Le passage aux paiements numériques a profité au commerce autant qu’aux acteurs malveillants. La fraude aux paiements en ligne constitue un risque pour le e-commerce, d’autant que plusieurs fuites de données majeures ont récemment exposé les informations financières de nombreux Australiens. En 2025, les escroqueries ont coûté plus de 2 milliards de dollars australiens aux habitants du pays.

Ci-dessous, nous expliquons le fonctionnement des différents types de fraude aux paiements et les solutions à mettre en œuvre.

Points clés

• La fraude sans présentation de la carte (CNP) représente la majeure partie des pertes liées à la fraude par carte en Australie.

• Une prévention efficace de la fraude repose sur la combinaison de plusieurs contrôles (par exemple, contrôles de vélocité, vérification de l’adresse, authentification 3D Secure) plutôt que sur un mécanisme unique.

• Les outils de lutte contre la fraude les plus performants s’appuient sur le machine learning appliqué à un réseau mondial de transactions. Cela donne aux entreprises australiennes accès à un éventail plus large de signaux de fraude.

Qu’est-ce que la fraude aux paiements en Australie ?

La fraude aux paiements désigne toute tentative d’obtenir de l’argent ou des biens par tromperie dans le cadre d’une transaction, et constitue une forme de cybercriminalité particulièrement coûteuse. En 2024, les entreprises australiennes ont perdu plus de 152 millions de dollars australiens à cause d’escroqueries liées à la redirection de paiements. Les environnements de fraude sans présentation de la carte (CNP), où la carte physique n’est jamais utilisée, sont particulièrement exposés à la fraude.

Comment fonctionne la fraude aux paiements en Australie ?

La fraude aux paiements suit souvent une séquence assez prévisible, même si les méthodes peuvent varier. Les criminels commencent par obtenir des informations de carte, des identifiants de compte ou des informations personnelles via des attaques d’hameçonnage, des fuites de données ou l’achat de données volées sur des marketplaces du dark web. Récemment, plusieurs fuites de données majeures ont eu lieu en Australie, et les informations de titulaires de cartes exposées lors de ces incidents peuvent être utilisées pour commettre des fraudes.

Une fois les données obtenues, les fraudeurs les vérifient en réalisant des transactions de faible montant auprès de plusieurs entreprises pour identifier les numéros de carte encore actifs. Ces attaques restent souvent invisibles jusqu’à l’apparition d’achats frauduleux plus importants. Une fois ces informations validées, les criminels peuvent soit effectuer eux-mêmes des achats, soit revendre les données de carte à d’autres fraudeurs. Dans le cas de la fraude sans présentation de la carte, l’objectif consiste généralement à acquérir des biens de grande valeur, faciles à revendre rapidement.

Dans les scénarios de piratage de compte (ATO), les fraudeurs modifient les adresses de livraison, utilisent le crédit en magasin ou exploitent les moyens de paiement enregistrés avant même que le titulaire légitime du compte ne s’en aperçoive. L’entreprise est généralement la dernière à être informée. Au moment où une rétrofacturation est demandée, les biens ont déjà disparu.

Quels sont les types de fraude aux paiements les plus courants qui affectent les entreprises australiennes ?

La fraude sans présentation de la carte (CNP), le piratage de compte (ATO) et la fraude amicale figurent parmi les types de fraude les plus fréquents pour les entreprises australiennes. Voici comment chacun fonctionne :

• Fraude sans présentation de la carte (CNP) : il s’agit de la catégorie de fraude la plus répandue en Australie, représentant 90 % de l’ensemble des fraudes par carte en 2023, et elle survient lorsque des informations de carte volées sont utilisées pour effectuer des achats en ligne. Les fuites de données à grande échelle renforcent le risque en exposant un volume important d’informations de cartes. Un fraudeur disposant d’une liste de numéros de cartes australiennes vérifiés peut lancer des tentatives d’achat automatisées sur des centaines d’entreprises simultanément.

• Piratage de compte (ATO) : le piratage de compte vise vos clients existants plutôt que l’exploitation directe de données de carte bancaire. Un fraudeur obtient l’accès à un compte client légitime, généralement par credential stuffing (c’est-à-dire lorsque des combinaisons identifiant/mot de passe volées lors d’une fuite de données sont testées sur d’autres plateformes), puis utilise les moyens de paiement enregistrés et l’historique du compte pour effectuer des achats. Cette forme de fraude est plus difficile à repérer, car la transaction paraît provenir d’un client connu. Un changement d’adresse de livraison ou une commande soudaine d’un montant élevé peut parfois être le seul signe d’alerte.

• Fraude amicale et abus de litige : la fraude amicale survient lorsqu’un titulaire légitime de carte effectue un achat valide, puis conteste la transaction auprès de sa banque en affirmant qu’elle n’était pas autorisée. Cela peut être intentionnel (le client conserve les biens tout en récupérant les fonds) ou résulter d’une confusion réelle (le client ne reconnaît pas le nom de l’entreprise figurant sur son relevé bancaire). Dans les deux situations, c’est l’entreprise qui en assume le coût. En Australie, le processus de rétrofacturation place la charge de la preuve sur l’entreprise, et faire aboutir un litige nécessite du temps et des ressources administratives.

Comment les entreprises australiennes peuvent-elles détecter et prévenir la fraude aux paiements ?

La prévention de la fraude repose sur un ensemble de contrôles combinés. La combinaison la plus adaptée dépend de ce que vous vendez, à qui vous vendez et par quels canaux.

Les méthodes les plus courantes incluent :

• Des contrôles de vélocité et une surveillance des transactions : les fraudes par test de cartes bancaires laissent souvent apparaître des signaux de vélocité. Par exemple, plusieurs transactions de faible montant peuvent être effectuées en peu de temps depuis la même adresse IP, le même appareil ou le même numéro de carte. La définition de seuils permettant d’identifier ou de bloquer ces comportements peut mettre fin au test avant qu’il ne débouche sur des fraudes plus importantes. La plupart des infrastructures de paiement intègrent ce type de mécanisme, mais les règles doivent être ajustées en fonction de votre profil de transactions.

• La correspondance du code de vérification de carte (CVV) et vérification de l’adresse : la correspondance du CVV repose sur la saisie du code de sécurité à trois ou quatre chiffres présent sur la carte physique. Les contrôles du service de vérification d’adresse (AVS) (c’est-à-dire la comparaison de l’adresse de facturation renseignée lors du paiement avec celle enregistrée par l’émetteur de la carte) constituent une autre option. Aucune de ces méthodes n’est infaillible, mais utilisées ensemble, elles compliquent les tentatives de fraude et découragent les attaques les plus opportunistes.

• Les files de vérification manuelle : certaines transactions nécessitent une vérification humaine. Les commandes avec des incohérences entre l’adresse de facturation et l’adresse de livraison, les nouveaux clients passant des commandes importantes ou les achats expédiés vers des services de réexpédition doivent être examinés avant expédition. L’intérêt de la vérification manuelle dépend du volume de commandes et du panier moyen, mais il est essentiel de définir un processus d’escalade clair.

• Connaître vos propres schémas : vos données historiques de transactions sont l’un de vos outils les plus efficaces pour détecter la fraude aux paiements en ligne. Des pics inhabituels de commandes dans certaines zones géographiques, une hausse soudaine des cartes refusées ou une part anormalement élevée de nouveaux clients achetant des cartes cadeaux sont autant de signaux à examiner. Ces indicateurs n’apparaissent pas dans des règles de fraude génériques, il est donc essentiel de bien comprendre ce qui est normal pour votre activité.

• 3D Secure 2 (3DS2) : ce protocole authentifie les transactions par carte en ligne et s’exécute souvent de manière transparente en arrière-plan grâce à la prise d’empreinte d’appareil et aux données comportementales. Dans certains cas, la responsabilité des rétrofacturations liées à la fraude peut être transférée de l’entreprise vers l’émetteur de la carte. Un mécanisme qui réduit concrètement le risque pour les entreprises australiennes qui vendent à des clients.

Stripe Radar est le système intégré de détection de la fraude de Stripe. Grâce aux paiements traités pour des millions d’entreprises à travers le monde, Radar peut repérer des mécanismes de fraude à l’échelle de l’ensemble du réseau Stripe. Même si aucun système de lutte contre la fraude ne peut éliminer totalement ce risque, Radar contribue à le réduire et à limiter l’impact de la fraude sur votre activité. Radar permet de détecter automatiquement de nombreuses fraudes automatisées ou opportunistes qui nécessiteraient autrement d’importantes vérifications manuelles. En revanche, les attaques sophistiquées menées par des fraudeurs déterminés requièrent toujours une intervention humaine.

Comment Stripe Radar peut vous aider ?

Stripe Radar s’appuie sur des modèles d’IA entraînés à partir des données issues du réseau mondial de Stripe pour détecter et prévenir la fraude. Il met continuellement à jour ces modèles pour tenir compte des dernières tendances en matière de fraude, et protège ainsi votre entreprise à mesure que la fraude évolue.

Stripe propose également Radar for Fraud Teams, qui permet aux utilisateurs d’ajouter des règles personnalisées pour faire face aux scénarios de fraude propres à leurs activités et d’accéder à des analyses avancées en la matière.

Radar peut aider votre entreprise à :

• Prévenir les pertes dues à la fraude : Stripe traite plus de 1 000 milliards de paiements chaque année. À ce niveau d’échelle, Radar peut détecter et prévenir la fraude avec une précision inégalée, ce qui vous permet de limiter les pertes financières.

• Augmenter les revenus : les modèles d’IA de Radar sont notamment entraînés avec des données réelles, provenant de litiges, d’informations clients ou encore de la navigation. Ils permettent à Radar d’identifier les transactions à risque tout en réduisant le nombre de faux positifs, augmentant ainsi vos revenus.

• Gagner du temps : Radar est intégré à Stripe et ne nécessite aucune ligne de code pour être configuré. Vous pouvez suivre vos performances en matière de fraude, définir des règles et accéder aux analyses depuis une plateforme unique, pour plus d’efficacité.

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