อัลกอริทึม Luhn หรือที่เรียกว่าสูตร Luhn หรืออัลกอริทึม "modulus 10" หรือ "mod 10" เป็นสูตรตรวจสอบผลรวมง่ายๆ ที่ใช้ในการตรวจสอบหมายเลขประจำตัว อัลกอริทึมที่พัฒนาโดยวิศวกร IBM Hans Peter Luhn นี้สามารถใช้ตรวจสอบหมายเลขบัตรเครดิต หมายเลขอุปกรณ์เคลื่อนที่ระหว่างประเทศ (IMEI) และข้อมูลตัวเลขอื่นๆ ธุรกิจมักจะใช้อัลกอริทึม Luhn เพื่อเพิ่มความถูกต้องและความน่าเชื่อถือของกระบวนการป้อนข้อมูล โดยเฉพาะเมื่อจัดการกับข้อมูลที่ละเอียดอ่อน เช่น ข้อมูลการชําระเงิน

ในบทความนี้่ เราจะแบ่งปันสิ่งที่ธุรกิจต้องรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมของ Luhn ไม่ว่าจะเป็นคำอธิบาย เหตุผลที่มีความสําคัญ และวิธีใช้อัลกอริทึมนี้เพื่อช่วยเพิ่มความปลอดภัยในการชําระเงินของลูกค้า

บทความนี้ให้ข้อมูลอะไรบ้าง

• สูตรอัลกอริทึม Luhn
  
• เหตุใดอัลกอริทึม Luhn จึงสำคัญอย่างยิ่ง
  
• อัลกอริทึม Luhn ตรวจสอบตัวเลขประเภทใด
  
• อุตสาหกรรมต่างๆ ใช้อัลกอริทึม Luhn อย่างไร
  
• ข้อจํากัดของอัลกอริทึม Luhn
  
• Stripe Radar ช่วยอะไรได้บ้าง
  

สูตรอัลกอริทึม Luhn

อัลกอริทึมลูห์นไม่มี Luhn ในแง่ทางคณิตศาสตร์ทั่วไป แต่ประกอบด้วยชุดของขั้นตอนดังนี้

• ขั้นตอนที่ 1: เริ่มจากทางขวา ให้นำตัวเลขของหลักรองสุดท้ายมาคูณสอง และทำเช่นเดียวกันทุกๆ สองหลัก หากผลลัพธ์ของการคูณสองใดๆ มากกว่า 9 ให้บวกจำนวนหลักของผลลัพธ์เพื่อให้ได้ตัวเลขหลักเดียว
  ตัวอย่าง: 6 × 2 = 12; 1 + 2 = 3

• ขั้นตอนที่ 2: นำตัวเลขของทุกหลักที่คุณไม่ได้คูณสองและค่าใหม่ที่คุณได้รับจากการคูณสองมารวมกัน

• ขั้นตอนที่ 3: กําหนดว่าผลรวมเป็นผลคูณของ 10 หรือไม่ จํานวนนี้ถือว่าถูกต้องตามอัลกอริทึม Luhn หากผลรวมลงท้ายด้วย 0

เพื่อให้เห็นภาพ เราจะทำการตรวจสอบหมายเลข 79927398713 โดยใช้สูตรอัลกอริทึม Luhn

นำตัวเลขของทุกสองหลักจากทางขวามาคูณสอง:

1 x 2 = 2

8 x 2 = 16 (1 + 6 = 7)

3 × 2 = 6

2 × 2 = 4

9 x 2 = 18 (1 + 8 = 9)

และนำทุกหลักมารวมกัน รวมถึงหลักที่ไม่ได้คูณสอง:

*7 + 9 + 9 + 4 + 7 + 6 + 9 + 7 + 7 + 2 + 3 = 70 *

ตัวเลข 79927398713 ถูกต้องตามอัลกอริทึม Luhn เพราะผลลัพธ์คือ 70 ซึ่งเป็นผลคูณของ 10

ขั้นตอนเหล่านี้ก่อให้เกิด "สูตร" หรือขั้นตอนที่อัลกอริทึม Luhn ดำเนินการเพื่อตรวจสอบหรือสร้างตัวเลข

เหตุใดอัลกอริทึม Luhn จึงสำคัญอย่างยิ่ง

อัลกอริทึมของ Luhn ถือเป็นตัวเปลี่ยนเกมในเรื่องการตรวจสอบข้อมูลและการป้องกันการฉ้อโกงในหลายอุตสาหกรรม โดยเฉพาะอย่างยิ่งในด้านการเงิน การชำระเงิน และบริการภาครัฐ

นี่คือสาเหตุบางประการว่าเหตุใดการออกแบบนี้จึงมีความสําคัญ

• ปรับปรุงความแม่นยําของข้อมูล: อัลกอริทึม Luhn เป็นวิธีการที่ตรงไปตรงมาในการตรวจจับข้อผิดพลาดเกี่ยวกับข้อมูลป้อนเข้าประเภททั่วไป เช่น ข้อผิดพลาดหลักเดียวหรือข้อผิดพลาดในการเปลี่ยนตำแหน่งที่ทำให้ตัวเลขสองหลักกลับกัน ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น การเงินและการธนาคาร

• ความสะดวกในการนำไปใช้: อัลกอริทึมนี้เข้าใจง่ายและนำไปใช้ในภาษาการเขียนโปรแกรมต่างๆ โดยไม่ต้องใช้ทรัพยากรในการคำนวณจำนวนมาก ทำให้สามารถเข้าถึงได้สำหรับการใช้งานที่หลากหลาย

• ความสามารถแบบเรียลไทม์: อัลกอริทึม Luhn สามารถนำไปใช้แบบเรียลไทม์เพื่อตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูลตัวเลขในขณะที่ป้อน และกลายเป็นวิธีการตรวจสอบที่สำคัญสำหรับระบบที่ต้องมีการตรวจสอบข้อมูลทันที

• การป้องกันการฉ้อโกง: แม้ว่าจะไม่สามารถป้องกันความพยายามในการฉ้อโกงที่ซับซ้อนได้ แต่อัลกอริทึม Luhn ก็ทำหน้าที่เป็นด่านแรกในการป้องกัน นอกจากนี้ ช่วยคัดกรองหมายเลขที่ไม่ถูกต้องก่อนทำธุรกรรมหรือดำเนินการใดๆ ซึ่งสามารถป้องกันการฉ้อโกงและลดการเกิดข้อผิดพลาดที่อาจนำไปสู่การฉ้อโกงหรือการละเมิดความปลอดภัยได้

• ประสิทธิภาพในแง่ของค่าใช้จ่าย: อัลกอริทึมนี้จะตรวจพบข้อผิดพลาดตั้งแต่เนิ่นๆ ของกระบวนการเพื่อหลีกเลี่ยงค่าใช้จ่ายที่เกี่ยวข้องกับการประมวลผลข้อมูลที่ไม่ถูกต้อง เช่น ความสูญเสียทางการเงิน ความไม่พอใจของลูกค้า และค่าใช้จ่ายด้านการบริหารจัดการในการแก้ไขข้อผิดพลาด

• อิทธิพลทั่วโลก: อัลกอริทึม Luhn ได้รับการใช้งานอย่างกว้างขวางทั่วโลกเพื่อตรวจสอบหมายเลขประจําตัวประชาชนโดยบริษัทบัตรเครดิตรายใหญ่ หน่วยงานรัฐ และสถาบันการเงิน

อัลกอริทึม Luhn ได้กลายมาเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสําหรับการยืนยันบัตรเครดิตและข้อมูลที่ละเอียดอ่อนโดยการตรวจจับข้อผิดพลาด ป้องกันการฉ้อโกง และช่วยให้มั่นใจได้ถึงธุรกรรมที่ถูกต้อง นอกจากนี้ ความสะดวกในการติดตั้งใช้งานและการตรวจสอบความถูกต้องแบบเรียลไทม์ของวิธีนี้ทําให้เป็นมาตรการรักษาความปลอดภัยหลักในการประมวลผลการชําระเงินและระบบการเงิน

อัลกอริทึม Luhn ตรวจสอบตัวเลขประเภทใด

ในระบบใดก็ตามที่มีการป้อนตัวเลขด้วยตนเอง อัลกอริทึม Luhn สามารถใช้เป็นเครื่องมือตรวจสอบแบบเรียลไทม์เพื่อตรวจจับและไฮไลท์ข้อผิดพลาดได้ทันที ซึ่งจะช่วยปรับปรุงคุณภาพข้อมูลและประสิทธิภาพการดำเนินงาน โดยจะช่วยให้แน่ใจว่าลำดับตัวเลขมีโครงสร้างที่ถูกต้องก่อนการประมวลผลต่อไป

ต่อไปนี้เป็นภาพรวมของประเภทลำดับตัวเลขที่มักจะตรวจยืนยัน

• หมายเลขบัตรเครดิต: วิธีการใช้งานอัลกอริทึม Luhn ที่พบบ่อยที่สุดคือการยืนยันหมายเลขบัตรเครดิต ก่อนที่จะประมวลผลธุรกรรมบัตรเครดิต ระบบจะตรวจสอบหมายเลขบัตรเทียบกับอัลกอริทึม Luhn เพื่อยืนยันว่าเป็นลําดับที่ถูกต้อง ขั้นตอนนี้จะช่วยตรวจจับข้อผิดพลาดในการป้อนข้อมูลโดยไม่ตั้งใจหรือตัวเลขที่ไม่สมบูรณ์ บัตรเครดิตเกือบทุกใบจะใช้การตรวจสอบ Luhn ด้วย

• หมายเลขประจําตัว: อัลกอริทึม Luhn ใช้เพื่อตรวจสอบหมายเลขประจําตัว เช่น หมายเลขประกันสังคม หมายเลข IMEI สําหรับโทรศัพท์มือถือ หรือหมายเลขประจําตัวประชาชน การตรวจสอบความถูกต้องนี้จะตรวจสอบว่ามีการป้อนหมายเลขและประมวลผลอย่างถูกต้องแล้ว

• ข้อมูลระบุทางการเงิน: ธนาคารและสถาบันการเงินจำนวนมากใช้อัลกอริทึม Luhn เพื่อตรวจสอบหมายเลขบัญชีและตัวระบุทางการเงินอื่นๆ เช่น หมายเลขการกำหนดเส้นทาง ก่อนดำเนินการธุรกรรม เช่น การโอนเงิน

• บาร์โค้ด: บาร์โค้ดบางรูปแบบ เช่น รหัส EAN และ UPC จะมีหลักตรวจสอบที่คำนวณโดยใช้อัลกอริทึม Luhn โดยเครื่องสแกนจะใช้อัลกอริทึมนี้เพื่อตรวจสอบว่าบาร์โค้ดได้รับการสแกนอย่างถูกต้องเพื่อการติดตามสินค้าคงคลัง การชําระเงินค้าปลีก และการดำเนินการด้านลอจิสติกส์ที่แม่นยำยิ่งขึ้น

อุตสาหกรรมต่างๆ ใช้อัลกอริทึมของ Luhn อย่างไร

อัลกอริทึม Luhn ถูกใช้ในหลายอุตสาหกรรมเพื่อยืนยันข้อมูลตัวเลขที่สําคัญ ป้องกันข้อผิดพลาดจากการป้อนข้อมูลโดยไม่ได้ตั้งใจ และเพิ่มประสิทธิภาพการป้องกันการฉ้อโกง

ต่อไปนี้คือตัวอย่างคร่าวๆ เกี่ยวกับวิธีการทำงานเชิงปฏิบัติโดยทั่วไปของอัลกอริทึม Luhn

• ชอปปิงออนไลน์: เมื่อคุณซื้อสินค้าออนไลน์ ระบบการชำระเงินจะใช้อัลกอริทึม Luhn เพื่อตรวจสอบว่าคุณได้ป้อนหมายเลขบัตรเครดิตที่ถูกต้องก่อนประมวลผลธุรกรรม วิธีนี้ช่วยลดการชําระเงินที่ถูกปฏิเสธเนื่องจากการพิมพ์ผิดหรือตัวเลขไม่ถูกต้องได้

• ระบบธนาคาร: ธนาคารและบริษัทบัตรเครดิตใช้อัลกอริทึม Luhn ในการตรวจสอบหมายเลขบัญชีและ Routing Number เพื่อให้แน่ใจว่ามีการโอนเงินไปยังบัญชีที่ถูกต้อง วิธีนี้จะช่วยให้แน่ใจว่าเงินจะถูกโอนไปยังบัญชีการเงินที่ถูกต้องก่อนที่จะดำเนินการโอนเงินทางอิเล็กทรอนิกส์ (EFT) หรือการชำระเงินแบบ ACH

• โทรศัพท์มือถือ: หมายเลขอุปกรณ์เคลื่อนที่สากล (IMEI) ระบุอุปกรณ์เคลื่อนที่ที่ไม่ซ้ํากัน และประกอบด้วยหมายเลขตัวสุดท้ายที่คํานวณจากหมายเลขอื่นๆ โดยใช้อัลกอริทึม Luhn กระบวนการนี้จะช่วยยืนยันความสมบูรณ์ของหมายเลข IMEI ซึ่งช่วยในการป้องกันการฉ้อโกงและการระบุอุปกรณ์เมื่อซื้อโทรศัพท์มือสอง

• เอกสารของรัฐบาล: ในบางประเทศ หมายเลขประจำตัว เช่น หมายเลขประกันสังคมหรือหมายเลขประจำตัวประชาชนจะมีหมายเลขตรวจสอบที่คำนวณโดยใช้อัลกอริทึม Luhn วิธีนี้ช่วยให้หน่วยงานภาครัฐตรวจสอบความถูกต้องของตัวเลขเหล่านี้ในระหว่างการป้อนข้อมูลและการประมวลผลในบันทึกภาษี สวัสดิการสังคม และการออกเอกสาร

• บริษัทสาธารณูปโภค: ผู้ให้บริการสาธารณูปโภคมักจะใช้อัลกอริทึม Luhn เพื่อตรวจสอบหมายเลขบัญชีของลูกค้า การดำเนินการนี้จะช่วยให้มั่นใจว่าการเรียกเก็บเงินและข้อมูลการชําระเงินมีความเกี่ยวข้องกับบัญชีที่ถูกต้อง ลดข้อผิดพลาดในการเรียกเก็บเงินและปัญหาด้านการบริการลูกค้า

• ระบบการออกตั๋ว: สายการบิน รถไฟ และบริษัทการคมนาคมอื่นๆ ใช้อัลกอริทึม Luhn เพื่อตรวจสอบหมายเลขอ้างอิงการจองหรือหมายเลขตั๋ว ทําให้มั่นใจว่าข้อมูลที่ป้อนถูกต้องและลดความเสี่ยงของการฉ้อโกงตั๋ว

ข้อจํากัดของอัลกอริทึม Luhn

แม้ว่าอัลกอริทึม Luhn จะเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสําหรับการตรวจจับข้อผิดพลาดและการตรวจสอบตัวเลข แต่ก็มีข้อจํากัดบางประการ เมื่อพูดถึงการตรวจจับการฉ้อโกง หรือการตรวจสอบข้อมูล อัลกอริทึมของ Luhn จะเป็นเพียงส่วนหนึ่งของชุดการตรวจสอบและการถ่วงดุลที่ครอบคลุมกว่า และไม่ควรเป็นปัจจัยเดียวที่ใช้ในการดำเนินงานที่ให้ความสำคัญต่อความปลอดภัยเป็นอย่างยิ่ง

ต่อไปนี้คือข้อจํากัดสําคัญบางส่วนของอัลกอริทึม Luhn

• การตรวจจับข้อผิดพลาดที่ซับซ้อน: อัลกอริทึมนี้ได้รับการออกแบบมาเพื่อตรวจจับข้อผิดพลาดทั่วไป เช่น การป้อนตัวเลขหลักเดียวผิดหรือการสลับตัวเลขที่อยู่ติดกัน (เช่น 67 กลายเป็น 76) แต่จะไม่ตรวจจับข้อผิดพลาดที่ซับซ้อนกว่า เช่น การสลับตัวเลขที่ไม่อยู่ติดกัน (เช่น 197 กลายเป็น 971) หรือตัวเลขที่ไม่ถูกต้องหลายตัวในลำดับ

• การตรวจจับการฉ้อโกง: อัลกอริทึม Luhn สามารถตรวจสอบว่าลําดับของตัวเลขนั้นถูกต้องหรือไม่ แต่ไม่สามารถระบุได้ว่าสอดคล้องกับบัญชีหรือข้อมูลระบุตัวตนที่ถูกต้องหรือไม่ หรือป้องกันกิจกรรมการฉ้อโกงโดยเจตนาซึ่งผู้กระทําการฉ้อโกงมีลําดับหมายเลขที่ถูกต้อง

• ข้อมูลที่ไม่ใช่ตัวเลข: อัลกอริทึมนี้ใช้ได้กับข้อมูลตัวเลขเท่านั้น และไม่สามารถใช้ตรวจสอบข้อมูลที่มีตัวอักษร สัญลักษณ์ อักขระพิเศษ หรือตัวระบุตัวอักษรและตัวเลข

• ความถูกต้องสมบูรณ์ของข้อมูล: อัลกอริทึมจะตรวจสอบความถูกต้องของตัวเลขเท่านั้น แต่ไม่ได้ตรวจสอบความสมบูรณ์ของข้อมูล และไม่สามารถตรวจจับได้ว่าข้อมูลมีการเปลี่ยนแปลงโดยตั้งใจหรือระบุส่วนที่ไม่ถูกต้องของข้อมูล

• ความสามารถในการคาดการณ์: อัลกอริทึมนี้เป็นวิธีการมาตรฐานที่เป็นที่รู้จักกันดี และใครก็ตามที่มีความรู้เกี่ยวกับอัลกอริทึมสามารถสร้างตัวเลขที่ผ่านการตรวจสอบ Luhn ความสามารถในการคาดการณ์นี้อาจเป็นข้อเสียเปรียบในสถานการณ์ที่จำเป็นต้องมีการรักษาความปลอดภัยในระดับที่สูงกว่า

• การประยุกต์ใช้ที่จำกัดในด้านการรักษาความปลอดภัยทางไซเบอร์: เนื่องจากการตรวจสอบ Luhn ไม่ได้เข้ารหัสหรือปกปิดข้อมูล จึงไม่สามารถให้การรักษาความปลอดภัยต่อการโจมตีที่เป็นอันตราย เช่น การแฮ็ก การฟิชชิ่ง หรือการละเมิดข้อมูล ดังนั้นจึงควรใช้ร่วมกับมาตรการรักษาความปลอดภัยอื่นๆ เช่น การเข้ารหัส การตรวจสอบปัจจัยหลายประการ (MFA) และการตรวจจับการฉ้อโกงที่ขับเคลื่อนด้วย AI

แม้จะมีข้อจํากัดเหล่านี้ แต่อัลกอริทึม Luhn ก็ยังคงเป็นเครื่องมือที่ใช้กันอย่างกว้างขวางสําหรับการตรวจสอบเลขลําดับเลขเบื้องต้นในการใช้งานต่างๆ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในบริการทางการเงิน เมื่อใช้ร่วมกับกระบวนการรักษาความปลอดภัยและการตรวจสอบเพิ่มเติม วิธีนี้จะช่วยเพิ่มความแม่นยำของข้อมูลและป้องกันข้อผิดพลาดโดยไม่ได้ตั้งใจในลำดับตัวเลขได้

Stripe Radar ช่วยอะไรได้บ้าง

Stripe Radar ฝึกโมเดล AI ให้ตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงโดยใช้ข้อมูลจากเครือข่าย Stripe ทั่วโลก และจะอัปเดตโมเดลเหล่านี้อย่างต่อเนื่องตามแนวโน้มการฉ้อโกงล่าสุด เพื่อปกป้องธุรกิจของคุณเมื่อการฉ้อโกงพัฒนาขึ้น

นอกจากนี้ Stripe ยังมี Radar for Fraud Teams ที่ช่วยให้ผู้ใช้เพิ่มกฎที่กําหนดเองเพื่อจัดการกับรูปแบบการฉ้อโกงที่เฉพาะเจาะจงสําหรับธุรกิจของตน และเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการฉ้อโกงขั้นสูงได้
Radar ช่วยธุรกิจของคุณได้ดังต่อไปนี้

• การป้องกันการสูญเสียเงินจากการฉ้อโกง: Stripe ประมวลผลการชําระเงินกว่า 1 ล้านล้านดอลลาร์สหรัฐในแต่ละปี ข้อมูลมหาศาลขนาดนี้ช่วยให้ Radar ตรวจจับและป้องกันการฉ้อโกงได้อย่างแม่นยํา ซึ่งช่วยให้คุณประหยัดเงินได้
  
• เพิ่มรายรับ: โมเดล AI ของ Radar ได้รับการฝึกจากข้อมูลการโต้แย้งการชําระเงินจริง ข้อมูลลูกค้า ข้อมูลการเรียกดู และอื่นๆ อีกมากมาย ช่วยให้ Radar ระบุธุรกรรมที่มีความเสี่ยงและลดผลบวกลวงลงได้ ซึ่งจะช่วยเพิ่มรายรับให้คุณ
  
• ประหยัดเวลา: Radar เป็นฟีเจอร์ในตัวของ Stripe และไม่ต้องใช้โค้ดแม้แต่บรรทัดเดียวในการตั้งค่า นอกจากนี้ คุณยังติดตามประสิทธิภาพการตรวจจับการฉ้อโกง เขียนกฎ และทําสิ่งอื่นๆ ได้ในแพลตฟอร์มเดียว ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการป้องกันการฉ้อโกงได้เป็นอย่างดี
  

อ่านเอกสารประกอบเกี่ยวกับ Radar Stripeเพื่อดูข้อมูลเพิ่มเติม