当今的电商企业必须保护其平台并保护客户免受电商欺诈。老练的网络犯罪分子不断利用网上交易中的漏洞，对企业和客户构成持续威胁。
以下是电商企业需要了解的有关他们可能遇到的电商欺诈类型的指南，以及可用于检测和预防欺诈的各种策略和工具。
目录
- 什么是电商欺诈？
- 电商欺诈的类型
- 电商欺诈预防和检测
什么是电商欺诈？
电商欺诈是指在线交易过程中发生的任何类型的欺诈活动或欺骗行为，通常涉及盗取财务或个人信息、未经授权的购买或与产品和服务相关的虚假索赔。它通常以线上零售商、支付系统和客户为目标，导致经济损失、声誉受损和客户信任度下降。
电商欺诈的类型
电商欺诈的方式多种多样，具体取决于诈骗分子如何选择企业和客户作为攻击对象。下面简要概述了最常见的类型：
身份盗用：犯罪分子使用窃取的个人信息进行未经授权的在线购买，通常会对毫无戒心的受害者造成经济损失。
信用卡欺诈：诈骗分子通过各种手段获取信用卡信息，并利用这些信息进行未经授权的交易，给持卡人和企业带来经济损失。
拒付欺诈客户对合法交易提出异议，声称他们从未购买或收到商品，最终给企业造成经济损失。
网络钓鱼和社会工程：网络犯罪分子使用欺骗性技术来操纵客户泄露敏感的个人或财务信息，或执行导致欺诈或安全漏洞的行为。
账户盗用欺诈：未经授权的用户通常通过窃取登录凭据来访问受害者的账户，并用其进行欺诈性交易或窃取个人信息。
退款欺诈：犯罪者利用退货政策和程序，谎称未收到货物或货物损坏，以获得不应得的退款或更换物品。
联属欺诈：不法联属会员操纵联属营销计划的佣金结构，制造虚假潜在客户信息、销售或点击，以获取非法报酬。
假冒伪劣产品：卖家伪装成正品提供劣质或假冒商品，欺骗客户并损害品牌声誉。
代发货欺诈：代发货诈骗分子通过收取他们从未发货的商品的付款来欺骗客户，或者他们使用被盗信用卡信息从其他零售商处购买商品并将其直接运送给受害者。
由于网上购物和数字交易的快速增长，电商欺诈越来越受到关注。为了应对这些威胁，企业需要投资于强大的安全措施、欺诈检测系统和员工培训，以更大限度地降低欺诈活动的风险并保护客户和自身。企业使用的策略与电商欺诈的类型一样复杂多变。
电商欺诈预防和检测
企业使用多种方法进行电商欺诈预防、检测和响应，以保护自己和客户免受各种威胁。其中一些方法包括：
1.多重身份验证 (MFA)
多重身份验证，也称为双重身份验证 (2FA) 或两步验证，是一种安全过程，要求用户在登录或完成敏感交易时提供至少两种不同的身份证明来验证其身份。MFA 提供了额外的安全性，即使未经授权的用户破坏了一种身份识别形式，他们也很难访问账户或系统。
身份验证因素可以分为三个主要类别：
- 您知道的东西：这包括用户为证明其身份而必须提供的密码、PIN 或安全问题。
- 您所拥有的东西：这是指用户拥有的物理对象或设备，例如硬件令牌、带有身份验证应用的智能手机或智能卡。
- 您是什么：这涉及用户独有的生物识别标识符，例如指纹扫描、面部识别或语音模式。
MFA 通常要求用户至少组合其中两个因素才能获得访问权限。例如，用户可能需要输入密码（他们知道的密码），然后提供由智能手机上的身份验证器应用生成的一次性代码（他们拥有的密码）。这使得攻击者更难以获得未经授权的访问，因为他们需要破坏多个身份验证因素。
2.机器学习和人工智能
机器学习 (ML) 和人工智能 (AI) 越来越多地用于预防和检测电商欺诈，因为它们能够分析大量数据、识别模式并适应不断变化的趋势。这些技术提高了检测潜在欺诈活动的准确性和效率，减少了对人工审查和基于规则的系统的依赖。
以下是将机器学习和人工智能应用于电商欺诈预防和检测的一些方法：
异常检测：机器学习算法可以分析大量交易数据，以识别偏离既定模式的异常或可疑活动。然后，可以标记这些异常以进行进一步调查。
风险评分：人工智能系统可以根据各种因素为交易分配风险评分，例如交易记录、用户行为、地理位置和设备信息。可以标记高风险交易以进行人工审查或其他身份验证措施。
预测分析：通过使用历史数据和识别模式，机器学习模型可以预测潜在的欺诈性活动，使企业能够采取主动措施来降低风险。
行为分析：人工智能赋能的系统可以分析用户行为，例如打字速度、鼠标移动和浏览模式，以识别可能表明欺诈或账户盗用企图的不一致之处。
实时监控：机器学习和人工智能可以实时处理大量数据，从而可以立即检测和响应潜在威胁。
自适应学习：机器学习与人工智能的主要优势之一是它们能够学习和适应诈骗分子使用的新趋势以及不断演化的手段。这种持续学习的过程有助于随着时间的推移保持欺诈检测系统的有效性。
减少误报：基于规则的传统欺诈检测系统会产生大量误报，导致客户不满和销售损失。机器学习和人工智能可以考虑更广泛的因素并根据新信息动态做出调整，从而提高欺诈检测的准确性。
3.安全支付网关
安全支付网关有助于安全处理客户、企业和金融机构之间的线上付款。这些网关确保敏感的财务信息（如信用卡号和银行账户详细信息）被加密，然后安全传输，以防止未经授权的访问、数据泄露和欺诈。
4.SSL 证书和加密
SSL（安全套接字层）证书和加密可保护在用户浏览器和网站服务器之间传输的敏感数据，确保信息保持机密和安全，防止未经授权的访问、篡改或拦截。
SSL 证书是数字证书，用于验证网站的身份，并在用户的浏览器和网站服务器之间建立加密连接。下面介绍 SSL 证书和加密如何助力实现安全的在线通信：
身份验证：SSL 证书通过确认域名已注册到正确的组织来验证网站的身份。这有助于用户相信他们正在与预期的网站（而不是恶意冒名顶替者）进行通信。
加密：SSL 证书有助于使用加密算法，这些算法可以安全地加密在用户浏览器和网站服务器之间传输的数据。这确保了敏感信息（例如登录凭据、信用卡号和个人数据）的机密性，并且不会被未经授权的各方拦截或读取。
安全的浏览体验：具有 SSL 证书的网站会在用户的浏览器中显示挂锁图标或绿色地址栏，表示连接是安全的。这种视觉提示会让用户放心，他们的信息将受到保护。
提高信任度和可信度：拥有 SSL 证书并使用加密，通过证明网站承诺保护用户的数据和隐私，与用户建立信任。这可以提高用户信心、转化率和客户忠诚度。
SEO 的好处：Google 等搜索引擎将 SSL 证书和安全连接视为其算法中的排名因素。拥有 SSL 证书的网站可能会提高搜索引擎排名，从而扩大知名度和增加流量。
监管合规：许多用于处理信用卡信息的行业和法规，例如支付卡行业数据安全标准 (PCI DSS)，都要求使用 SSL 证书和加密来保护敏感数据。
要实施 SSL 加密，网站所有者必须从受信任的证书颁发机构 (CA) 获取 SSL 证书并将其安装在其 Web 服务器上。安装后，服务器将使用 SSL 证书与用户的浏览器建立加密连接，确保传输的所有数据都是安全的，并防止未经授权的访问。
5.IP 跟踪和地理定位
IP 跟踪和地理定位是使用其 IP（互联网协议）地址确定连接到互联网的设备的地理位置的技术。这些方法广泛用于电商欺诈预防和检测，因为它们可以协助企业识别可能表明欺诈性交易或未经授权访问的异常或可疑活动。
以下是 IP 跟踪和地理定位有助于促进电商安全的一些方法：
检测异常模式：监控 IP 地址和地理定位数据可以揭示可疑活动，例如短时间内来自不同位置的多笔交易或来自不熟悉位置的登录尝试，这可能表明存在欺诈或账户盗用企图。
基于地理定位的限制：企业可以设置地理定位过滤器来阻止来自欺诈率高的特定国家或地区的交易或访问尝试，从而降低欺诈性活动的风险。
地址验证服务：将来自 IP 地址的地理定位数据与客户在交易期间提供的账单地址进行比较有助于检测差异并防止未经授权的交易。
数字身份分析：IP 跟踪和地理定位可以与其他数据点（例如设备指纹识别）相结合，为用户创建更全面的数字身份。这有助于企业更准确地评估与交易相关的风险并识别潜在的欺诈行为。
地理速度检查：监控连续交易或登录尝试间隔的时间和距离有助于检测可疑活动。例如，如果用户在不切实际的时间范围内从一个国家/地区购买，而后又从另一个国家/地区购买，则可能表明账户被盗或信用卡信息被盗。
定制用户体验：地理定位数据可用于根据用户的位置个性化内容、语言和货币选项，从而改善整体客户体验。
法规遵从性：某些企业需要遵守与数据隐私、税收或内容限制相关的当地法律法规。IP 跟踪和地理定位可以通过识别用户的位置并应用适当的规则来帮助强制执行这些合规性要求。
将 IP 跟踪和地理定位纳入欺诈预防和检测策略可强化电商企业的安全措施，降低欺诈性活动的风险，并改善整体客户体验，同时帮助企业遵守当地法规，并根据客户的位置提供更加个性化的用户体验。
6.速度检查
速度检查是一种欺诈预防和检测技术，用于监控和分析与用户或设备相关的交易、登录或其他线上活动的速度和频率。这些检查有助于识别可能表明存在欺诈活动或账户盗用企图的异常或可疑模式。速度检查可以在各个级别实施，例如用户账户、IP 地址、设备或信用卡。
7.欺诈预防团队
欺诈预防团队制定并实施全面的安全策略，以保护企业和客户免受各种类型的线上威胁。这些团队由网络安全、数据分析和风险管理等领域的专家组成，他们共同监控、检测和应对潜在的欺诈性活动。他们负责及时了解新兴的欺诈趋势、技术和最佳实践，以确保其组织的安全措施保持有效和很强的适应性。
8.定期安全审计和更新
定期进行安全审计和更新有助于企业识别潜在漏洞，评估其安全控制的有效性，并及时了解最新的安全标准和最佳实践。
下面概述了电商背景下定期安全审计和更新的重要部分：
漏洞评估：定期安全审计包括扫描和测试电商平台、服务器基础设施和应用程序，以查找可能被网络犯罪分子利用的漏洞、错误配置和弱点。此过程有助于企业确定关键安全问题的优先级并予以解决，从而更大限度地降低欺诈或数据泄露的风险。
渗透测试：渗透测试，也称为道德黑客，涉及网络安全专家模拟真实世界的攻击，以评估安全措施的有效性并确定需要改进的领域。
监管合规审计：企业需要确保其电商平台符合相关的安全标准，例如 PCI DSS、通用数据保护条例 (GDPR) 或其他行业特定法规。定期的合规审计有助于企业保持其合规状态，并避免潜在的罚款和处罚。
安全策略审查：定期审查和更新安全策略和程序有助于企业适应不断变化的威胁，并确保所有员工都了解他们在维护安全的电商环境中的角色和责任。
补丁管理：使用最新的安全补丁定期更新软件、插件和系统对于解决任何已知漏洞和降低网络攻击风险非常重要。强大的补丁管理流程可确保及时有效地应用更新，从而更大限度地减少潜在的停机时间和兼容性问题。
第三方供应商评估：企业还应评估第三方供应商（如支付处理商或云服务提供商）的安全措施和合规性，因为这些供应商可能会将潜在的漏洞引入电商环境。
9.员工培训和意识
员工培训和意识是组织整体安全战略的重要组成部分，尤其是对于电商企业而言。员工在维护电商平台和企业的安全性和完整性方面发挥着重要作用，因为他们经常处理敏感的客户数据、访问关键系统并与客户互动。通过提供定期培训和提高对安全最佳实践的认识，组织可以营造一种警惕的文化，降低可能导致安全事件或欺诈的人为错误的可能性。
以下是电商领域员工培训和意识的一些重要方面：
入职培训：新员工应接受安全培训，作为其入职流程的一部分，确保他们从一开始就了解组织的安全策略、程序和最佳实践。
持续学习：定期更新和加强安全培训有助于员工随时了解新出现的威胁、新技术和不断演化的安全最佳实践。这可能包括研讨会或在线培训模块。
网络钓鱼意识：应培训员工识别和报告网络钓鱼电子邮件、社会工程攻击以及网络犯罪分子用来未经授权访问敏感信息或系统的其他常见手段。
高安全系数密码实践：让员工接受创建独一无二、安全系数高的密码和使用 MFA 方面的培训可以显著降低未经授权访问电商系统和客户数据的风险。
数据处理和隐私：应对员工进行适当的数据处理和隐私实践培训，包括如何安全地存储、处理和传输敏感的客户信息，以及如何遵守 GDPR 或《加州消费者隐私法案》(CCPA) 等数据保护法规。
事件响应：员工应熟悉组织的事件响应计划，并知道在发现安全漏洞或怀疑欺诈活动时应采取哪些步骤。
安全文化：在组织内培养具有安全意识的文化，鼓励员工承担起维护安全电商环境的责任，并报告任何潜在的安全问题或疑虑。
定期评估和更新：评估员工培训计划的有效性，并根据反馈或新的发展进行改进，有助于确保培训保持相关性和有效性。
员工培训和意识计划使员工能够充当抵御安全威胁和欺诈的第一道防线，从而为客户创造一个更安全、更值得信赖的网上购物环境，并提高整体运营的防欺诈性和效率。
10.客户培训
客户培训可促进安全的网上购物体验，并保护客户免受电商欺诈。通过为客户提供必要的信息和工具，企业可以使他们能够做出明智的决策，保护他们的个人信息，并检测潜在的欺诈或安全威胁。
客户培训可以通过以下几种方式加强电商中的反欺诈措施：
安全的网上购物习惯：向客户介绍安全的网上购物习惯，例如仅在信誉良好的网站上购物，寻找 HTTPS 和 SSL 证书等安全指标，以及避免使用公共 Wi-Fi 进行交易。
养成使用安全系数高的密码的习惯：鼓励客户为其账户创建独一无二且安全系数高的密码，并尽可能使用 MFA。这有助于防止未经授权的访问和账户盗用。
识别网络钓鱼和社会工程：教客户如何识别和报告试图诱骗他们泄露敏感信息或点击恶意链接的网络钓鱼电子邮件或社会工程攻击。确保您的客户了解您的公司将（以及不会）与他们沟通的方式。
安全的支付方式：告知客户使用安全支付方式（例如信用卡或数字钱包）的好处，这些支付方式通常提供额外的欺诈防护和争议解决选项。
账户监控：鼓励客户定期监控其账户活动，检查未经授权的交易或对其个人信息的更改。
隐私意识：让客户了解保护其个人信息的重要性，以及企业如何根据相关隐私法规处理其数据。
报告可疑活动：向客户提供有关如何向企业或相关机构报告可疑活动（例如未经授权的交易、网络钓鱼企图或账户盗用企图）的明确说明。
安全更新和警报：通过时事通讯、博客文章或社交媒体更新，让客户了解新的安全功能、潜在威胁或电商平台隐私政策的更新。
11.撤单管理
拒付管理可帮助企业减轻拒付的财务影响，降低未来发生争议的可能性，并与支付处理商和卡组织 保持健康的关系。当客户对交易提出异议时，就会发生拒付，并且资金由发卡行 退回给客户。发生这种情况的原因有很多，例如未经授权的交易、产品不满意或交付问题。
有关防止拒付的更多信息，请参阅有关该主题的更多内容：
12.监控交易和用户行为
监控交易和用户行为使企业能够实时识别和响应可疑活动。通过跟踪和分析交易模式、登录尝试和其他用户操作，企业可以检测潜在的欺诈、账户盗用尝试和其他安全威胁。
以下是企业监控交易和观察用户行为的几种方法：
风险评分：根据交易金额、位置、设备和以前的购买记录等因素为交易分配风险评分有助于企业识别潜在的欺诈性交易并采取适当的措施。
实时监控：持续实时监控交易和用户行为，使企业能够快速检测和响应潜在威胁，更大限度地减少财务损失和声誉损害。
行为分析：分析用户行为（例如浏览模式、鼠标移动和击键动态）有助于企业识别潜在的诈骗分子或机器人，因为他们的行为可能与真实客户的行为有很大不同。
账户监控：定期监控用户账户的异常活动，例如多次失败的登录尝试、个人信息更改或异常交易模式，有助于检测潜在的账户盗用或欺诈企图。
跨渠道监控：跨多个渠道（如网络、移动和社交媒体）监控用户行为，可以让企业更全面地了解客户互动和潜在的欺诈模式。
13.设置欺诈检测规则和过滤器
设置欺诈检测规则和过滤器有助于企业及时有效地识别和响应潜在的可疑活动或交易。通过定义可能表明欺诈的特定标准和阈值，企业可以标记或阻止与这些模式匹配的交易。
下面介绍如何对电商企业使用欺诈检测规则和过滤器：
可自定义的规则：根据您企业的独特风险因素（例如交易规模、客户受众特征、产品类型和历史欺诈模式）制定自定义的欺诈检测规则。这些规则应该是可调整的，以适应不断变化的欺诈趋势和业务需求。
动态阈值：为各种风险指标实施动态阈值，例如交易金额、交易频率或速度检查。这有助于防止误报，并确保合法交易不会被错误地标记为欺诈。
实时筛查：实时应用欺诈检测规则和过滤器，以快速识别和响应潜在威胁，从而更大限度地减少欺诈对您的企业和客户的影响。
机器学习和人工智能：将机器学习和人工智能算法整合到您的欺诈检测系统中，以不断从历史数据中学习并适应新的欺诈模式。随着时间的推移，这可以提高规则和过滤器的准确性和有效性。
多层次方法：结合使用规则、过滤器和其他欺诈预防技术，例如 IP 跟踪、地理定位、设备指纹识别和多重身份验证，以创建全面而强大的欺诈检测系统。
定期审查和优化：定期审查和分析欺诈检测规则和过滤器的有效性，根据需要进行调整，以应对新出现的欺诈趋势，减少误报，并将对真实客户的影响降至最低。
与其他工具集成：将您的欺诈检测规则和过滤器与其他欺诈预防和风险管理工具（如安全支付网关、SSL 加密及客户验证系统）集成，以创建统一而全面的安全策略。
14.采用地址和银行卡验证系统
采用地址和银行卡验证系统可帮助企业确认客户账单信息的真实性，并降低欺诈性交易的可能性。这些验证系统将客户在结账过程中提供的信息与发卡行存档的信息进行比较，确保所使用的卡是合法的并且属于购买者。
以下是电商企业验证交易的几种方法：
地址验证服务 (AVS)：AVS 是支付处理商用来对照发卡机构存档的地址验证客户提供的账单地址的工具。如果地址不一致，交易可能会被标记或被拒，从而降低欺诈风险。
银行卡验证码 (CVV)：CVV 是信用卡和借记卡上的一种安全功能，由每张卡特有的三位数或四位数代码组成。通过要求客户在结账过程中输入 CVV，企业可以验证购买者是否实际拥有该卡，从而降低使用被盗银行卡信息进行欺诈性交易的可能性。
3D 验证 (3DS)：3D 验证为线上信用卡和借记卡交易增添了一道额外的安全保障。它涉及一个身份验证过程，要求客户通过一次性密码或生物识别身份验证来验证他们的身份，确保持卡人是购买者。3D 验证协议的示例包括 Visa 的 Verified by Visa、Mastercard 的 Mastercard SecureCode 和美国运通的 SafeKey。
与支付网关集成：将地址和银行卡验证系统与您的支付网关集成，有助于为客户创建简单、安全的结账流程，同时降低欺诈性交易的风险。
平衡安全性和用户体验：虽然使用地址和银行卡验证系统有助于防止欺诈，但一定要在安全措施与流畅的用户体验之间取得平衡。过于严格的验证流程可能会导致错误拒付和令客户感到沮丧。定期审查和优化验证流程有助于实现这种平衡。
15.与其他企业和行业组织建立联系
与其他企业和行业组织建立联系可能是电商企业打击欺诈的重要策略。通过协作处理和分享信息，企业可以相互学习经验，深入了解新兴的欺诈趋势，并采用欺诈预防和检测最佳实践。这种合作方式有助于打造一个更强大、更安全的电商生态系统。
参加行业论坛、参加会议以及加入专业网络或协会有助于促进企业、支付处理商、安全专家和执法机构之间的沟通和协作。共享有关欺诈模式、手段和缓解技术的信息有助于企业从容应对不断变化的威胁，并制定更有效的欺诈预防策略。
此外，企业还可以从与网络安全公司和安全研究人员的合作中受益，他们可以提供专家建议、威胁情报和尖端解决方案，以增强其欺诈预防和检测能力。
16.利用生物识别和行为分析
在电商欺诈预防中利用生物识别和行为分析提供了一种强大而复杂的方法来验证客户身份并检测潜在的欺诈行为。这些技术通过分析独特的物理特征和用户行为模式来验证用户身份，从而提供诈骗分子难以复制或绕过的额外安全保障。
生物识别是指使用指纹、面部识别或语音模式等物理特征来验证用户的身份。许多现代智能手机和其他设备都配备了生物识别传感器，使客户在身份验证过程中可以方便地使用这些功能。通过将生物识别技术纳入其安全措施，电商企业可以提高客户验证的准确性，并降低未经授权访问或账户盗用的风险。
另一方面，行为分析涉及对用户行为模式（例如鼠标移动、击键动态、浏览习惯或在页面上花费的时间）的分析。这些模式有助于区分真正的客户和诈骗分子，因为恶意方通常会表现出偏离规范的不同行为。通过监控和分析这些模式，电商企业可以实时检测和响应潜在的欺诈行为，从而更大限度地减少财务损失和声誉损害。
通过将这些额外的策略整合到其现有的欺诈预防、检测和响应框架中，企业可以进一步增强其安全措施，并保护自己和客户免受电商欺诈的侵害。
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