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前六至八位数字序列。该序列可识别发卡行，并确保将费用发送到正确的银行进行付款，从而促进电子金融交易的进行。

除了识别发卡行外，BIN 还可以提供银行卡类型（如信用卡、借记卡或礼品卡）、银行卡等级（如标准卡、金卡或白金卡）或发卡行地理位置等信息。BIN 号码在电子交易的安全、欺诈预防和打击身份盗用方面发挥着关键作用。它们有助于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 攻击是一种信用卡欺诈形式，网络犯罪分子通过暴力破解方法猜测有效的信用卡信息组合。仅在 2024 年，据估计就有 6200 万美国人受到信用卡欺诈的影响。在 BIN 攻击过程中，犯罪分子会系统地测试大量信用卡号、有效期和银行卡验证值 (CVV)的组合。一旦找到有效的组合，他们便会通过小额购买来测试银行卡。这些攻击可能会给企业造成经济损失、声誉损害和运营中断。

接下来，我们将介绍企业需要了解的有关BIN攻击的信息，包括其运作机制及防范措施。

本文内容

• BIN 攻击的运作机制是什么？
  
• 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
  
• Stripe Connect 如何提供帮助
  

BIN 攻击的运作机制是什么？

BIN 攻击是指欺诈分子利用 BIN 生成有效的信用卡或借记卡号码，并将其用于非法目的。BIN 是信用卡或借记卡上六到八个数字的初始序列，用于识别发卡行和银行卡的类型。以下是这些攻击如何发生的详细说明：

• 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。

• 银行卡号生成：攻击者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），从而生成完整的银行卡号。更高级的 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银行卡号，从而提高攻击的效率和规模。

• 验证尝试： 攻击者会在网站上测试生成的银行卡号，通常是安全措施薄弱或验证过程不直接涉及交易的网站。例如，将银行卡添加到数字钱包或在某些在线平台上检查银行卡的有效性。

• 利用：一旦识别出有效银行卡号，欺诈分子便可利用该卡号进行未经授权的购买或交易，直到银行卡被冻结，或被持卡人或发卡行发现欺诈行为。欺诈分子可能会使用银行卡信息进行在线购买，制作伪造银行卡，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 攻击的企业通常是处理大量在线交易且可能没有严格验证流程的企业。它们可能包括以下类型：

• 线上零售商：接受线上付款的电商企业经常成为 BIN 攻击的目标，因为它们的交易量更大，而且在线购买可能具有匿名性。

• 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且轻松地获得，这使它们成为欺诈分子的诱人目标。

• 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。

• 订阅制服务：提供订阅式服务（如流媒体平台或会员制网站）的公司面临风险，因为欺诈分子可以利用定期计费模式在较长时间内进行欺诈交易。

• 金融机构：银行和金融机构可能成为 BIN 攻击的目标，因为欺诈分子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业务的公司也容易受到 BIN 攻击，因为其系统一旦被攻破，可能给企业及其客户带来严重后果。

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。

• 令牌化与加密：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，这种标识符在被泄露时没有任何价值。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。

• 3DS 2.0 验证：实施最新版本的 3DS 验证，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，同时提供更强的欺诈预防能力。

• 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。

• 严格认证： 引入指纹或面部识别等生物识别验证方法，以增加认证层次，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，即用户必须通过单独的安全渠道明确批准该笔交易。

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

• 跨渠道和地理定位分析：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。同时，还可以分析交易的地理位置数据，以发现异常情况，例如一张卡在极短时间内于相距甚远的两个地点被使用。

• 用于交易安全的区块链：探索运用区块链技术不可篡改、透明公开的特性来保障交易安全。可借助智能合约自动执行交易规则，降低欺诈发生的可能性。

保护企业免受 BIN 攻击的最佳实践

• 网络分段：将您的网络划分为多个区段，以限制潜在入侵的扩散，便于开展更有针对性的监控。对处理敏感支付信息的网络区段进行监控，以便发现异常活动并迅速做出响应。

• 随时了解威胁情报：利用实时威胁情报源，随时了解最新的 BIN 攻击策略和入侵指标 (IOC)。这些信息可以帮助您更新防御措施，有效应对新威胁。

• 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。

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