Hjem Securitywatch Rapport om svigindeks afslører globale mønstre for falske transaktioner

Rapport om svigindeks afslører globale mønstre for falske transaktioner

Video: Paris RER & Transilien [39 Departure & Pass videos!] (Oktober 2024)

Video: Paris RER & Transilien [39 Departure & Pass videos!] (Oktober 2024)
Anonim

Når du køber en ny guitar eller blender online, ser det ud til, at du opretter forbindelse direkte med sælgeren. Bag kulisserne får din transaktion imidlertid intens kontrol ved at overvåge tjenester, der er designet til at forhindre svig. 2Checkout tilbyder tjenester til opdagelse af svig i 196 lande over hele verden. Virksomhedens seneste svigindeksrapport giver interessant læsning.

Bedrageripriser

2Checkout bruger en række forskellige teknikker, nogle af dem proprietære, til at skelne svigagtige transaktioner fra gyldige. Systemet ser efter "tvivlsom køberadfærd" og registrerer også kendte, pålidelige forhold. En funktion af særlig interesse er det "mærkeløse enheds-ID", der matcher enhver enhed, der bruges i transaktioner med et unikt fingeraftryk. En enhed, der tidligere har været involveret i svig, markeres som potentielt svigagtig, hvis den dukker op igen.

Med over en million transaktioner, der spores hvert kvartal, får 2Checkouts analytikere masser af data til at analysere. De starter med at beregne en samlet gennemsnitlig "svigsprocent", der deler antallet af svigagtige begivenheder med antallet af samlede transaktioner. Ved at behandle denne sats som nul normaliserer de svindelraterne for hvert land, betalingstype eller anden kategori. Et negativt her betyder, at svigsprocenten er værre - hvis en kategori har en svigprocent på -100, ville den være dobbelt så risikabel. Positive værdier afspejler nedsat risiko. En svigsprocent på 50 betegner en kategori, der er halvt så risikabel som gennemsnittet.

Bedst og værst

Husk, 2Checkouts kunder er online-leverandører, ikke forbrugere. Det er værdifuld information for en leverandør at vide, hvilke betalingstyper, lande, valutaer og så videre der er de mest risikable. F.eks. Er svigsprocenten for Discover og Diners Club (Diners Club? Virkelig?) -75, mens PayPal's er en positiv 50. MasterCard kommer ind på 21, meget bedre end Visa -27. (Rapporten spekulerer ikke i årsagen til disse forskelle).

Bør din online butik blot afvise alle transaktioner, der har en faktureringsadresse eller IP-adresse i Indonesien? Måske ikke, men med en svigsprocent på -1.276 for faktureringsadresse og -1.703 for IP-adresse, er indonesiske transaktioner langt mere risikable end dem fra noget andet land. Det næste højrisikoland, Pakistan, kommer ind på -502 ved faktureringsadresse og -859 ved IP-adresse, ikke næsten lige så risikabelt som Indonesien.

Hvis du vil begå en uredelig online-transaktion, kan du lige så godt gøre den til en stor, ikke? Så det er ingen overraskelse, at når analytikere nedbrød svig efter betalingsbeløb, involverede den værste kategori transaktioner på mere end $ 400. Den næste værste kategori involverede overraskende betalinger fra $ 10 til $ 19. Jeg er ikke sikker på, hvad jeg skal gøre af det.

Den fulde rapport opdeler også transaktioner efter valuta, efter grænseoverskridende kontra land og efter produkttype. Mens den russiske rubel tjente den bedste bedragerikurs i valutanalysen, bemærker rapporten, at valutaen er "en svag forudsiger for svigagtig aktivitet."

Jeg er ikke en online købmand, men jeg fandt rapporten spændende alligevel. Der sker meget under overfladen, hver gang du køber noget online.

Rapport om svigindeks afslører globale mønstre for falske transaktioner