Una puntuación de fraude de protocolo de Internet (IP) califica la probabilidad de que una dirección IP determinada esté vinculada a actividades fraudulentas. La puntuación se calcula usando detalles de redes privadas virtuales (VPN), discrepancias de geolocalización, la velocidad de la transacción y el uso de proxies, por ejemplo a través de centros de datos. Lamentablemente, del 30 % al 95 % del tráfico en las principales redes de proxy 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 a revisión o la bloquean por completo. Por sí sola, la puntuación de fraude de IP transmite información únicamente sobre la conexión en línea de la transacción, no sobre la persona que la usa; aquí es donde las estrategias de fraude pueden fallar.

A continuación, analizaremos cómo ejecutar verificaciones de puntuación de fraude de IP, cómo las empresas las usan en los modelos de riesgo de pago y por qué depender demasiado de ellas puede generar falsos positivos para clientes legítimos.

Conclusiones principales

• Una puntuación de fraude de IP usa detalles sobre la detección de VPN y proxies, las 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 podría crear falsos positivos para los clientes legítimos, incluidos los viajeros de negocios, los empleados remotos que usan VPN corporativas y las personas en redes móviles compartidas.

• Ciertos programas de software pueden recurrir a los datos de las transacciones de millones de empresas para crear un panorama más completo del riesgo potencial de una sola transacción de lo que puede ofrecer un verificador 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 actividades fraudulentas. Para generarla, las herramientas de puntuación verifican la dirección IP con bases de datos de VPN conocidas, proxies, nodos de Tor y centros de datos, y luego agregan el historial de comportamiento, como la toma de control de cuentas, los intentos de prueba de tarjetas y los contracargos anteriores.

¿Qué señales determinan una puntuación de fraude de IP?

Por lo general, las herramientas de puntuación extraen varios tipos de información, lo que brinda un panorama del riesgo real.

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

• Detección de VPN y proxy: La dirección IP se verifica con listas de VPN comerciales conocidas y proxies abiertos, en los que 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 está en San Petersburgo, Rusia, pero la dirección de facturación está en Toronto, Canadá, esa discrepancia se considera un factor de riesgo, en especial en un primer pedido sin historial de compras con el cual comparar.

• Velocidad de la transacción: 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 del nodo de salida de Tor: Tor enruta el tráfico en línea a través de varios relés para ocultar el origen de una posible transacción, lo que lo convierte en un indicador casi automático, aunque muchas personas lo usen por motivos de privacidad completamente legítimos.

• Tráfico del centro de datos: Los consumidores no suelen comprar desde los rangos de IP de Amazon Web Services (AWS) o de 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 prueba de tarjetas.

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

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

Las empresas de comercio electrónico y las plataformas de pago 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 verificaciones 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 a revisión manual o requerir un paso de autenticación adicional.

Por lo general, 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 aprobarse sin complicaciones, mientras que una puntuación de entre 25 y 75 podría solicitar verificación adicional o retenerse para su revisión. Cualquier valor superior a 75 suele justificar tener precaución, en especial cuando se combina con otras señales de advertencia, como una dirección de facturación discrepante 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. Evaluar factores como la verificación de la tarjeta, los datos del dispositivo y los patrones de comportamiento le permite a una empresa tener un panorama más completo al intentar tomar una decisión sobre una transacción. Si se establecen rangos de puntuación de IP (o umbrales) demasiado flexibles, podrían filtrarse pedidos fraudulentos. Pero si se configuran de manera demasiado estricta, se podría rechazar a clientes legítimos en el proceso de compra. Muchos equipos encargados de fraude tratan el establecimiento de umbrales como un ejercicio de calibración continuo.

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

El comportamiento legítimo puede parecer riesgoso a nivel de la red, pero cada cliente que se bloquea por error o que se ve obligado a completar pasos de verificación adicionales puede afectar los resultados económicos 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.

Algunas de las principales fuentes de falsos positivos incluyen las siguientes:

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

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

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

• Herramientas de privacidad: Las VPN se usan por motivos no relacionados con el fraude, desde políticas de seguridad en el lugar de trabajo hasta preferencias personales, pero los modelos de puntuación aún las tratan como un factor de riesgo elevado de forma predeterminada.

¿Cómo se verifica una puntuación de fraude de IP?

Cuando una empresa verifica una sola dirección IP, varios verificadores de puntuación de fraude de IP independientes toman una dirección y devuelven una calificación de riesgo que se basa en parte en cualquier señal de alerta, como el uso de VPN, proxies o centros de datos. Estos sistemas son buenos para una verificación de calificación de riesgo única o para comprender por qué se marcó una transacción en particular.

Pero verificar las direcciones IP de a una no siempre es manejable para las empresas que procesan un gran 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 agregar ningún paso manual. De esa manera, las empresas no tienen que extraer las puntuaciones manualmente ni crear sus propias reglas en torno a ellas; la puntuación se realiza automáticamente como parte del flujo de pago.

Stripe Radar incluye la dirección IP y los datos de ubicación en su puntuación de fraude, pero no trata esos datos como un punto de decisión independiente. Radar evalúa cada transacción frente a cientos de señales, incluidas 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 detrás del análisis de direcciones IP de Radar lo distingue de un verificador 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 brinda un panorama más claro del comportamiento normal y anormal de las transacciones en numerosas industrias, zonas geográficas y tipos de clientes que el que cualquier empresa podría crear si solo observara su propio tráfico. Esa escala le permite a Radar detectar patrones de fraude emergentes, como una nueva red de proxy o una ola coordinada de pruebas de tarjetas, más rápido que una empresa que depende de listas de bloqueo de direcciones IP estáticas. Radar también les permite a las empresas superponer reglas personalizadas por encima de 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 ayudar Stripe Radar

Stripe Radar ayuda a detectar el fraude y a impulsar el crecimiento, mediante el uso de IA entrenada con datos de la red global de Stripe. Radar ayuda a proteger tu empresa del fraude durante todo el ciclo de vida del cliente antes de que afecte tus resultados económicos, a la vez que te ayuda a aprobar a más clientes y pagos legítimos.

Radar permite que tu empresa logre lo siguiente:

• Prevén las pérdidas por fraude: La IA de Radar aprende de más de USD 1.9 billones en transacciones anuales 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 su cuenta.

• Unifica la protección en todos los ataques de fraude en evolución: Radar reúne la protección contra el fraude en las transacciones, el fraude en las cuentas y el abuso de los clientes en una sola solución, de modo que obtienes una protección unificada en los principales tipos de fraude.

• Adáptate a medida que evoluciona el fraude: Radar se adapta de manera continua a los patrones de fraude cambiantes, desde el abuso de origen hasta las transacciones mediante agentes, lo que ayuda a proteger tu empresa contra las amenazas emergentes.

• Trabaja con tu pila de software actual: Usa Radar con los pagos de Stripe sin necesidad de integración, o accede a la inteligencia de Radar a través de API programables, independientemente de si procesas los pagos en Stripe o no.

Obtén más información sobre Stripe Radar o empieza a utilizarlo hoy mismo.

Preguntas frecuentes sobre las puntuaciones de fraude de IP