BIN 号码或银行识别码是出现在信用卡、借记卡或其他支付卡上的六到八个数字的初始序列。此序列可识别发卡机构，并通过确保将费用发送到正确的银行进行付款来促进电子金融交易。

除了识别发卡银行，BIN 还可以提供有关卡片类型（如信用卡、借记卡或礼品卡）、卡片等级（如标准卡、金卡或白金卡）或发卡机构地理位置的信息。BIN 号码在电子交易的安全和欺诈预防方面发挥着关键作用，可验证所使用银行卡的真实性，并允许支付处理商采用适当的风险管理流程。

BIN 攻击是信用卡欺诈的一种形式，网络犯罪分子使用暴力破解方法来猜测信用卡信息的有效组合。仅在 2022 年，美国的信用卡欺诈损失就高达 2.19 亿美元。在 BIN 攻击期间，犯罪分子会系统地测试信用卡号、到期日期和卡验证值 (CVV)。一旦找到了有效的组合，他们就会通过小额消费来测试这张卡。这些攻击对金融机构来说具有挑战性，因为它们会导致财务损失、声誉受损和运营中断。

在本文中，我们将讨论企业需要了解的 BIN 攻击，包括其运作方式和预防措施。

目录

• BIN 攻击如何运作？
  
• 哪些企业最容易受到 BIN 攻击？
  
• 如何预防和缓解 BIN 攻击
  
• 保护企业免受 BIN 攻击的最佳实践
  

BIN 攻击是如何运作的？

BIN 攻击涉及欺诈行为者利用 BIN 生成有效的信用卡或借记卡号码用于非法目的。BIN 是信用卡或借记卡上六到八个数字的初始序列，用于识别发卡银行和卡的类型。以下是这些攻击如何发生的详细分类：

• BIN 识别：攻击者首先获取特定银行或发卡行。这可以通过各种方式实现，例如在暗网上购买 BIN 列表、从被盗卡数据中提取或使用公开信息。

• 卡号生成：攻击者通过将随机生成的数字添加到 BIN 中，并使用 Luhn 算法计算出相应的校验码（通常是最后一位数字），从而生成完整的卡号。更老练的 BIN 攻击者可能会使用自动化脚本或机器人来生成和测试数千个卡号，从而提高攻击的效率和规模。

• 验证尝试：然后，生成的卡号会在网站上进行测试，通常是那些安全措施薄弱或验证过程不会立即涉及实际交易的网站（如将卡添加到数字钱包或在某些在线平台上检查卡的有效性）。

• 利用：一旦识别出有效卡号，欺诈者就可以使用该卡号进行未经授权的消费或交易，直到持卡人或发卡行阻止或发现欺诈行为为止。欺诈者可能会利用银行卡信息进行网上购物、制作伪卡或在暗网上出售信息。

这些攻击可能会给客户和企业造成经济损失，损害对金融机构的信任，并增加与欺诈检测和预防相关的运营成本。

哪些企业最容易受到 BIN 攻击？

最容易受到 BIN 攻击的企业通常是那些处理大量在线交易的企业，它们可能没有严格的验证流程。

• 线上零售商：接受在线支付的电子商务企业经常成为 BIN 攻击的目标，因为它们的交易量更大，而且在线购买中可能存在匿名性。

• 数字商品卖家：销售软件、音乐或视频等数字商品的企业面临风险，因为数字产品可以快速轻松地获得，这使它们成为欺诈行为者的诱人目标。

• 旅游和酒店业：航空公司、酒店和旅行社容易受到 BIN 攻击，因为它们经常与高价值交易和国际客户打交道，这使得检测欺诈活动变得更加困难。

• 游戏和博彩公司：由于交易的即时性和高价值性，以及潜在的匿名性，在线游戏和博彩平台经常成为 BIN 攻击的目标。

• 基于订阅的服务：提供基于订阅的服务的公司（如流媒体平台或会员制网站）面临风险，因为欺诈行为者可以利用循环计费模式在较长时间内进行欺诈交易。

• 金融机构：银行和金融机构本身也可能成为 BIN 攻击的目标，因为欺诈者试图利用支付处理系统的弱点，进行未经授权的交易。

• 支付处理商：为其他企业处理支付处理的公司也容易受到 BIN 攻击，因为它们的系统被攻破会给企业及其客户带来不利后果。

如何预防和缓解 BIN 攻击

• 行为分析和机器学习：实施先进的机器学习模型和行为分析，以检测异常交易模式。这些系统可以从历史交易数据中学习，识别表明欺诈活动的模式，并随着时间的推移适应新的威胁。

• 令牌化和加密：除基本加密外，还可使用令牌化，用唯一的标识符（令牌）取代敏感的银行卡信息，这种标识符在被破解时没有任何价值。确保在处理或存储银行卡数据的所有系统中应用令牌化。还可考虑采用同态加密等高级加密方法，这种方法允许对加密数据进行计算，从而提供额外的安全保障。

• 3D Secure 2：实施最新版本的 3D Secure，它为在线交易增加了一个额外的身份验证层，支持更简化的用户体验，同时提供更强的防欺诈能力。

• 网络级欺诈检测：使用先进的网络级分析来检测和预防 BIN 攻击。这可能包括分析网络流量中的可疑模式、监控数据外泄迹象以及实施先进的入侵检测系统 (IDS)。

• 端点安全：确保使用先进的端点保护平台 (EPP) 保护所有端点，特别是那些参与交易处理的端点，其中包括下一代防病毒软件、端点检测和响应 (EDR) 以及零信任安全模型。

• 高级应用安全性：采用全面的应用安全措施，包括定期代码审计、应用级加密和网络应用防火墙 (WAF)，这些配置可检测和阻止 BIN 攻击的特定攻击模式。

• 深度数据包检测 (DPI)：在网络边界使用 DPI，在应用层仔细检查传入和传出的流量。这有助于识别和阻止可能是 BIN 攻击一部分的潜在恶意数据包。

• 严格的身份验证：纳入生物识别验证方法，如指纹或面部识别，以增加验证层级，尤其是在更改支付方式时。对于高风险交易，请考虑实施基于同意的身份验证，其中用户必须通过单独的安全通道显式批准交易。

• 人工智能驱动的风险评分：开发或集成基于人工智能的系统，根据用户行为、设备指纹和交易背景等多种因素，实时为交易分配风险评分。高风险分数的交易可能会触发额外的验证或直接被阻止。

• 跨渠道和地理位置分析：对不同渠道（如在线、移动和店内）进行分析，以发现欺诈活动的模式和联系。这种全面的视角可以发现利用多种渠道的复杂欺诈阴谋。还可分析交易的地理位置数据，以发现差异，例如一张卡在两个遥远的地点使用，而使用时间却很短。

• 用于交易安全的区块链：探索使用区块链技术的不变性和透明性，以确保交易安全。智能合约可用于自动执行交易规则，减少欺诈的可能性。

保护企业免受 BIN 攻击的最佳实践

• 对网络进行分段：将您的网络划分为多个网段，以限制潜在入侵的传播，并促进更集中的监控。监控处理敏感支付信息的细分市场，及时检测和响应异常活动。

• 随时了解威胁情报：使用实时威胁情报馈送，随时了解最新的 BIN 攻击策略和入侵指标 (IOC)。此信息可帮助您更新防御措施并更有效地应对新威胁。

• 计划主动事件响应：制定复杂的事件响应计划，专门用于处理 BIN 攻击。这应包括快速检测、遏制、根除和恢复的程序，以及针对利益相关方的沟通战略。

• 不断重新评估安全协议：通过渗透测试、漏洞评估和安全审计定期评估安全态势，以发现并解决 BIN 攻击中可能被利用的潜在弱点。