Проверка IP-адреса

Это метрика, которая оценивает вероятность ассоциации данного IP-адреса с мошенническими или подозрительными действиями.

Он рассчитывается на основе анализа исторических данных, включая прошлые инциденты мошенничества, частоту смены IP, а также тип и настройки соединения (например, использование VPN или Proxy).

Влияние на рейтинг доверия веб-сервисов заключается в том, что IP-адреса с высоким Fraud Score (выше 75 баллов) могут автоматически блокироваться при попытке входа в банковские системы, интернет-магазины и другие веб-сервисы, или требовать дополнительной верификации при регистрации/авторизации (CAPTCHA, подтверждение по номеру телефона и другие).

Если ваш адрес обнаружен как Proxy, это может вызвать подозрения у веб-сервисов, поскольку часто такие IP используются для обхода географических ограничений или анонимизации активности в интернете. Это может привести к блокировке или ограничению доступа к сервисам.

VPN-сервис предоставляет инфраструктуру, включая серверы и программное обеспечение, для создания защищенных и анонимных соединений через интернет.

С другой стороны, VPN-соединение — это активная сетевая сессия пользователя, который использует эту инфраструктуру для маскировки реального IP-адреса пользователя.

VPN-соединения могут затруднить аутентификацию истинного местоположения и других данных, что делает определение источника трафика более сложным для антифрод-систем, а значит повышать Fraud Score.

Это параметр, который измеряет, как быстро и часто конкретный IP-адрес или устройство становится объектом жалоб (онлайн-сервисов) или обнаруживается в абузивной (неправомерной) активности.

Этот показатель помогает антифрод-системам определять IP-адреса и устройства, которые могут быть вовлечены в масштабные или повторяющиеся мошеннические операции, что повышает их риск и может привести к включению в чёрные списки.

Значения могут быть: high, medium, low или none

Если ваш уровень high или medium, то вы рискуете потерять аккаунт при веб-автоматизации.

Антифрод-системы непрерывно собирают и анализируют большие объемы данных о трафике в интернете для формирования чёрных списков IP-адресов, которые могут быть связаны с мошенническими или подозрительными действиями.

1. Сбор данных: cистемы собирают информацию из различных источников, включая жалобы пользователей и веб-сервисов, сотрудничество с другими организациями, а также из публичных и частных баз данных о мошеннических действиях.
2. Анализ активности: Собранные данные анализируются на предмет выявления образцов и тенденций, которые могут указывать на мошенничество. Это включает оценку поведенческих паттернов, таких как частые смены IP-адресов, короткие сессии или активности в необычные временные рамки, и применение алгоритмов машинного обучения для идентификации потенциальных рисков.
3. Постоянное обновление: списки регулярно обновляются для отражения новейших угроз и методов мошенничества. Это обеспечивает актуальность данных и позволяет системам безопасности оперативно реагировать на новые вызовы.
4. Интеграция и действие: Сформированные списки интегрируются в системы безопасности клиентов, такие как веб-сервисы и банковские системы. Они используются для автоматической блокировки доступа IP-адресов из списка или для инициирования дополнительных проверок и верификаций при обнаружении подозрительных действий.

Residential: принадлежат частным лицам и обычно используются для домашнего интернет-соединения. Они редко считаются подозрительными, так как чаще всего ассоциируются с обычными пользователями интернета.

Corporate: эти адреса могут указывать на использование интернета в офисных помещениях или крупных компаниях, что приводит делает такой адрес более подозрительным.

Mobile: IP-адреса, выделенные мобильными операторами для подключения через мобильные устройства. Эти адреса могут часто меняться и могут быть связаны с географически подвижными пользователями.

Data Center: такие адреса часто используются для хостинга веб-сайтов, облачных сервисов или виртуальных частных сетей (VPN). Они могут вызывать подозрения, так как часто используются для анонимизации источника трафика или для автоматизированных задач, таких как скрапинг данных или бот-активности.

Education: IP-адреса, принадлежащие образовательным учреждениям, таким как школы или университеты.

Страна и город, связанные с IP-адресом, могут значительно повлиять на обработку запросов пользователей антифрод-системами.

IP-адреса из стран или регионов с высоким уровнем мошеннической активности могут подвергаться более строгой проверке. Например: Нигерия, Россия, Китай, Украина, Бразилия и другие.

Также, различные страны имеют разные законы и правила в отношении интернет-активности, что также учитывается при анализе.

Веб-краулеры — это программы, которые автоматически перемещаются по сети интернет, собирая данные с веб-страниц.

Эти данные используются для индексации содержимого в поисковых системах, что помогает пользователям находить релевантную информацию.

Краулеры также могут использоваться для мониторинга изменений на сайтах или для сбора статистических данных.

Bogon Network состоит из IP-адресов, которые не должны использоваться в интернете, так как они не назначены для активного использования.

Использование таких адресов в транзакциях или запросах может быть признаком мошеннической деятельности, так как они часто используются для создания иллюзии легитимности.

Мы ежемесячно оплачиваем более $12 000 за использование антифрод-систем.

Совершая проверки на нашей платформе вы совершаете тоже самое действие, что и компании Google, Amazon, Microsoft и другие мировые лидеры.

Все проверки осуществляются в рамках законных процедур и с соблюдением политик конфиденциальности и защиты данных.