Hjem Securitywatch Svindelindeksrapport avslører globale mønstre av uredelige transaksjoner

Svindelindeksrapport avslører globale mønstre av uredelige transaksjoner

Video: Paris RER & Transilien [39 Departure & Pass videos!] (Oktober 2024)

Video: Paris RER & Transilien [39 Departure & Pass videos!] (Oktober 2024)
Anonim

Når du kjøper en ny gitar eller blender på nettet, ser det ut som om du kobler direkte til leverandøren. Bak kulissene får transaksjonen din imidlertid intens granskning ved å overvåke tjenester designet for å forhindre svindel. 2Checkout tilbyr tjenester for gjenkjenning av svindel i 196 land over hele verden. Selskapets siste svindelindeksrapport gir interessant lesing.

Bedrageripriser

2Checkout bruker en rekke teknikker, noen av dem som er proprietære, for å skille uredelige transaksjoner fra gyldige. Systemet ser etter "tvilsom kjøperatferd" og oppdager også kjente, pålitelige forhold. En funksjon av spesiell interesse er den "tagless device ID" som samsvarer med alle enheter som brukes i transaksjoner med et unikt fingeravtrykk. En enhet som har vært involvert i svindel før, blir flagget som potensielt uredelig hvis den dukker opp igjen.

Med over en million transaksjoner sporet hvert kvartal, får 2Checkouts analytikere rikelig med data å analysere. De starter med å beregne en gjennomsnittlig gjennomsnittlig "svindelrate", ved å dele antall falske hendelser med antall totale transaksjoner. Ved å behandle denne satsen som null, normaliserer de svindelprosentene for hvert land, betalingstype eller annen kategori. Et negativt her betyr at bedragerifrekvensen er verre - hvis en kategori har en svindel på -100 vil den være dobbelt så risikabel. Positive verdier gjenspeiler redusert risiko. En svindel på 50 betegner en kategori som er halvparten så risikabel som gjennomsnittet.

Beste og verste

Husk at 2Checkouts kunder er online-leverandører, ikke forbrukere. Det er verdifull informasjon for en leverandør å vite hvilke betalingstyper, land, valuta og så videre. For eksempel er svindelfrekvensen for Discover og Diners Club (Diners Club? Virkelig?) -75, mens PayPal er en positiv 50. MasterCard kommer inn på 21, mye bedre enn Visa -27. (Rapporten spekulerer ikke i årsaken til disse forskjellene).

Bør nettbutikken din ganske enkelt avvise alle transaksjoner som har faktureringsadresse eller IP-adresse i Indonesia? Kanskje ikke, men med en svindel på -1 276 for faktureringsadresse og -1 703 for IP-adresse, er indonesiske transaksjoner langt mer risikofylte enn fra andre land. Det neste høyrisikolandet, Pakistan, kommer inn på -502 ved faktureringsadresse og -859 ved IP-adresse, ikke på langt nær like risikabelt som Indonesia.

Hvis du skal begå en uredelig online-transaksjon, kan du like godt gjøre den til en stor, ikke sant? Så det er ingen overraskelse at da analytikere brøt sammen svindel etter betalingsbeløp, involverte den verste kategorien transaksjoner på mer enn $ 400. Den neste verste kategorien involverte overraskende betalinger fra $ 10 til $ 19. Jeg er ikke sikker på hva jeg skal gjøre av det.

Den fullstendige rapporten fordeler også transaksjoner etter valuta, etter grenseoverskridende kontra land og etter produkttype. Mens den russiske rubelen tjente den beste svindelrenten i valutaanalysen, bemerker rapporten at valuta er "en svak prediktor for uredelig aktivitet."

Jeg er ikke en nettforhandler, men jeg synes rapporten var spennende likevel. Det skjer mye under overflaten hver gang du kjøper noe på nettet.

Svindelindeksrapport avslører globale mønstre av uredelige transaksjoner