Una puntuación de fraude de protocolo de Internet (IP) evalúa la probabilidad de que una dirección IP determinada esté vinculada a una actividad fraudulenta. La puntuación se calcula utilizando detalles de redes privadas virtuales (VPN), discrepancias de geolocalización, la velocidad de las transacciones y el uso de proxies, como a través de centros de datos. Lamentablemente, entre el 30 % y el 95 % del tráfico en las principales redes de proxies residenciales está asociado con actividades de fraude de sombrero negro o gris, lo que hace que el fraude sea un problema global.

Las empresas obtienen una puntuación de fraude de IP, ya sea en el proceso de compra o cuando un cliente crea una cuenta nueva, para ayudar a decidir si aprueban una transacción, la envían para revisarla o la bloquean directamente. Por sí sola, la puntuación de fraude de IP solo transmite información sobre la conexión en línea de la transacción, no sobre la persona que la utiliza; aquí es donde las estrategias de fraude pueden fallar.

A continuación, explicaremos cómo ejecutar comprobaciones de puntuaciones de fraude de IP, cómo las empresas las utilizan en los modelos de riesgo de pago y por qué depender de ellas en exceso puede generar falsos positivos para los clientes legítimos.

De un vistazo:

• Una puntuación de fraude de IP utiliza detalles sobre la detección de VPN y proxies, discrepancias de geolocalización y la frecuencia de los intentos de transacción para estimar el riesgo, pero no puede confirmar quién está realmente detrás de una transacción.

• Depender únicamente de las puntuaciones de IP puede generar falsos positivos para los clientes legítimos, como viajeros de negocios, empleados remotos que utilizan VPN corporativas y personas en redes móviles compartidas.

• Ciertos programas de software pueden aprovechar los datos de las transacciones de millones de empresas para crear una imagen más completa del riesgo potencial de una sola transacción de la que puede ofrecer un comprobador de IP independiente.

¿Qué es una puntuación de fraude de IP?

Una puntuación de fraude de IP es una calificación numérica o por niveles que estima la probabilidad de que una dirección IP determinada esté vinculada a una actividad fraudulenta. Para generarla, las herramientas de puntuación comprueban la dirección IP en bases de datos de VPN conocidas, proxies, nodos de Tor y centros de datos, y luego añaden el historial de comportamiento, como la apropiación de cuentas, los intentos de pruebas de tarjetas y los contracargos anteriores.

¿Qué señales determinan una puntuación de fraude de IP?

Por lo general, las herramientas de puntuación extraen diferentes tipos de información, lo que refleja una imagen del riesgo real.

Estas son las principales señales que se utilizan para determinar una puntuación de fraude de IP:

• Detección de VPN y proxies: La dirección IP se comprueba con listas de VPN comerciales conocidas y proxies abiertos, donde los actores fraudulentos pueden ocultar su ubicación real o alternar entre muchas identidades desde una sola conexión.

• Discrepancias de geolocalización: Si se descubre que la dirección IP se encuentra en San Petersburgo (Rusia), pero la dirección de facturación está en Toronto (Canadá), esa discrepancia se considera un factor de riesgo, sobre todo en un primer pedido sin un historial de compras con el que compararlo.

• Velocidad de las transacciones: Una dirección IP que realiza una docena de pedidos en una hora, cada uno con una tarjeta diferente, se considera más sospechosa que otra que intenta completar una sola transacción de una vez.

• Uso de nodos de salida de Tor: Tor dirige el tráfico en línea a través de varios retransmisores para ocultar el origen de una posible transacción, lo que lo convierte en un indicador casi automático, aunque muchas personas lo utilicen por motivos de privacidad totalmente legítimos.

• Tráfico de centros de datos: Los consumidores no suelen comprar desde rangos de IP de Amazon Web Services (AWS) o Google Cloud; el tráfico que se origina en sitios como estos suele apuntar a un bot, un scraper o un script que ejecuta intentos de pruebas de tarjetas.

• Señales de huella digital del dispositivo: La configuración del navegador, la resolución de la pantalla y las fuentes instaladas se cruzan con la dirección IP para ver si la transacción parece la de una persona real o un ataque con scripts.

¿Cómo utilizan las empresas las puntuaciones de fraude de IP en los modelos de riesgo de pago?

Las plataformas de pago y las empresas de e-commerce suelen obtener una puntuación de IP cuando un cliente potencial crea una cuenta o intenta comprar algo en el proceso de compra. Al registrarse, una puntuación de fraude alta podría desencadenar comprobaciones de identidad adicionales antes de que una cuenta nueva reciba todos los privilegios. En el proceso de compra, podría generar una decisión sobre si aprobar la transacción, enviarla para revisión manual o exigir un paso de autenticación adicional.

Normalmente, los modelos de riesgo funcionan a partir de umbrales en lugar de un único límite de aprobación o rechazo. Una puntuación inferior a 25 podría pasar sin complicaciones, mientras que una puntuación de entre 25 y 75 podría requerir una verificación adicional o retenerse para revisarla. Cualquier valor superior a 75 suele justificar precaución, sobre todo cuando va acompañado de otras señales de advertencia, como una dirección de facturación que no coincide o un primer pedido inusualmente grande.

Sin embargo, una empresa que bloquea una transacción basándose únicamente en una puntuación de riesgo alta podría estar rechazando clientes reales. La evaluación de factores como la verificación de la tarjeta, los datos del dispositivo y los patrones de comportamiento permite a una empresa tener una imagen más completa al intentar tomar una decisión sobre una transacción. Si se establecen rangos de puntuación de IP o umbrales demasiado flexibles, es posible que pasen pedidos fraudulentos. Pero, si son demasiado estrictos, los clientes legítimos podrían ser rechazados en el proceso de compra. Muchos equipos de fraude consideran la configuración de umbrales como un ejercicio de calibración continuo.

¿Por qué las puntuaciones de fraude de IP generan falsos positivos?

El comportamiento legítimo puede parecer arriesgado a nivel de red, pero cada cliente que se bloquea injustamente o se ve obligado a completar pasos de verificación adicionales puede perjudicar los resultados de una empresa. Por otro lado, las repetidas complicaciones en el proceso de compra pueden empujar a los clientes hacia los competidores con procesos de compra más sencillos.

A continuación se indican algunas de las principales fuentes de falsos positivos:

• Redes corporativas y universitarias: Las grandes organizaciones dirigen a miles de empleados a través de un pequeño número de direcciones IP compartidas, por lo que puede parecer que una sola dirección genera un volumen inverosímil de transacciones no relacionadas.

• Operadores de telefonía móvil: La traducción de direcciones de red a nivel de operador (CGNAT, por sus siglas en inglés) significa que una sola dirección IP puede representar a cientos o miles de suscriptores distintos a la vez, lo que desvirtúa cualquier puntuación basada en la velocidad de las transacciones.

• Viajes internacionales: Un titular de la tarjeta que compre desde un país que no ha formado parte del historial de compras del cliente producirá una discrepancia de geolocalización que hará que parezca que la transacción incluye una tarjeta robada, cuando en realidad el cliente podría estar simplemente viajando fuera del país.

• Herramientas de privacidad: Las VPN se utilizan por motivos no relacionados con el fraude, desde políticas de seguridad en el lugar de trabajo hasta preferencias personales, pero los modelos de puntuación siguen considerándolas un factor de riesgo elevado por defecto.

¿Cómo se comprueba una puntuación de fraude de IP?

Cuando una empresa comprueba una sola dirección IP, varios comprobadores de puntuación de fraude de IP independientes toman una dirección y devuelven una calificación de riesgo basándose en parte en señales de alerta como el uso de VPN, proxies o centros de datos. Estos sistemas son buenos para realizar una comprobación de la calificación de riesgo puntual o para entender por qué se marcó una transacción concreta.

Sin embargo, la comprobación de direcciones IP de una en una no siempre es manejable para las empresas que procesan un alto volumen de transacciones. Lo ideal es que la puntuación de IP esté integrada en el mismo sistema que evalúa la tarjeta, el dispositivo y el comportamiento del cliente en tiempo real en el proceso de compra, sin ningún paso manual adicional. De este modo, las empresas no tienen que extraer las puntuaciones manualmente y crear sus propias reglas en torno a ellas; la puntuación se produce de forma automática como parte del flujo de pago.

Stripe Radar tiene en cuenta los datos de la dirección IP y la ubicación en su puntuación de fraude, pero no trata esos datos como un punto de decisión independiente. Radar evalúa cada transacción teniendo en cuenta cientos de señales, como la reputación de la dirección IP y la geolocalización, junto con el comportamiento de la tarjeta, las características del dispositivo y los patrones específicos del propio historial de transacciones de una empresa.

La escala que hay detrás del análisis de las direcciones IP de Radar lo diferencia de un comprobador de direcciones IP especializado. Radar entrena sus modelos de machine learning con los datos de las transacciones de millones de empresas en Stripe, lo que proporciona una imagen más clara del comportamiento normal y anormal de las transacciones en numerosos sectores, geografías y tipos de clientes de la que cualquier empresa podría crear por sí sola observando únicamente su propio tráfico. Esta escala permite a Radar detectar patrones de fraude emergentes, como una nueva red de proxies o una oleada coordinada de pruebas de tarjetas, más rápido que una empresa que dependa de listas de bloqueo de direcciones IP estáticas. Radar también permite a las empresas aplicar reglas personalizadas de forma complementaria a su puntuación de machine learning para que una empresa pueda decidir por sí misma cómo responder cuando se marca una transacción por un riesgo relacionado con la dirección IP.

Cómo puede ayudarte Stripe Radar

Stripe Radar ayuda a detectar el fraude y a impulsar el crecimiento gracias a una IA entrenada con datos de la red global de Stripe. Radar ayuda a proteger tu empresa del fraude a lo largo de todo el ciclo de vida del cliente antes de que afecte a tus resultados, al tiempo que te ayuda a aprobar más pagos y clientes legítimos.

Estos son algunos de los beneficios de trabajar con Radar:

• Previene pérdidas por fraude: La IA de Radar aprende de transacciones anuales por valor de más de 1,9 billones de $ en toda la red global de Stripe, lo que le ayuda a identificar y bloquear patrones de fraude que las empresas individuales podrían no detectar por sí solas.

• Unifica la protección frente a ataques de fraude en constante evolución: Radar reúne la protección contra el fraude en las transacciones, el fraude en las cuentas y el abuso por parte de los clientes en una única solución, de modo que obtienes una protección unificada para los principales tipos de fraude.

• Se adapta a la evolución del fraude: Radar se adapta de forma continua a los patrones de fraude cambiantes, desde el abuso de primera parte hasta las transacciones realizadas por agentes, lo que ayuda a proteger a tu empresa contra las amenazas emergentes.

• Funciona con tu pila tecnológica existente: Utiliza Radar con los pagos de Stripe sin necesidad de integración, o accede a la inteligencia de Radar a través de API programables, tanto si procesas pagos en Stripe como si no.

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Preguntas frecuentes sobre las puntuaciones de fraude de IP