Uma pontuação de fraude de Protocolo de Internet (IP) avalia a probabilidade de um determinado endereço IP estar vinculado a atividades fraudulentas. A pontuação é calculada usando detalhes de redes privadas virtuais (VPNs), divergências de localização, velocidade de transação e uso de proxy, como por meio de data centers. Infelizmente, de 30% a 95% do tráfego nas principais redes de proxy residenciais está associado a atividades de fraude do tipo black hat ou gray hat, o que torna a fraude um problema global.
As empresas obtêm uma pontuação de fraude de IP, seja no checkout ou quando um cliente cria uma nova conta, para ajudar a decidir se aprovam uma transação, enviam-na para revisão ou a bloqueiam totalmente. Por si só, a pontuação de fraude de IP transmite informações apenas sobre a conexão online da transação, não sobre a pessoa que a utiliza. É aí que as estratégias de fraude podem dar errado.
Abaixo, discutiremos como executar verificações de pontuação de fraude de IP, como as empresas as utilizam em modelos de risco de pagamento e por que depender muito delas pode resultar em falsos positivos para clientes legítimos.
Principais conclusões
Uma pontuação de fraude de IP usa detalhes sobre detecção de VPN e proxy, divergências de localização e a frequência de tentativas de transação para estimar o risco, mas não pode confirmar quem está realmente por trás de uma transação.
Depender apenas das pontuações de IP pode criar falsos positivos para clientes legítimos, o que inclui pessoas viajando a trabalho, funcionários remotos usando VPNs corporativas e pessoas em redes de dispositivos móveis compartilhadas.
Determinados programas de software podem usar dados de transação de milhões de empresas para criar um panorama mais completo do risco potencial de uma única transação do que um verificador de IP independente pode oferecer.
O que é uma pontuação de fraude de IP?
Uma pontuação de fraude de IP é uma classificação numérica ou em níveis que estima a probabilidade de um determinado endereço IP estar vinculado a atividades fraudulentas. Para gerá-la, as ferramentas de pontuação verificam o endereço IP em bancos de dados de VPNs conhecidas, proxies, nós do Tor e data centers. Em seguida, adicionam o histórico comportamental, como invasão de conta, tentativas de testes de cartão e contestações anteriores.
Quais sinais determinam uma pontuação de fraude de IP
Normalmente, as ferramentas de pontuação extraem vários tipos de informações, traçando um panorama do risco real.
Estes são os principais sinais usados para determinar uma pontuação de fraude de IP:
Detecção de VPN e proxy: O endereço IP é verificado em listas de VPNs comerciais conhecidas e proxies abertos, nas quais agentes fraudulentos podem mascarar sua localização real ou alternar entre muitas identidades a partir de uma conexão.
Divergências de localização: Se o endereço IP for encontrado em São Petersburgo, na Rússia, mas o endereço de faturamento estiver em Toronto, no Canadá, essa discrepância será vista como um fator de risco, especialmente em um primeiro pedido sem histórico de compras para comparação.
Velocidade de transação: Um endereço IP que faz dezenas de pedidos em uma hora, cada um em um cartão diferente, é considerado mais suspeito do que outro que tenta concluir uma única transação de uma vez.
Uso de nó de saída do Tor: O Tor direciona o tráfego online por meio de várias retransmissões para ocultar a origem de uma transação em potencial, o que o torna um sinalizador quase automático, embora muitas pessoas o utilizem por motivos de privacidade totalmente legítimos.
Tráfego de data center: Os consumidores normalmente não fazem compras a partir de intervalos de IP do Amazon Web Services (AWS) ou do Google Cloud. O tráfego originado nesses locais geralmente aponta para um bot, um raspador de dados (scraper) ou um script executando tentativas de teste de cartão.
Sinais de identificação de dispositivo: A configuração do navegador, a resolução da tela e as fontes instaladas são cruzadas com o endereço IP para verificar se a transação se parece com uma pessoa real ou com um ataque de script.
Como as empresas usam as pontuações de fraude de IP em modelos de risco de pagamento?
As empresas de e-commerce e as plataformas de pagamento geralmente obtêm uma pontuação de IP quando um cliente em potencial cria uma conta ou tenta comprar algo no checkout. No cadastro, uma alta pontuação de fraude pode acionar verificações extras de identidade antes que uma nova conta receba privilégios totais. No checkout, isso pode solicitar uma decisão sobre aprovar a transação, enviá-la para revisão manual ou exigir uma etapa de autenticação adicional.
Normalmente, os modelos de risco funcionam com base em limites, em vez de um único ponto de corte de aprovação ou reprovação. Uma pontuação inferior a 25 pode passar sem complicações, enquanto uma pontuação entre 25 e 75 pode solicitar verificação adicional ou ser retida para revisão. Qualquer valor acima de 75 costuma exigir cautela, especialmente quando está associado a outros sinais de alerta, como um endereço de faturamento divergente ou um primeiro pedido excepcionalmente grande.
No entanto, uma empresa que bloqueia uma transação apenas com base em uma alta pontuação de risco pode estar rejeitando clientes reais. Pesar fatores como verificação de cartão, dados de dispositivos e padrões comportamentais permite que a empresa tenha um panorama mais completo ao tentar tomar uma decisão sobre uma transação. Definir intervalos de pontuação de IP (ou limites) muito flexíveis pode deixar pedidos fraudulentos passarem. Por outro lado, se eles forem definidos de forma muito rigorosa, clientes legítimos podem ser recusados no checkout. Muitas equipes de fraude tratam a definição de limites como um exercício de calibração contínuo.
Por que as pontuações de fraude de IP criam falsos positivos?
Comportamentos legítimos podem parecer arriscados no nível da rede, mas cada cliente bloqueado injustamente ou forçado a concluir etapas extras de verificação pode prejudicar os resultados de uma empresa. Por outro lado, complicações repetidas no checkout podem levar os clientes a concorrentes com checkouts mais fáceis.
Algumas das maiores fontes de falsos positivos incluem:
Redes corporativas e universitárias: Grandes organizações direcionam milhares de funcionários por meio de um pequeno número de endereços IP compartilhados. Portanto, um único endereço pode parecer gerar um volume implausível de transações não relacionadas.
Operadoras de telefonia móvel: O Carrier-Grade Network Address Translation (CGNAT) significa que um único endereço IP pode representar centenas ou milhares de assinantes distintos de uma só vez, o que prejudica qualquer pontuação baseada na velocidade da transação.
Viagens internacionais: Um titular do cartão que faz compras de um país que não faz parte do histórico de compras do cliente produzirá uma divergência de localização que fará com que a transação pareça envolver um cartão roubado, quando o cliente pode estar apenas viajando para fora do país.
Ferramentas de privacidade: As VPNs são usadas por motivos não relacionados a fraudes, desde políticas de segurança no local de trabalho até preferências pessoais, mas os modelos de pontuação ainda as tratam como um fator de risco elevado por padrão.
Como verificar uma pontuação de fraude de IP?
Quando uma empresa verifica um único endereço IP, vários verificadores independentes de pontuação de fraude de IP avaliam o endereço e retornam uma classificação de risco baseada, em parte, em qualquer sinal de alerta, como o uso de VPN, proxy ou data center. Esses sistemas são úteis para uma verificação de classificação de risco pontual ou para entender por que uma transação específica foi sinalizada.
No entanto, verificar os endereços IP um por vez nem sempre é viável para empresas que processam um alto volume de transações. Idealmente, a pontuação de IP deve ser integrada ao mesmo sistema que avalia o cartão, o dispositivo e o comportamento do cliente em tempo real no checkout, sem nenhuma etapa manual adicional. Dessa forma, as empresas não precisam extrair pontuações manualmente e criar as próprias regras em torno delas. A pontuação acontece automaticamente como parte do fluxo de pagamento.
Stripe Radar considera dados de endereço IP e localização em sua pontuação de fraude, mas não trata esses dados como um ponto de decisão independente. O Radar avalia cada transação em relação a centenas de sinais, o que inclui a reputação do endereço IP e a localização, além do comportamento do cartão, as características do dispositivo e os padrões específicos do histórico de transações da própria empresa.
A escala por trás da análise de endereços IP do Radar o diferencia de um verificador de endereço IP dedicado. O Radar treina seus modelos de machine learning com dados de transação de milhões de empresas na Stripe, o que fornece um panorama mais claro do comportamento normal e anormal de transações em vários setores, regiões geográficas e tipos de clientes do que qualquer empresa individual poderia construir observando apenas seu próprio tráfego. Essa escala permite que o Radar identifique padrões de fraude emergentes, como uma nova rede de proxy ou uma onda coordenada de testes de cartão, com mais rapidez do que uma empresa que depende de listas de bloqueio de endereços IP estáticas. O Radar também permite que as empresas adicionem regras personalizadas à sua pontuação de machine learning, para que a própria empresa possa decidir como responder quando uma transação é sinalizada devido a um risco relacionado ao endereço IP.
Como o Stripe Radar pode ajudar
Stripe Radar ajuda a detectar fraudes e impulsionar o crescimento, usando IA treinada com dados da rede global da Stripe. O Radar ajuda a proteger sua empresa contra fraudes durante todo o ciclo de vida do cliente antes que isso afete seus resultados financeiros, além de ajudar você a aprovar mais clientes e pagamentos legítimos.
O Radar pode ajudar sua empresa a:
Evite perdas com fraudes: A IA do Radar aprende com mais de US$ 1,9 trilhão em transações anuais em toda a rede global da Stripe. Isso a ajuda a identificar e bloquear padrões de fraude que empresas individuais talvez não detectassem sozinhas.
Unifique a proteção contra ataques de fraude em evolução: O Radar reúne proteção contra fraudes de transação, fraudes de conta e abusos de clientes em uma única solução, para que você obtenha proteção unificada contra os principais tipos de fraude.
Adapte-se à evolução das fraudes: O Radar se adapta continuamente às mudanças nos padrões de fraude, desde abusos internos até transações de agentes autônomos. Assim, ajuda a proteger sua empresa contra ameaças emergentes.
Trabalhe com sua pilha de tecnologia atual: Use o Radar com os pagamentos da Stripe sem a necessidade de integração ou acesse a inteligência do Radar por meio de APIs programáveis, quer você processe pagamentos na Stripe ou não.
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Perguntas frequentes sobre pontuações de fraude de IP
O conteúdo deste artigo é apenas para fins gerais de informação e educação e não deve ser interpretado como aconselhamento jurídico ou tributário. A Stripe não garante a exatidão, integridade, adequação ou atualidade das informações contidas no artigo. Você deve procurar a ajuda de um advogado competente ou contador licenciado para atuar em sua jurisdição para aconselhamento sobre sua situação particular.