A fraude em novas contas é um dos tipos de fraude mais difíceis de detectar porque, no início, nem sempre parece fraude. Ela tem como alvo o fluxo de onboarding, usando identidades roubadas ou sintéticas e campanhas automatizadas de cadastro que testam a pilha de verificação até encontrar uma lacuna. A seguir, veremos como a fraude em novas contas funciona, como ela difere de ameaças relacionadas, como invasão de conta e abuso de promoções, e como criar medidas preventivas sem prejudicar usuários legítimos.

Destaques

• A fraude em novas contas usa sinais de identidade roubados, sintéticos ou fabricados para criar contas que pareçam legítimas por tempo suficiente para extrair valor da plataforma.

• A detecção eficaz depende da sobreposição de sinais de inteligência de dispositivo, análise comportamental, enriquecimento de identidade e detecção de anomalias.

• A prevenção funciona melhor quando aplicada progressivamente no onboarding, quando o atrito é proporcional ao risco e quando as contas são monitoradas continuamente após o cadastro.

O que é fraude em novas contas?

Fraude em novas contas ocorre quando alguém cria uma conta usando sinais de identidade roubados, sintéticos ou fabricados para acessar algo de valor e depois desaparecer. Essas táticas às vezes conseguem contornar sistemas de verificação de identidade do cliente, o que expõe empresas a ataques. O alvo pode ser um bônus de boas-vindas, uma linha de crédito, um teste gratuito com uma forma de pagamento vinculada ou a capacidade de movimentar dinheiro pela plataforma.

Como funciona a fraude em novas contas?

A fraude em novas contas pode seguir alguns padrões reconhecíveis. Cada um deles é criado para estabelecer uma presença aparentemente legítima na plataforma antes que o fraudador extraia valor.

Veja os tipos comuns de fraude em novas contas:

• Fraude de identidade sintética: um fraudador monta um perfil usando um número de identificação fiscal real, combinado com nome e data de nascimento fabricados, e depois constrói credibilidade aos poucos antes de extrair valor.

• Fraude de identidade roubada: as credenciais de uma pessoa real são obtidas de uma violação de dados ou mercado de credenciais. Uma conta é aberta sem o conhecimento dela, valor é extraído, e a vítima só descobre quando recebe uma notificação de cobrança ou quando sua pontuação de crédito cai.

• Contas de mula financeira: pessoas reais às vezes são recrutadas sob falsas premissas para abrir contas que recebem e encaminham fundos ilícitos. Isso oculta o fluxo de dinheiro para fraudadores.

• Cadastros conduzidos por bots: campanhas automatizadas podem testar milhares de credenciais no fluxo de onboarding, procurando combinações que permitam a passagem de contas fraudulentas. Um aumento repentino em cadastros malsucedidos muitas vezes precede uma onda de cadastros bem-sucedidos.

Como a fraude em novas contas se relaciona com invasão de conta e outras ameaças?

A fraude em novas contas é diferente de invasões de conta e outras ameaças, e cada tipo de fraude exige uma defesa própria. Veja outros riscos de fraude relacionados a contas que devem ser considerados:

• Invasão de conta: esse método tem como alvo contas existentes por meio da obtenção de credenciais com phishing, preenchimento de credenciais ou mercados de fraude.

• Preenchimento de credenciais: preenchimento de credenciais é o teste automatizado de pares de nome de usuário e senha, obtidos de violações de dados não relacionadas, na página de login. Contas comprometidas podem ser usadas como modelos para a construção de identidades sintéticas.

• Abuso de testes gratuitos e promoções: refere-se à criação de várias contas para reivindicar repetidamente um bônus de boas-vindas. O fraudador pode usar identidades reais e distintas.

• Fraude de estorno: fraude de estorno ocorre quando um cliente legítimo contesta uma cobrança que, na verdade, autorizou.

Essas ameaças de fraude muitas vezes atuam em conjunto com a fraude em novas contas para maximizar o ganho financeiro.

Quais são os sinais de alerta de fraude em novas contas?

Para identificar fraude em novas contas, é necessário procurar um conjunto de sinais. Os sinais de alerta abaixo estão organizados de acordo com o ponto da pilha em que seriam detectados.

Na camada de dispositivo e rede

• Incompatibilidade de endereço IP: a localização declarada não corresponde ao endereço de Protocolo de Internet (IP), ou a conexão é direcionada por uma rede privada virtual (VPN), proxy ou data center.

• Reutilização de impressão digital de dispositivo: a mesma impressão digital aparece em várias criações recentes de conta.

• Indicadores de automação: as configurações do navegador ou dispositivo sugerem uso de script, como resolução de tela inconsistente, ausência de interfaces de programação de aplicações (APIs) esperadas do navegador ou fuso horário incompatível.

• Velocidade de cadastro: volumes altos de novas contas se originam do mesmo dispositivo ou intervalo de IP em uma janela curta.

Na camada de identidade

• E-mail descartável: o endereço foi criado horas antes do cadastro ou pertence a um domínio descartável conhecido.

• Inconsistências de identidade: nome, endereço e data de nascimento não correspondem de forma consistente a fontes de dados externas.

• Anomalias de endereço: o endereço enviado é um serviço de encaminhamento de correspondência, um terreno vazio ou uma localização associada a fraudes anteriores.

Na camada comportamental

• Preenchimento quase instantâneo do formulário: os campos são preenchidos mais rápido do que qualquer pessoa conseguiria digitar, sem comportamento de hesitação ou correção.

• Ausência de sessão orgânica: o cadastro veio de um caminho de referência incomum, sem padrão de navegação anterior.

• Ação imediata de alto valor: a conta tenta adicionar uma forma de pagamento ou iniciar uma transferência antes de qualquer comportamento normal de aquecimento.

No nível agregado

• Velocidade de criação: há um aumento repentino de novas contas criadas a partir de uma geografia específica ou coorte de dispositivos.

• Padrão elevado de falha seguida de sucesso: uma taxa alta de falhas na verificação de identidade é seguida por pequenas variações e novas tentativas.

Como detectar fraude em novas contas?

A detecção de fraude em novas contas funciona melhor quando há sobreposição de sinais. Estas técnicas podem melhorar a detecção:

• Inteligência de dispositivo: uma impressão digital de dispositivo captura a combinação de navegador, hardware, sistema operacional e atributos de rede que torna um dispositivo distinto. A maioria dos ataques automatizados é detectável.

• Análise comportamental: usuários reais interagem com formulários de forma diferente de bots. Sinais como ritmo de digitação, padrões de movimento do mouse e se um usuário copiou e colou em um campo são difíceis de falsificar em escala.

• Enriquecimento de identidade: validar os dados de identidade enviados em relação a sinais externos ajuda a avaliar se uma combinação de sinais parece corresponder a uma pessoa real.

• Detecção de anomalias: um cadastro que parece quase legítimo pode ser claramente fraudulento no contexto de uma onda de cadastros semelhantes. O monitoramento em tempo real de picos de volume, agrupamentos geográficos e anomalias de coorte de dispositivos pode detectar campanhas de abuso.

• Pontuação de risco: em vez de tomar uma decisão binária de aprovação ou reprovação no cadastro, uma pontuação de risco permite direcionar contas para fluxos diferentes.

Como prevenir fraude em novas contas sem impedir cadastros legítimos?

O objetivo é tornar a fraude cara o bastante para que os atacantes procurem outro alvo. Veja como prevenir fraude em novas contas sem punir usuários reais:

• Limitação de fluxo e defesas contra bots: testes públicos de Turing completamente automatizados para diferenciar computadores e humanos (CAPTCHAs), detecção invisível de bots e limitações de fluxo por endereço IP e dispositivo no cadastro podem impedir ataques automatizados antes que eles gerem dados úteis sobre a pilha de verificação.

• Atrito progressivo: calibre a profundidade da verificação de acordo com a pontuação de risco. Um cadastro de baixo risco feito em um dispositivo conhecido e com perfil de identidade consistente pode seguir diretamente, enquanto um cadastro de alto risco é direcionado para verificação por telefone ou envio de documento.

• Verificação adicional: o comportamento inicial da conta precisa acionar verificações adicionais de identidade. Uma conta que passa pelo onboarding inicial, mas tenta imediatamente adicionar três formas de pagamento e iniciar uma retirada provavelmente deve receber uma solicitação de verificação.

• Monitoramento após a criação: a fraude nem sempre se manifesta imediatamente. Monitore novas contas em busca de padrões comportamentais correlacionados a fraude posterior, como sequências de ações específicas, horários de sessão incomuns e alterações imediatas de perfil.

Como o Stripe Radar pode ajudar

O Stripe Radar usa modelos de IA para detectar e prevenir fraudes, treinados com dados da rede global da Stripe. Ele atualiza esses modelos continuamente com base nas tendências de fraude mais recentes, protegendo sua empresa conforme a fraude evolui.

A Stripe também oferece o Radar for Fraud Teams, que permite aos usuários adicionar regras personalizadas para lidar com cenários de fraude específicos de suas empresas e acessar análises avançadas sobre fraude.

O Radar pode ajudar sua empresa a:

• Prevenir perdas por fraude: a Stripe processa mais de US$ 1 trilhão em pagamentos por ano. Essa escala permite que o Radar detecte e previna fraudes com precisão de forma única, gerando economia.

• Aumentar a receita: os modelos de IA do Radar são treinados com dados reais de contestação, dados de clientes, dados de navegação e muito mais. Isso permite que o Radar identifique transações arriscadas e reduza falsos positivos, aumentando sua receita.

• Poupar tempo: o Radar é integrado à Stripe e não exige nenhuma linha de código para configuração. Também é possível monitorar o desempenho de fraude, escrever regras e muito mais em uma única plataforma, aumentando a eficiência.

Saiba mais sobre o Stripe Radar ou comece já hoje mesmo.