Un indice de fraude fondé sur le protocole Internet (IP) évalue la probabilité qu’une adresse IP donnée soit liée à des activités frauduleuses. Cet indice est calculé à l’aide de renseignements provenant de réseaux privés virtuels (VPN), d’incohérences de géolocalisation, de la fréquence des transactions et de l’utilisation de serveurs mandataires, notamment par l'intermédiaire de centres de données. Malheureusement, de 30 % à 95 % du trafic sur les principaux réseaux de serveurs mandataires résidentiels est associé à des activités frauduleuses de type « chapeau noir » (black hat) ou « chapeau gris » (gray hat), ce qui fait de la fraude un problème mondial.

Les entreprises obtiennent un indice de fraude IP – que ce soit au moment du paiement ou lorsqu’un client crée un nouveau compte – pour les aider à décider si elles doivent approuver une transaction, l’envoyer pour vérification ou la bloquer complètement. En soi, l’indice de fraude IP ne transmet que des renseignements sur la connexion en ligne de la transaction, et non sur la personne qui l’utilise; c’est là que les stratégies de lutte contre la fraude peuvent échouer.

Ci-dessous, nous aborderons la façon d’effectuer des vérifications de l’indice de fraude IP, la façon dont les entreprises les utilisent dans les modèles de risque de paiement et les raisons pour lesquelles le fait de s’y fier de façon excessive peut entraîner des faux positifs pour la clientèle légitime.

Principaux points à retenir

• Un indice de fraude IP utilise des détails sur la détection de VPN et de serveurs mandataires, les incohérences de géolocalisation et la fréquence des tentatives de transaction pour estimer le risque, mais il ne peut pas confirmer qui se trouve réellement derrière une transaction.

• Le fait de se fier uniquement aux indices IP peut créer des faux positifs pour la clientèle légitime, notamment les personnes en voyage d'affaires, le personnel à distance utilisant des VPN d’entreprise et les personnes sur des réseaux mobiles partagés.

• Certains logiciels peuvent exploiter les données de transaction de millions d’entreprises pour dresser un portrait plus complet du risque potentiel d’une transaction unique que ce que peut offrir un outil de vérification d’adresse IP autonome.

Qu’est-ce qu’un indice de fraude IP?

Un indice de fraude IP est une évaluation numérique ou par paliers qui estime la probabilité qu'une adresse IP donnée soit liée à des activités frauduleuses. Pour le générer, les outils d’évaluation comparent l’adresse IP à des bases de données de VPN, de serveurs mandataires, de nœuds Tor et de centres de données connus, puis ajoutent l’historique comportemental, comme les piratages de compte, les tentatives de test de cartes et les contestations de paiement antérieures.

Quels signaux déterminent un indice de fraude IP?

Généralement, les outils d’évaluation s’appuient sur plusieurs types de renseignements pour dresser le portrait du risque réel.

Voici les principaux signaux utilisés pour déterminer un indice de fraude IP :

• Détection de VPN et de serveurs mandataires : L’adresse IP est comparée à des listes de VPN commerciaux et de serveurs mandataires ouverts connus, où les acteurs malveillants peuvent masquer leur lieu réel ou faire défiler de nombreuses identités à partir d’une seule connexion.

• Incohérences de géolocalisation : Si l’adresse IP se trouve à Saint-Pétersbourg, en Russie, mais que l’adresse de facturation se trouve à Montréal, au Canada, cet écart est considéré comme un facteur de risque, en particulier pour une première commande sans historique d’achats auquel la comparer.

• Fréquence des transactions : Une adresse IP qui passe une douzaine de commandes en une heure, chacune avec une carte différente, est considérée comme plus suspecte qu’une autre qui tente d’effectuer une seule transaction en une seule session.

• Utilisation de nœuds de sortie Tor : Tor achemine le trafic en ligne par l'intermédiaire de multiples relais pour masquer l’origine potentielle d’une transaction, ce qui en fait un signalement presque automatique, même si de nombreuses personnes l’utilisent pour des raisons de confidentialité tout à fait légitimes.

• Trafic de centres de données : La clientèle ne fait généralement pas d'achats à partir des plages d’adresses IP d’Amazon Web Services (AWS) ou de Google Cloud; le trafic provenant de tels sites indique souvent la présence d’un robot, d’un extracteur de données ou d’un script exécutant des tentatives de test de cartes.

• Signaux de prise d'empreinte des appareils : La configuration du navigateur, la résolution de l’écran et les polices installées sont recoupées avec l’adresse IP pour déterminer si la transaction semble provenir d’une personne réelle ou d’une attaque par script.

Comment les entreprises utilisent-elles les indices de fraude IP dans les modèles de risque de paiement?

Les entreprises de commerce en ligne et les plateformes de paiement consultent généralement un indice IP lorsqu’un client potentiel crée un compte ou tente d’acheter quelque chose au moment du paiement. À l’inscription, un indice de fraude élevé pourrait déclencher des vérifications d’identité supplémentaires avant qu’un nouveau compte ne reçoive tous les privilèges. Au moment du paiement, il pourrait susciter une décision quant à l’approbation de la transaction, son envoi pour vérification manuelle ou l’exigence d’une étape d’authentification supplémentaire.

Généralement, les modèles de risque fonctionnent à partir de seuils plutôt que d’une seule limite de réussite ou d’échec. Un indice inférieur à 25 pourrait passer sans complication, tandis qu’un indice entre 25 et 75 pourrait entraîner une vérification supplémentaire ou être retenu pour vérification. Tout indice supérieur à 75 justifie souvent la prudence, en particulier lorsqu’il est associé à d’autres signes d’avertissement tels qu’une adresse de facturation incohérente ou une première commande inhabituellement importante.

Cependant, une entreprise qui bloque une transaction uniquement en fonction d'un indice de risque élevé pourrait rejeter une clientèle réelle. L’évaluation de facteurs tels que la vérification de la carte, les données de l’appareil et les modèles comportementaux permet à une entreprise d’avoir un portrait plus complet lorsqu’elle tente de prendre une décision sur une transaction. L'établissement de plages d’indices IP, ou de seuils, trop souples pourrait laisser passer des commandes frauduleuses. En revanche, si ces seuils sont trop stricts, une clientèle légitime pourrait être refusée au moment du paiement. De nombreuses équipes de lutte contre la fraude considèrent l’établissement de seuils comme un exercice de calibrage continu.

Pourquoi les indices de fraude IP créent-ils des faux positifs?

Un comportement légitime peut sembler risqué à l'échelle du réseau, mais chaque personne qui est bloquée à tort ou forcée de suivre des étapes de vérification supplémentaires peut nuire aux résultats d’une entreprise. D’un autre côté, des complications répétées au moment du paiement peuvent pousser la clientèle vers des concurrents offrant des processus de paiement plus simples.

Voici quelques-unes des plus grandes sources de faux positifs :

• Réseaux d’entreprises et d’universités : Les grandes organisations acheminent le trafic de milliers de membres de leur personnel par un petit nombre d’adresses IP partagées, de sorte qu’une seule adresse peut sembler générer un volume invraisemblable de transactions non liées.

• Opérateurs mobiles : La traduction d'adresses réseau de niveau opérateur (CGNAT) signifie qu’une seule adresse IP peut représenter des centaines ou des milliers d'abonnements distincts à la fois, ce qui fausse toute évaluation fondée sur la fréquence des transactions.

• Voyages internationaux : Une personne titulaire de la carte effectuant des achats à partir d’un pays qui ne fait pas partie de l'historique d’achats de la clientèle produira une incohérence de géolocalisation qui donnera l’impression que la transaction implique une carte volée, alors que la personne pourrait simplement voyager à l’étranger.

• Outils de confidentialité : Les VPN sont utilisés pour des raisons non liées à la fraude, allant des politiques de sécurité au travail aux préférences personnelles, mais les modèles d'évaluation les considèrent toujours comme un facteur de risque élevé par défaut.

Comment vérifier un indice de fraude IP?

Lorsqu’une entreprise vérifie une seule adresse IP, plusieurs vérificateurs autonomes d’indices de fraude IP analysent cette adresse et renvoient une évaluation du risque fondée en partie sur tout signal d'alarme, comme l’utilisation d’un VPN, d’un serveur mandataire ou d’un centre de données. Ces systèmes sont utiles pour une vérification ponctuelle de l'évaluation du risque ou pour comprendre pourquoi une transaction en particulier a été signalée.

Cependant, vérifier les adresses IP une par une n’est pas toujours gérable pour les entreprises traitant un volume élevé de transactions. Idéalement, l’évaluation IP devrait être intégrée au même système qui évalue la carte, l’appareil et le comportement de la clientèle en temps réel au moment du paiement, sans étape manuelle supplémentaire. De cette façon, les entreprises n’ont pas à extraire les indices manuellement ni à créer leurs propres règles autour de ceux-ci; l’évaluation s’effectue automatiquement dans le cadre du processus de paiement.

Stripe Radar intègre l'adresse IP et les données de lieu dans son évaluation de la fraude, mais il ne traite pas ces données comme un critère de décision autonome. Radar évalue chaque transaction en fonction de centaines de signaux, notamment la réputation de l’adresse IP et la géolocalisation, ainsi que le comportement de la carte, les caractéristiques de l’appareil et les modèles propres à l’historique des transactions d’une entreprise.

L'envergure de l’analyse des adresses IP de Radar le distingue d’un vérificateur d’adresses IP spécialisé. Radar entraîne ses modèles d'apprentissage automatique sur les données de transaction de millions d’entreprises sur Stripe, ce qui offre un portrait plus clair des comportements transactionnels normaux et anormaux dans de nombreux secteurs, régions géographiques et types de clientèles qu’une seule entreprise ne pourrait dresser en observant uniquement son propre trafic. Cette envergure permet à Radar de repérer les modèles de fraude émergents, comme un nouveau réseau de serveurs mandataires ou une vague coordonnée de tests de cartes, plus rapidement qu’une entreprise qui s’appuie sur des listes de blocage d’adresses IP statiques. Radar permet également aux entreprises de superposer des règles personnalisées à son indice d'apprentissage automatique afin qu'une entreprise puisse décider par elle-même de la façon de réagir lorsqu’une transaction est signalée pour un risque lié à l'adresse IP.

Comment Stripe Radar peut vous aider

Stripe Radar aide à détecter la fraude et à stimuler la croissance, à l'aide d'une IA entraînée sur les données du réseau mondial de Stripe. Radar aide à protéger votre entreprise contre la fraude tout au long du cycle de vie de la clientèle avant qu'elle n'affecte vos résultats, tout en vous aidant à approuver un plus grand nombre de clients et de paiements légitimes.

Radar peut aider votre entreprise à :

• Prévenir les pertes liées à la fraude : L’IA de Radar apprend à partir de plus de 1,9 billion de dollars de transactions annuelles sur le réseau mondial de Stripe, ce qui l'aide à repérer et à bloquer des modèles de fraude que des entreprises individuelles pourraient ne pas détecter par elles-mêmes.

• Unifier la protection contre les attaques frauduleuses en constante évolution : Radar regroupe la protection contre la fraude liée aux transactions, la fraude liée aux comptes et les abus de la clientèle en une seule solution, afin que vous obteniez une protection unifiée contre les principaux types de fraude.

• S'adapter à l'évolution de la fraude : Radar s'adapte continuellement aux modèles de fraude changeants, allant de la fraude commise par la propre clientèle aux transactions automatisées, contribuant ainsi à protéger votre entreprise contre les menaces émergentes.

• Travailler avec votre suite d'outils technologiques existante : Utilisez Radar avec les paiements Stripe sans aucune intégration requise, ou accédez à l'intelligence de Radar par l'intermédiaire d'API programmables, que vous traitiez les paiements sur Stripe ou non.

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FAQ sur les indices de fraude IP