Luhn-algoritmen, även kallad modulus-10- eller mod-10-algoritmen, är en enkel kontrollsummeformel som används för att validera identifieringsnummer. Algoritmen, som utvecklats av IBM-ingenjören Hans Peter Luhn, kan användas för att validera kreditkortsnummer, IMEI-nummer (International Mobile Equipment Identity) och andra numeriska data. Idag använder företag den ofta för att öka korrektheten och tillförlitligheten vid datainmatning, särskilt när de hanterar känslig information som betalningsuppgifter.
Nedan delar vi med oss av vad företag behöver veta om Luhn-algoritmen: vad den är, varför den är så viktig och hur du använder den för att öka säkerheten för dina kunders betalningar.
Vad innehåller den här artikeln?
- Varför är Luhn-algoritmen så viktig?
- Vilka typer av nummer validerar Luhn-algoritmen?
- Hur använder olika branscher Luhn-algoritmen?
- Luhn-algoritmens formel
- Begränsningar för Luhn-algoritmen
Varför är Luhn-algoritmen så viktig?
Luhn-algoritmen har varit en game changer i datavalideringsvärlden och vid förebyggande av bedrägerier av följande skäl:
Förbättrad datakorrekthet: Luhn-algoritmen är en enkel metod för att upptäcka vanliga typer av inmatningsfel som enstaka felskrivna siffror eller byte av två intilliggande siffror, vilket är särskilt viktigt i branscher som bank- och finansbranschen.
Enkel implementering: Algoritmen är enkel att förstå och implementera i olika programmeringsspråk utan att betydande datorresurser behöver användas, vilket gör att den kan ha många olika användningsområden.
Funktioner i realtid: Luhn-algoritmen kan användas i realtid för att verifiera riktigheten av numeriska data när de matas in, och den har blivit en viktig kontroll för system som kräver omedelbar datavalidering.
Förebyggande av bedrägerier: Även om det inte är idiotsäkert mot sofistikerade bedrägeriförsök, hjälper Luhn-algoritmen till att utesluta ogiltiga nummer innan en transaktion eller operation fortsätter, vilket kan avskräcka från bedrägeriförsök och minska förekomsten av fel som kan leda till bedrägerier eller säkerhetsöverträdelser.
Kostnadseffektivitet: Genom att upptäcka fel tidigt i processen hjälper algoritmen till att undvika kostnader i samband med felaktig databehandling, t.ex. ekonomiska förluster, kundmissnöje och de administrativa kostnaderna för att korrigera fel.
Globalt inflytande: På grund av sin effektivitet och enkelhet används Luhn-algoritmen i stor utsträckning över hela världen och har satt en standard för metoder för validering av kreditkort och ID-nummer.
Vilka typer av nummer validerar Luhn-algoritmen?
I alla system där siffror matas in manuellt kan Luhn-algoritmen användas som ett valideringsverktyg i realtid för att omedelbart upptäcka och markera fel, vilket förbättrar datakvaliteten och driftseffektiviteten. Här är en översikt över de typer av nummerserier som vanligtvis verifieras.
Kreditkortsnummer: Den vanligaste användningen av Luhn-algoritmen är för att verifiera kreditkort. Innan en kreditkortstransaktion behandlas kan kortnumret kontrolleras med hjälp av Luhn-algoritmen för att bekräfta att det är en giltig sekvens. Det här steget hjälper till att identifiera oavsiktliga inmatningsfel eller ofullständiga nummer.
Identifieringsnummer: Luhn-algoritmen används för att validera identifieringsnummer som socialförsäkringsnummer, IMEI-nummer för mobiltelefoner eller nationella identifieringsnummer. Den här valideringen kontrollerar att dessa nummer har angetts och bearbetats korrekt.
Finansiella identifierare: Banker använder Luhn-algoritmen för att verifiera kontonummer och andra finansiella identifierare innan de behandlar transaktioner, t.ex. överföringar.
Streckkoder: Vissa streckkodsformat innehåller en kontrollsiffra som beräknas med hjälp av Luhn-algoritmen. Streckkodsläsare använder algoritmen för att verifiera att streckkoderna skannas korrekt för mer exakt spårning av lager, betalningar i detaljhandeln och logistikverksamhet.
Hur använder olika branscher Luhn-algoritmen?
Här är en kort sammanfattning över några vanliga användningar av Luhn-algoritmen i praktiken:
Inköp online: När du gör ett köp online använder betalningssystemet Luhn-algoritmen för att verifiera att du angav ett giltigt kreditkortsnummer innan transaktionen behandlas.
Banksystem: Banker använder Luhn-algoritmen för att validera kontonummer och clearingnummer för att säkerställa att pengar överförs till rätt konton.
Mobiltelefoner: IMEI-nummer (International Mobile Equipment Identity) identifierar mobila enheter unikt och innehåller en kontrollsiffra som beräknas från de andra siffrorna med hjälp av Luhn-algoritmen. Detta hjälper till att verifiera integriteten hos IMEI-numret, vilket hjälper till att förebygga bedrägerier och identifiera enheter när du köper en begagnad telefon.
Officiella dokument: I vissa länder innehåller identifieringsnummer som socialförsäkringsnummer eller nationella ID-nummer en kontrollsiffra som beräknas med hjälp av Luhn-algoritmen. Detta hjälper myndigheter att verifiera korrektheten av dessa nummer under datainmatning och bearbetning.
Företag inom el, gas och vatten: Leverantörer av allmännyttiga tjänster använder ofta Luhn-algoritmen för att validera kundkontonummer. Detta säkerställer att fakturerings- och betalningsinformation associeras till rätt konton, vilket minskar faktureringsfel och kundtjänstproblem.
Biljettsystem: Flygbolag och andra transportföretag använder Luhn-algoritmen för att validera bokningsreferensnummer eller biljettnummer, vilket säkerställer korrekt datainmatning och minskar risken för biljettbedrägerier.
Luhn-algoritmens formel
Luhn-algoritmen har ingen formel i konventionell matematisk mening. Den består snarare av en serie steg.
Steg 1: Börja från höger, dubbla värdet för den näst sista siffran och fortsätt att göra samma sak för varannan siffra. Om resultatet av en duplicering är större än 9, adderar du siffrorna i resultatet för att få ett ensiffrigt tal.
Exempel: 6 × 2 = 12: 1 + 2 = 3Steg 2: Summera alla siffror som du inte dubblade och de nya värdena du fick vid dupliceringen.
Steg 3: Fastställa om totalsumman är en multipel av 10. Numret anses vara giltigt enligt Luhn-algoritmen om summan slutar på 0.
För att illustrera, låt oss verifiera talet 79927398713 med hjälp av Luhn-algoritmformeln.
Duplicera varannan siffra från höger:
1 x 2 = 2
8 x 2 = 16 (1 + 6 = 7)
3 × 2 = 6
2 × 2 = 4
9 x 2 = 18 (1 + 8 = 9)
Addera ihop alla siffror, inklusive de icke-duplicerade siffrorna:
7 + 9 + 9 + 4 + 7 + 6 + 9 + 7 + 7 + 2 + 3 = 70
Numret 79927398713 är giltigt enligt Luhn-algoritmen eftersom resultatet är 70, vilket är en multipel av 10.
Dessa steg utgör den "formel" eller procedur som Luhn-algoritmen följer för att validera eller generera tal.
![The Luhn algorithm illustrated - Example of the Luhn algorithm in practice](https://images.stripeassets.com/fzn2n1nzq965/7mBN701LWvnXJPPU9NaqUx/e7df27fb8e1c5f8637f27ee7f5ae21f8/The-Luhn-algorithm-illustrated.png?w=1812&q=80)
Begränsningar för Luhn-algoritmen
Även om Luhn-algoritmen är ett kraftfullt verktyg för feldetektering och numerisk validering, har den vissa begränsningar. När det gäller identifiering av bedrägerier eller datavalidering är Luhn-algoritmen vanligtvis bara en del av en mer omfattande uppsättning kontroller och balanser, och att enbart förlita sig på den för dessa metoder är inte tillrådligt.
Luhn-algoritmens begränsningar vid datavalidering beskrivs nedan.
Detektering av komplexa fel: Algoritmen är utformad för att fånga upp vanliga fel som enstaka felskrivna siffror eller intilliggande siffertranspositioner (t.ex. 67 blir 76), men den upptäcker inte mer komplexa fel som icke-intilliggande sifferbyten (t.ex. 197 blir 971).
Identifiering av bedrägerier: Luhn-algoritmen kan verifiera den potentiella giltigheten av en nummersekvens, men den kan inte avgöra om den motsvarar ett legitimt konto eller identitet eller skydda mot avsiktliga bedrägliga aktiviteter, där den bedrägliga aktören har en giltig nummerserie.
Icke-numeriska data: Algoritmen gäller endast för numeriska data och kan inte användas för att validera data som innehåller bokstäver eller symboler.
Dataintegritet: Algoritmen kontrollerar bara numerisk giltighet, inte dataintegritet. Den kan inte upptäcka om uppgifterna har ändrats avsiktligt eller identifiera vilken del av uppgifterna som är felaktiga.
Förutsägbarhet: Algoritmen är en välkänd standardmetod och vem som helst med kunskap om algoritmen kan generera siffror som klarar Luhn-kontrollen. Denna förutsägbarhet kan vara en nackdel i situationer där en högre säkerhetsnivå krävs.
Trots dessa begränsningar är Luhn-algoritmen fortfarande ett allmänt använt verktyg för preliminära kontroller av numeriska sekvenser i olika användningsområden, särskilt inom finansiella tjänster.
Innehållet i den här artikeln är endast avsett för allmän information och utbildningsändamål och ska inte tolkas som juridisk eller skatterelaterad rådgivning. Stripe garanterar inte att informationen i artikeln är korrekt, fullständig, adekvat eller aktuell. Du bör söka råd från en kompetent advokat eller revisor som är licensierad att praktisera i din jurisdiktion för råd om din specifika situation.