тестирует бесконечную ленту с мини-клипами. Получилось почти как у TikTok
До блокировки корпоративных SIM-карт осталось меньше недели. Как избежать
Яндекс выпустил расширение для Safari на iOS, которое заменяет новую вкладку
Сотрудники турецкого Apple Store отказываются обслуживать покупателей после обвала экономики в стране
Тим Кук поделился мнением насчёт программы самостоятельного ремонта Apple (если кратко, он очень рад)
Instagram будет требовать видео-селфи для подтверждения личности пользователей
В Госуслугах появится вход по биометрическим данным
Такси и каршерингу разрешили собирать биометрические данные водителей в России
🙈 Комментарии 30
Ура, полезная статья.
В россии правда не совсем актуально в виду того, что во первых установлены жесткие лимиты, а во вторых, проплаты идут через виртуальные карты.
Ктогда будет статья по 115-Ф3 и как снять десяток миллионов не попав под мониторинг?? шутка
пс. Верните Ирину Чернову)
Антифрод: что это такое и с чем его… едят?
О системах автоматизированного выявления мошеннических действий и интересных фактах, связанных с их использованием или отсутствием, рассказали Михаил Апостолов, руководитель продуктового направления SOC Softline, и Михаил Авсенев, руководитель департамента сопровождения инфраструктуры входящей в ГК Softline компании «Инфосекьюрити».
Softline direct: Расскажите какую-нибудь интересную историю об антифроде, о защите от мошенничества. Есть мнение, что антифрод нужен только банкам…
Михаил Авсенев: Мнение есть. Но я расскажу историю про, внимание, сеть автозаправок! На первый взгляд, какая может быть связь? Но в большинстве таких предприятий действует программа лояльности или так называемый кэшбэк. В крупной сети автозаправок, название которой я, по понятным причинам, не упоминаю, на одной из бензоколонок оператор проводила все платежи через свою личную карту с кэшбэком. То есть физически брала у клиентов деньги и прогоняла через свой счет, получая кэшбэк. Схему вычислили таким способом: за день посмотрели все операции и получилось, что на эту одну карточку заправили практически целую цистерну бензина. Вот в таких ситуациях и нужен антифрод, который покажет или даже заморозит подобные транзакции.
Или вот еще пример: схемы мошенничества на различных игровых серверах. Например, как было с компанией CCP, разработчиком космической многопользовательской стратегии EVE Online. Игрок добыл какой-то не очень дорогой ресурс, артефакт, назовем его «веточка», потом вышел торговать на игровую биржу, где искусственно поднял на него цены, получил космическую прибыль в прямом и переносном смысле и обрушил всю игровую экономику. В итоге сервис был практически на грани закрытия.
Михаил Апостолов: Антифрод нужен не только банкам, но даже автозаправкам и разработчикам онлайн-игр. Он актуален в любом месте, где возникают онлайновые товарообменные отношения и происходят транзакции по переводу денег.
Михаил Авсенев: Кстати, о банках! Мошенники в финансовой сфере придумывают очень интересные схемы. Например, выпускают так называемый «белый пластик». Это когда на легальные карты создаются клоны, которые начинают быстро отовариваться в онлайн-магазинах, как правило, созданных теми же самыми мошенниками. Часто ли вы смотрите смс-сообщения от банка с информацией по операциям и счету? А у многих смс-информирование даже не подключено. В таких случаях клиент не сможет заблокировать карту вовремя и очень быстро лишится всех денег.
Мы живем в век информационных технологий, поэтому сведения о том, что у кого-то что-то получилось, распространяются очень быстро. Какая-нибудь слабая группировка создает схему мошенничества, потом продает эту схему более сильной группировке, у которой больше ресурсов. Поэтому риски могут быть от 1000 руб. до нескольких миллионов, которые можно потерять буквально в течение нескольких часов.
Михаил Апостолов: В таких случаях убытки неизменно составляют большие суммы, не сопоставимые со стоимостью антифрода, такого как Fraud Detection System компании «Инфосекьюрити».
Softline direct: Расскажите, от каких актуальных угроз может спасти услуга Fraud Detection System?
Михаил Авсенев: В прошлом году наиболее популярными были целенаправленные атаки. Не какие-нибудь типичные вирусы, а заранее подготовленное проникновение в сеть. При таких атаках злоумышленники в течение нескольких месяцев выясняют инфраструктурные моменты, протоколы обмена информацией, а дальше приступают к нападению. Еще при таких видах проникновения мошенники находится в сети долгое время, поэтому могут подготовить средства автоматизации и быстро вывести деньги. Наш антифрод позволяет выявлять эти угрозы очень быстро и в автоматическом режиме. Человек-оператор может пропустить что-то, не обратить внимание на подозрительные транзакции, не успеть вовремя среагировать.
Благодаря встроенным механизмам профилирования Fraud Detection System позволяет автоматически выявлять подобные атаки, выводы денег, нетипичное поведение пользователей. Например, человек производил транзакции в основном из Москвы и тут внезапно оказался во Владивостоке, а потом опять в Москве. Выявление таких аномалий позволит оператору увидеть подозрительные транзакции и предотвратить вывод денег. Атака, может быть, и состоится, но деньги не будут потеряны.
Свои атаки мошенники направляют также на платежные шлюзы. Формируются специально подготовленные документы, которые передаются в платежную систему. Наш антифрод позволяет контролировать легитимность платежа.
Softline direct: Какие узлы внутри банка являются излюбленными целями для мошенников? Что чаще всего выбирают хакеры?
Михаил Авсенев: Хакеры в основном заинтересованы в тех узлах сети, где содержится информация о платежах, клиентах или непосредственно в доступе к самим платежным шлюзам. В первую очередь это АРМ КБР. Дальше идут платежные системы Cyberplay, Cyberpay с RAPIDA и другие платежные системы АБС, информация о клиентах и их счетах, все, что может представлять ценность. Также это персональные и паспортные данные, информация о контрактах, материалы, которые можно использовать для конкурентной разведки.
Михаил Апостолов: Я хотел бы отметить, что среди услуг компании «Инфосекьюрити» есть мониторинг информационного пространства, который помогает выявлять возможные потенциальные или уже осуществленные «сливы» подобной информации.
Softline direct: Теперь хотелось бы поговорить о борьбе с мошенничеством в ритейле и страховании. Как именно будет полезен антифрод в этой сфере?
Михаил Авсенев: В ритейле наша система Fraud Detection System пригодится для выявления злоупотреблений в программах лояльности. В самом начале этого интервью я уже рассказывал о мошенничестве в сети бензоколонок, но какие-нибудь дополнительные баллы за покупку товаров также могут быть предметом интереса неблагонадежных лиц.
Страхование – еще одна интересная тема, так как в нем очень много схем мошенничества. Например, страховой агент берет несколько полисов и не регистрирует их в системе учета. Далее он говорит клиенту о суперскидке и продает полис дешевле. Если у клиента произойдет какой-то страховой случай, он сначала сообщит об этом страховому агенту. Тот зарегистрирует соответствующий полис задним числом, а остальные такие же – нет, в итоге у него получится огромная реальная выгода.
Михаил Апостолов: Если подытожить этот блок, там, где присутствуют какие-либо транзакции, потенциально есть и угроза мошенничества, поэтому организациям, которые дорожат своим именем и отказоустойчивостью системы, нужен антифрод.
Softline direct: Расскажите, пожалуйста, как работает Fraud Detection System?
Михаил Авсенев: Базовым элементом антифрода является транзакция, которая поступает в систему обработки. Эта система включает несколько фильтров.
Первый фильтр – черный и белый списки. В белых списках содержится информация по транзакциям, которые система безотказно принимает. В черных – информация о мошенниках, их счетах, а также признаки, которые позволяют выявить мошенничество в транзакциях.
После того, как черные и белые списки отработали, транзакция попадает в систему правил, которая выявляет нехарактерные параметры. Приведу пример: человек всегда оплачивал определенную сумму за коммунальные услуги, и внезапно платеж увеличился в десятки раз. Наша система выявит это благодаря встроенному механизму правил. Другой пример нехарактерного поведения – человек начинает очень резко снимать деньги. Если его обычный лимит был, допустим, 70 тыс. рублей в месяц, а в один прекрасный момент он обналичивает полтора миллиона – это повод связаться с ним и выяснить, точно ли он снимает деньги со своего счета.
Еще пример, когда с одного счета уходят платежи сразу в несколько мест с одинаковой суммой. Признаком мошенничества может являться и перечисление мелких сумм денег на множество различных счетов. Такие операции вызывают подозрения у системы антифрода. Они фиксируются, обрабатываются и передаются оператору, который получает данные о том, кто проводит транзакции, на какие счета и каково назначение платежа. Это помогает в принятии решения.
Если транзакция прошла через белые и черные списки, а также механизм правил, и при этом система не смогла принять решение, что транзакция легитимна, то такой спорный вопрос переадресуется оператору. Оператор начинает выяснять, действительно ли транзакция легитимна, можно ли ее пропустить.
Softline direct: А кто пишет правила, на которые вы ссылаетесь? Откуда они берутся?
Михаил Авсенев: Обучение решения идет на основе исторических данных. Мы подгружаем в систему информацию о транзакциях, которые были проведены за год или полгода, и начинаем обучать ее выявлению мошеннических действий. Это позволяет разгрузить оператора и обеспечить наименьшее количество рассмотрений транзакций в ручном режиме (около 1%).
Fraud Detection System интегрируется практически с любыми системами баз данных, в том числе и noSQL (без SQL).
Softline direct: Fraud Detection System – это облачное решение или его нужно устанавливать локально?
Михаил Авсенев: Есть и тот, и другой вариант. Если клиент хочет использовать облачную архитектуру, то мы размещаем у заказчика только коннектор к антифроду, который будет подключен к его внутренней структуре и будет передавать данные для расследования. Вся работа, правила и вычислительные мощности, которые нужны для антифрода, будут располагаться у нас на площадке. Для клиента это означает уменьшение затрат на выявление мошенничества. Но если клиент желает, мы можем разместить всю инфраструктуру у него. В тех случаях, например, когда заказчик не хочет отправлять нам свои данные, мы можем реализовать всю необходимую инфраструктуру на его площадке. Конечно же, отправка информации в наше облако осуществляется по защищенному каналу: SSL-шифрование по VPN. Клиент может быть уверен, что данные не утекут никуда.
Softline direct: При желании заказчика разместить все у себя, как будет работать антифрод?
Михаил Авсенев: Если заказчик размещает решение у себя, он получает ядро антифрода вместе с правилами, черными и белыми списками, веб-интерфейсом для операторов, которые будут подтверждать или опровергать транзакции и каналом связи, по которому мы будем мониторить нашу систему и отправлять обновления.
Softline direct: Заканчивая беседу, давайте подытожим, какие ключевые особенности можно выделить в работе Fraud Detection System? Чем оно отличается от других антифрод-решений?
Михаил Авсенев: Во-первых, два режима работы. Мы можем работать в разрыв, при котором сама система антифрода автоматически блокирует транзакции, либо в параллельном режиме. В последнем случае антифрод выявляет подозрительные транзакции и информирует об этом оператора, но транзакция все равно производится с возможностью отозвать ее после, что не нарушит функционирование бизнеса.
Вторая наша особенность – это большое количество источников, с которых мы собираем данные. Это и Microsoft SQL Server, Postgres SQL, MySQL, Oracle, DB2, MQ, REST API.
Помимо этого, у нас есть, назовем его так, «джентльменский набор» правил. Клиент получает этот набор по умолчанию при установке решения. Дальше мы адаптируем систему под нюансы конкретного заказчика. Правила подлежат гибкой настройке, что позволяет уменьшить количество ложных срабатываний. В итоге снижается нагрузка на операторов, и они могут обращать больше внимания на действительно важные вещи.
Следует также отметить возможность обучения для уменьшения количества ложных срабатываний. Благодаря этому наши клиенты получают систему, которая разбирает в автоматическом режиме более 98% транзакций. На ручную обработку остается лишь чуть более 1%.
Михаил Апостолов: Компания «Инфосекьюрити» существует на рынке уже достаточное количество времени. Антифрод Fraud Detection System используется в ИТ-системах очень крупных клиентов. Мы можем с уверенностью утверждать, что главной и ключевой особенностью решения является быстрая обработка большого количества транзакций.
Softline direct: А как сейчас развивается решение?
Михаил Авсенев: Развитие продукта идет в сторону нереляционных баз данных (noSQL), так как мы используем такие базы данных не только в антифрод-решении, но и в нашем SOC. Это позволяет выполнять множество транзакций в параллель, дополнительно увеличивает скорость работы антифрода и его отказоустойчивость. Распределенная база данных – это гораздо более надежное решение, чем решение на одном сервере.
Как не ошибиться в выборе антифрода
Для защиты от мошеннических действий давно и с успехом применяются системы класса «антифрод». Однако мало кто знает, что существуют разные типы таких продуктов, причём каждый из них отличается определёнными особенностями. Мы попробуем разобраться в том, для каких ситуаций необходимо использовать тот или иной вариант антифрода, и узнаем, чем хорош продукт браузерного типа Web Antifraud.
Введение
Система «антифрод» (от англ. anti-fraud — «против мошенничества») разрабатывается, как следует из названия, для обнаружения и предотвращения мошеннических действий. Первоначально такие системы стали активно применяться российскими банками в 2011–2012 годах, после того как произошли первые крупномасштабные кибератаки на системы дистанционного банковского обслуживания. Впоследствии механизмы антифрода оказались востребованными и в других сферах, например в розничной и электронной торговле, системах клиентской лояльности, игровых сервисах, контекстной рекламе, страховании, ЖКХ и т. д. В целом, подобные платформы актуальны там, где происходят транзакции и товарообмен в онлайн-режиме.
Антифрод-системы имеют механизмы предназначенные для оценки финансовых или других видов транзакций в интернете на предмет подозрительности с точки зрения мошенничества и предлагающие различные варианты реагирования. Как правило, антифрод состоит из стандартных и уникальных правил, фильтров и списков, по которым и проверяется каждая транзакция, т. е. используется сигнатурное выявление нелегитимных операций. Также активно применяется технология машинного обучения, позволяющая обучать антифрод на данных от заказчиков и выявлять закономерности.
Классы антифрод-систем
Существуют два типа антифрод-систем. Первый предназначен для анализа транзакций (платежей). Чаще всего его называют транзакционным антифродом. Основной особенностью такой системы является использование сигнатурного метода выявления мошеннических действий и / или применение машинного обучения на огромном количестве финансовых операций или действий сотрудников.
Сигнатурный метод основан на использовании определённых правил. Данный подход базируется на срабатывании триггеров в соответствии с заранее описанной логикой. К подобным фильтрам относятся слишком крупные или частые транзакции, транзакции в нетипичных и нелогичных местах геолокации и другие сомнительные действия, которые, очевидно, нуждаются в дополнительной проверке. Для выявления мошеннической операции нередко применяются комбинации сигнатур. Современная антифрод-система имеет в своём арсенале несколько сотен подобных правил. Однако у подобного метода есть недостатки — например, необходимость постоянной доработки старых правил и создания новых.
Подход основанный на машинном обучении заключается в обработке больших массивов данных и в реализации алгоритмов, которые выявляют скрытые корреляции между действиями пользователя и вероятностью мошенничества. Например, в банках берётся база прошлых транзакций с отмеченными в ней операциями, которые были заблокированы (скажем, переводы денежных средств без согласия клиента), и в ходе обучения антифрод выявляет закономерности, которые привели к блокировке. В дальнейшем он сможет самостоятельно выявлять и блокировать аналогичные транзакции.
Рисунок 1. Пример работы транзакционного антифрода
Второй класс систем — это так называемый браузерный, или сессионный, антифрод. В отличие от первого типа он не выявляет аномалии среди транзакций или других операций. Сессионный антифрод собирает различную техническую информацию о сеансе работы пользователя, например сведения об устройстве, с которого был произведён платёж, данные о соединении, по которому передавалась информация, параметры поведения пользователя (каким образом были произведены нажатия на клавиши, как перемещался курсор и как делались щелчки мышью, положение смартфона в руках и другие действия).
Кроме того, браузерный антифрод в отличие от транзакционного позволяет выявить кражу учётных записей, например в результате фишинговой атаки или утечки данных, а также определить, что аккаунт принадлежит злоумышленнику, ещё на самом раннем этапе, когда кибермошенник только делает попытку зарегистрироваться в системе.
Рисунок 2. Перечень технических сведений о пользователе в браузерном антифроде
Данный тип антифрода анализирует большое количество технических данных и различных нюансов поведения пользователя с использованием устройств. Все эти процедуры не реализованы в транзакционных антифрод-системах. Из-за сложности при разработке механизмов работы сессионных антифродов данный класс систем меньше представлен на рынке.
Критерии выбора антифрод-системы
Каждый класс антифрод-систем анализирует свой набор данных, а значит, для того чтобы добиться максимально полной защиты от мошенничества на основе поведения пользователя, сбора информации об его устройстве и транзакциях, следует использовать оба вида антифрод-систем одновременно.
К числу заказчиков, для которых будет актуально использование обоих видов антифрода (браузерного и транзакционного), могут относиться банки, платёжные сервисы, криптобиржи, брокеры, сервисы обмена электронных валют, сервисы бонусных программ, другие финансовые платформы — то есть те компании, у которых есть системы внутренних переводов денег или управления бонусами.
Однако не всем компаниям обязательно использовать тандем из двух видов. Есть типы заказчиков, которые могут обойтись одним лишь браузерным (сессионным) антифродом, например микрофинансовые и микрокредитные организации (МФО / МКО), устроители промоакций (CRM-агентства), интернет-магазины. Это — те компании, которые предлагают клиентам личный кабинет на сайте, но в то же время не имеют систем внутренних платежей. Также это — предприятия, которые получают запросы от новых клиентов: заявки на получение займов, заказы в интернет-магазине.
Продукт Web Antifraud, разработанный одноимённой компанией, является представителем класса браузерных антифрод-систем и позволяет реализовать механизм мониторинга и анализа действий пользователей для выявления мошенничества на сайтах заказчиков, т. е. при использовании личного кабинета, а также при управлении заявками и заказами от новых клиентов.
Давайте теперь попробуем разобраться в том, по каким критериям следует выбирать антифрод-систему. Пожалуй, большое внимание следует обратить на цену. Несомненно, что в эту сумму помимо стоимости самого продукта должны входить работы по внедрению, обучение администраторов системы и другие сопутствующие расходы. Антифрод не должен стоить дороже, чем ущерб от мошеннических действий, иначе его применение будет невыгодным. Например, если подписка на систему приобретена на год, то потенциальная сумма ущерба также оценивается за этот срок.
Если оценивать антифрод-системы по функциональным возможностям, которые используются для определения уровня риска, то наиболее объективными показателями будут те, по которым можно сделать конкретные выводы об инциденте — например, используется ли прокси-сервер при доступе к сайту, возможен ли удалённый доступ к устройству, то есть те показатели, о которых можно судить вполне точно.
Если используется механизм для расчёта оценки (скоринговая модель), то на основе подсчитанных цифр трудно сделать вывод о реальности инцидента. Обычно принцип подсчёта баллов недоступен пользователю, в связи с чем нет возможности определить, из чего складывается конкретная сумма. С одной стороны, это упрощает процесс реагирования (например, если больше 75 баллов из 100, то это мошенник, если ниже, то нет), но точность принятия решений и анализа рисков будет ниже, а следовательно, будет сложнее проводить расследования.
Ещё одним фактором, влияющим на выбор антифрода, является использование машинного обучения в системе. Это позволяет выявлять риски на основе анализа большого объёма данных и выявлять закономерности с помощью искусственного интеллекта.
Также важным параметром антифрод-системы является отсутствие необходимости сбора конфиденциальных и персональных данных клиентов. Это позволит предотвратить потенциальную утечку критически важных данных в открытый доступ в результате возможных несанкционированных действий или по другим причинам, что обезопасит от имиджевого и финансового ущерба, а также избавит от необходимости получать согласие клиента для обработки его персональных данных третьей стороной.
Однако при выборе антифрода любому заказчику необходимо отдавать себе отчёт в том, что ни одна система не может защитить ото всех атак. Основная задача эффективной антифрод-системы — сделать атаку настолько сложной и затратной, чтобы злоумышленник отказался от данной цели и переключился на другие, более доступные системы.
На данный момент на рынке существуют разные продукты, подходящие подо все или большинство из вышеуказанных критериев. Очень часто эффективность работы того или иного антифрода зависит от внутренних алгоритмов системы, которые разработчики не раскрывают. При этом нужно понимать, что разные продукты на разных сайтах и в разных информационных системах будут показывать разную эффективность. Поэтому очень важным для заказчика моментом является проведение сравнительного пилотного тестирования нескольких продуктов в собственной инфраструктуре перед тем, как сделать окончательный выбор.
Архитектура антифрод-системы
Web Antifraud, как уже было сказано, является сессионной (браузерной) антифрод-системой, которая рассчитана главным образом на следующие категории заказчиков:
Также данный продукт подойдёт и для других платформ, в которых аккаунты клиентов представляют ценность для мошенников.
Web Antifraud сочетает в себе несколько ключевых функций: анализ устройства, анализ поведения, выявление вредоносных программ, проверку возможной связи между аккаунтами пользователей.
Анализ устройств заключается в сборе более чем 100 технических характеристик устройства пользователя; на основе 60 различных проверок рассчитывается вероятность совершения мошеннических действий на сайте. Также выявляются попытки эмулировать устройства других пользователей или избежать проверок.
Второй ключевой особенностью этого продукта является анализ поведения, позволяющий выявлять аномалии в поведении пользователя. Не секрет, что каждый человек отличается индивидуальностью; соответственно, и с сайтом он также взаимодействует уникальным образом — совершает присущие только ему движения мышью, с определённой скоростью набирает текст на клавиатуре, заходит на сайт из определённых геолокаций, по своим правилам перемещается по сайту и т. д. Подобное поведение состоит изо множества привычек, которые принадлежат только этому человеку. Если были замечены существенные изменения в поведении пользователя, то, скорее всего, аккаунтом пользуется другой человек, и это — сигнал для проведения дополнительной проверки. У мошенников тоже есть свои шаблоны поведения, которые также выявляются и служат поводом для повышенного внимания к пользователям.
Рисунок 3. Карта в Web Antifraud с отмеченной геолокацией пользователей
Ещё одной существенной функцией Web Antifraud является защита от вредоносных программ, в том числе троянов. Работа данного механизма заключается в определении попыток повлиять на функциональность и работоспособность сайта. Чаще всего такие попытки связаны с инъекцией вредоносного JavaScript-кода, который запускается на компьютере пользователя. Web Antifraud выявляет подобные атаки и собирает всю доступную информацию по ним для дополнительного анализа.
Web Antifraud также позволяет обнаруживать неявные связи между аккаунтами, которые используют общие устройства и IP-адреса, а также по некоторым другим факторам. Это позволяет выявлять группы аккаунтов, которые могут использоваться в мошеннических действиях.
В дополнение к вышеперечисленному Web Antifraud обладает функцией проверки целостности и актуальности пользовательских сессий. В результате работы механизма детектируются попытки перехвата или подмены сеанса. Антифрод обладает защитой от повторения предыдущих запросов (replay-атак). Web Antifraud способен определять включённый режим инкогнито в браузерах и модификации стандартных интернет-обозревателей (антидетекты), а также оценивать доверенность среды (устройства, IP-адреса и другие признаки), из которой заходит пользователь.
Для повышения уровня безопасности антифрод-система дополнительно предлагает функцию 2FA (двухфакторной аутентификации). В случае подозрения на неправомерность доступа к аккаунту Web Antifraud может запросить дополнительный способ подтверждения с помощью тех инструментов, которыми владеет пользователь (например, посредством получения кода на электронный адрес, SMS-сообщения на мобильный телефон, использования аппаратного токена, отпечатка пальца и другой биометрии).
Для того чтобы можно было удобно и оперативно управлять аналитикой, в антифроде применяется веб-приложение «Web Antifraud Аналитика». Данный инструмент позволяет получать в режиме реального времени отчёты о работе системы, об инцидентах и активности пользователей, осуществлять поиск, получать по каждой учётной записи подробную аналитику с визуальными геометками на карте и найденными связанными аккаунтами.
Рисунок 4. Консоль управления аналитикой в Web Antifraud
Особенности интеграции системы
Работы по внедрению Web Antifraud в инфраструктуру не отличаются большой сложностью.
Для интеграции антифрод-системы с сайтом заказчика необходимо добавить JavaScript-код в критически важные страницы, которые следует контролировать, и подключить серверную часть (бэкенд) сайта к API разработчика. Для того чтобы при интеграции не возникало трудностей, клиенту предоставляется подробное описание работы API Web Antifraud. Также можно привлечь для консультаций службу технической поддержки.
Следует отметить, что антифрод-система собирает только данные из браузеров пользователей при посещении сайта заказчика и получает уведомления о выполнении определённых действий (например, входа в аккаунт, регистрации, перевода денежных средств). Таким образом, интеграция с сайтом получается вполне поверхностной и не требует изменения логики его работы.
Выводы
Системы класса «антифрод» являются крайне эффективными и действенными инструментами для борьбы с мошенническими действиями в цифровом пространстве. Тем не менее необходимо отметить, что в зависимости от специфики деятельности организации можно использовать либо один из двух типов антифрод-продуктов, либо оба сразу. Как мы выяснили, транзакционный антифрод лучше всего подойдёт заказчикам, которые выполняют различные финансовые операции, например платёжным шлюзам. Браузерный антифрод будет актуален для организаций, в которых критически важными являются манипуляции с личным кабинетом или другие подобные процедуры, выполняемые пользователями сервиса. Кроме того, возможны ситуации, когда можно использовать оба класса систем, например в банках, криптобиржах, брокерских системах, сервисах бонусных программ.
Также не стоит забывать о дополнительных критериях, по которым следует оценивать данные продукты, таких как конечная стоимость, функциональные возможности, система оценки уровня риска, защита конфиденциальных данных и т. д.
Продукт Web Antifraud относится к классу браузерных антифрод-систем и, судя по рассмотренным функциональным возможностям, вполне эффективно решает задачи борьбы с мошенничеством благодаря анализу устройств и поведения пользователей, выявлению вредоносных программ и проверке связи между аккаунтами. Также необходимо отметить информативный аналитический модуль и относительную простоту интеграции Web Antifraud в инфраструктуру заказчика.