¿Qué es el algoritmo de Luhn y cómo funciona?

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Más información 
  1. Introducción
  2. Fórmula del algoritmo de Luhn
  3. ¿Por qué es tan importante el algoritmo de Luhn?
  4. ¿Qué tipos de números valida el algoritmo de Luhn?
  5. ¿Cómo utilizan el algoritmo de Luhn los diferentes sectores?
  6. Limitaciones del algoritmo de Luhn
  7. Cómo puede ayudar Stripe Radar

El algoritmo de Luhn, también conocido como «fórmula de Luhn», «módulo 10» o algoritmo «mod 10», es una fórmula de suma de comprobación simple que se utiliza para validar números de identificación. El algoritmo, desarrollado por el ingeniero de IBM Hans Peter Luhn, se puede utilizar para validar tarjetas de crédito, números de Identidad Internacional de Equipo Móvil (IMEI) y otros datos numéricos. Con frecuencia, las empresas confían en el algoritmo de Luhn para aumentar la precisión y la fiabilidad de sus procesos de entrada de datos, especialmente cuando manejan información confidencial, como los datos de pago.

A continuación, compartimos lo que las empresas deben saber sobre el algoritmo de Luhn: qué es, por qué es tan importante y cómo usarlo para aumentar la seguridad de los pagos de tus clientes.

¿De qué trata este artículo?

  • Fórmula del algoritmo de Luhn
  • ¿Por qué es tan importante el algoritmo de Luhn?
  • ¿Qué tipo de números valida el algoritmo de Luhn?
  • ¿Cómo utilizan los diferentes sectores el algoritmo de Luhn?
  • Limitaciones del algoritmo de Luhn
  • Cómo puede ayudar Stripe Radar

Fórmula del algoritmo de Luhn

El algoritmo de Luhn no tiene una fórmula en el sentido matemático convencional. Más bien, consta de una serie de pasos.

  • Paso 1: empezando por la derecha, duplica el valor del penúltimo dígito y continúa haciendo lo mismo para cada segundo dígito. Si el resultado de cualquier operación de duplicación es mayor que 9, suma los dígitos del resultado para obtener un número de un solo dígito.
    Ejemplo: 6 × 2 = 12; 1 + 2 = 3

  • Paso 2: suma todos los dígitos que no has duplicado y los nuevos valores obtenidos de la duplicación.

  • Paso 3: determina si la suma total es múltiplo de 10. El número se considera válido según el algoritmo de Luhn si el total termina en 0.

Para explicarlo, vamos a verificar el número 79927398713 con la fórmula del algoritmo de Luhn.

Duplica cada segundo dígito empezando por la derecha:

1 x 2 = 2

8 x 2 = 16 (1 + 6 = 7)

3 × 2 = 6

2 × 2 = 4

9 x 2 = 18 (1 + 8 = 9)

Suma todos los dígitos, incluidos los dígitos no duplicados:

7 + 9 + 9 + 4 + 7 + 6 + 9 + 7 + 7 + 2 + 3 = 70

El número 79927398713 es válido según el algoritmo de Luhn porque el resultado es 70, que es un múltiplo de 10.

Estos pasos forman la «fórmula» o el procedimiento que sigue el algoritmo de Luhn para validar o generar números.

The Luhn algorithm illustrated - Example of the Luhn algorithm in practice

¿Por qué es tan importante el algoritmo de Luhn?

El algoritmo de Luhn ha cambiado las reglas del juego en la validación de datos y la prevención de fraude en numerosos sectores, especialmente en los sectores de finanzas, pagos y servicios gubernamentales.

Estas son algunas de las razones por las que es tan importante:

  • Mejora de la precisión de los datos: el algoritmo de Luhn es un método sencillo para detectar tipos comunes de errores de entrada, como errores de un solo dígito o errores de transposición que invierten dos dígitos, lo cual es especialmente importante en sectores como las finanzas y la banca.

  • Facilidad de implementación: el algoritmo es fácil de entender e implementar en varios lenguajes de programación sin recursos computacionales sustanciales, lo que lo hace accesible para una amplia gama de aplicaciones.

  • Capacidades en tiempo real: el algoritmo de Luhn se puede aplicar en tiempo real para verificar la exactitud de los datos numéricos a medida que se introducen, y se ha convertido en una comprobación importante para los sistemas que requieren una validación instantánea de los datos.

  • Prevención de fraude: si bien no es infalible contra sofisticados intentos de fraude, el algoritmo de Luhn actúa como primera línea de defensa. Ayuda a descartar números no válidos antes de que continúe una transacción u operación, lo que puede disuadir los intentos de fraude y reducir la incidencia de errores que podrían dar lugar a fraude o violaciones de seguridad.

  • Rentabilidad: al detectar errores al principio del proceso, el algoritmo ayuda a evitar los costes asociados con el procesamiento incorrecto de datos, como las pérdidas financieras, la insatisfacción del cliente y los costes administrativos de corregir errores.

  • Influencia global: debido a su eficacia y simplicidad, el algoritmo de Luhn ha sido ampliamente adoptado en todo el mundo para la validación del número de identificación por las principales empresas de tarjetas de crédito, agencias gubernamentales e instituciones financieras.

El algoritmo de Luhn se ha convertido en una herramienta eficaz para verificar tarjetas de crédito y datos confidenciales mediante la detección de errores, la prevención de fraude y la precisión de las transacciones. La facilidad de implementación y la validación en tiempo real la convierten en una medida de seguridad clave en el procesamiento de pagos y los sistemas financieros.

¿Qué tipos de números valida el algoritmo de Luhn?

En cualquier sistema en el que los números se introduzcan manualmente, el algoritmo de Luhn puede utilizarse como herramienta de validación en tiempo real para detectar y resaltar inmediatamente los errores, lo que mejora la calidad de los datos y la eficiencia operativa. Garantiza que las secuencias numéricas sean estructuralmente válidas antes de su posterior procesamiento.

A continuación, se muestra un resumen de los tipos de secuencias numéricas que normalmente verifica:

  • Números de tarjetas de crédito: el uso más común del algoritmo de Luhn es para verificar números de tarjetas de crédito. Antes de procesar una transacción con tarjeta de crédito, el algoritmo de Luhn compara el número de tarjeta para confirmar que se trata de una secuencia válida. Este paso ayuda a detectar errores de entrada accidentales o números incompletos. Casi todas las tarjetas de crédito incorporan un cheque Luhn.

  • Números de identificación: el algoritmo de Luhn se utiliza para validar números de identificación, como números del Seguro Social, números IMEI para teléfonos móviles o números de identificación nacional. Esta validación comprueba que estos números se han introducido y procesado correctamente.

  • Identificadores financieros: muchos bancos e instituciones financieras utilizan el algoritmo de Luhn para verificar los números de cuenta y otros identificadores financieros, como los números de ruta, antes de procesar transacciones como transferencias de fondos.

  • Códigos de barras: algunos formatos de códigos de barras, como los códigos EAN y UPC, incorporan un dígito de control que se calcula mediante el algoritmo de Luhn. Los escáneres utilizan el algoritmo para verificar que los códigos de barras se escaneen correctamente para un seguimiento más preciso del inventario, el proceso de compra del comercio minorista y las operaciones logísticas.

¿Cómo utilizan el algoritmo de Luhn los diferentes sectores?

El algoritmo de Luhn se utiliza en varios sectores para verificar datos numéricos críticos, evitar errores de entrada accidentales y mejorar la protección antifraude.

A continuación, hay un vistazo rápido a algunas formas comunes en que funciona el algoritmo de Luhn en la práctica:

  • Compras en línea: cuando realizas una compra en línea, el sistema de pago utiliza el algoritmo de Luhn para verificar que has introducido un número de tarjeta de crédito válido antes de procesar la transacción. Esto ayuda a reducir la cantidad de pagos rechazados debido a errores tipográficos o números incorrectos.

  • Sistemas bancarios: los bancos y las empresas de tarjetas de crédito utilizan el algoritmo de Luhn para validar los números de cuenta y los números de ruta a fin de garantizar que los fondos se transfieran a las cuentas correctas. Esto garantiza que los fondos se transfieran a cuentas financieras válidas antes de que se procesen las transferencias electrónicas de fondos (EFT) o los pagos ACH.

  • Teléfonos móviles: los números de Identidad Internacional de Equipo Móvil (IMEI) identifican de forma única a los dispositivos móviles e incluyen un dígito de control calculado a partir de los otros dígitos mediante el algoritmo de Luhn. Esto ayuda a verificar la integridad del número IMEI, lo que ayuda en la prevención de fraude y la identificación del dispositivo al comprar un teléfono usado.

  • Documentos gubernamentales: en algunos países, los números de identificación, como los números del Seguro Social o los números de identificación nacional, incorporan un dígito de control que se calcula mediante el algoritmo de Luhn. Esto ayuda a las agencias gubernamentales a verificar la exactitud de estos números durante la entrada y el procesamiento de datos en los registros fiscales, los beneficios sociales y la emisión de documentos.

  • Empresas de servicios públicos: los proveedores de servicios públicos suelen utilizar el algoritmo de Luhn para validar los números de cuenta de los clientes. Esto garantiza que la información de facturación y de pago se asocia con las cuentas correctas, lo que reduce los errores de facturación y los problemas de servicio al cliente.

  • Sistemas de venta de billetes: las aerolíneas, los ferrocarriles y otras empresas de transporte utilizan el algoritmo de Luhn para validar los números de referencia de las reservas o los números de billete, lo que garantiza que los datos se introducen correctamente y reduce el riesgo de fraude de billetes.

Limitaciones del algoritmo de Luhn

Si bien el algoritmo de Luhn es una poderosa herramienta para la detección de errores y la validación numérica, tiene ciertas limitaciones. En lo que respecta a la detección del fraude o la validación de datos, el algoritmo de Luhn suele ser solo una parte de un conjunto más amplio de controles y equilibrios, y no se debe confiar únicamente en él para aplicaciones esenciales para la seguridad.

Estas son algunas de las principales limitaciones del algoritmo de Luhn:

  • Detección de errores complejos: el algoritmo está diseñado para detectar errores comunes, como entradas erróneas de un solo dígito o transposiciones de dígitos adyacentes (por ejemplo, 67 se convierte en 76), pero no detecta errores más complejos, como el intercambio de dígitos no adyacentes (por ejemplo, 197 se convierte en 971) o varios dígitos incorrectos en una secuencia.

  • Detección del fraude: el algoritmo de Luhn puede verificar que una secuencia de números es potencialmente válida, pero no puede determinar si corresponde a una cuenta o identidad legítima ni proteger contra actividades fraudulentas, en el que el actor fraudulento tiene una secuencia numérica válida.

  • Datos no numéricos: el algoritmo solo se aplica a datos numéricos y no se puede utilizar para validar datos que incluyan letras, símbolos, caracteres especiales o identificadores alfanuméricos.

  • Integridad de los datos: el algoritmo solo comprueba la validez numérica, pero no verifica la integridad de los datos. No puede detectar si los datos han sido alterados intencionadamente o identificar qué parte de los datos es incorrecta.

  • Previsibilidad: el algoritmo es un método estándar bien conocido y cualquier persona con conocimiento del algoritmo puede generar números que pasen la verificación de Luhn. Esta previsibilidad puede ser un inconveniente en situaciones en las que se requiere un mayor nivel de seguridad.

  • Aplicación limitada para ciberseguridad: dado que la comprobación de Luhn no cifra ni oculta datos, no proporciona seguridad frente a ataques maliciosos, como la piratería, el phishing o las filtraciones de datos. Junto con ella, deben utilizarse otras medidas de seguridad, como el cifrado, la autenticación multifactor (MFA) y la detección de fraude mediante IA.

A pesar de estas limitaciones, el algoritmo de Luhn sigue siendo una herramienta ampliamente utilizada para las comprobaciones preliminares de secuencias numéricas en diversas aplicaciones, especialmente en los servicios financieros. Cuando se combina con más procesos de seguridad y verificación, puede ayudar a mejorar la precisión de los datos y evitar errores accidentales en secuencias numéricas.

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El contenido de este artículo tiene solo fines informativos y educativos generales y no debe interpretarse como asesoramiento legal o fiscal. Stripe no garantiza la exactitud, la integridad, la adecuación o la vigencia de la información incluida en el artículo. Busca un abogado o un asesor fiscal profesional y con licencia para ejercer en tu jurisdicción si necesitas asesoramiento para tu situación particular.

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