类似于凭证填充（即从一个网站或服务窃取的密码用于另一个网站或服务），信用卡欺诈使用从一个网站或服务窃取的信用卡信息来运行一个自动化流程，通过在结帐页面上收取少量费用或通过其他网站的 API。
信用卡攻击尤其阴险，因为它们不仅会泄露受害者的财务信息，还会通过欺诈交易影响企业。在这些攻击中，网络犯罪分子使用自动机器人在各种网站上测试被盗的信用卡信息。他们通常会进行小额购买或捐赠以验证信用卡信息的有效性。由于这些交易金额很小，因此持卡人和金融机构通常都不会注意到，从而使攻击者能够确认信用卡的功能而不会立即引起警报。
信用卡欺诈如何运作？从验证到利用
信用卡欺诈是网络犯罪分子用来验证被盗信用卡号有效性的系统过程。通常，信用卡欺诈者从暗网市场获取信用卡号。然后，他们使用自动机器人在各种电子商务网站上进行小额交易。这一步至关重要，因为它可以识别活跃的信用卡，而不会触发欺诈警报。一旦确认为活跃卡，卡便可用于大额购买或出售。这种做法危害了消费者，并因欺诈交易而对商家实施退款和罚款。
高级逃避技巧：卡斯特如何躲过监控
信用卡欺诈者利用复杂的技术来逃避检测，同时利用被盗信用卡数据。一种标准方法是使用高级机器人自动在各种在线平台上测试信用卡号，以确保快速高效地验证。信用卡欺诈者经常使用代理服务器来隐藏他们的 IP 地址并进一步掩盖他们的活动，使他们的行为更难追踪。他们还会更改设备 ID 和交易速度来模仿真正的客户行为，帮助他们绕过标准的安全措施。这些方法使信用卡欺诈者能够在更长的时间内不被发现，从而增加了他们欺诈活动的风险和影响。
信用卡欺诈对企业的影响
信用卡欺诈对企业的财务和运营产生重大影响。当欺诈者使用被盗信用卡信息进行购买时，一旦发现欺诈交易，商家就会面临退款。这些退款会导致商品或服务损失，并产生管理费用，这些费用会迅速累积，影响企业利润。此外，频繁的欺诈行为会损害组织的声誉，可能导致更高的处理费，甚至导致信用卡处理商终止服务。这种情况凸显了采取强有力的欺诈检测和预防措施的必要性，以保护收入和客户信任。
预防信用卡欺诈的技巧
为了减轻与信用卡欺诈相关的风险，企业可以采取各种预防措施和解决方案：
- 强大的验证工具： 实施先进的验证工具（例如 CAPTCHA、双因素身份验证和安全结账流程）有助于区分合法用户和自动机器人。
- 交易速度检查： 监控交易频率和交易量，以识别和标记不寻常的活动模式可以防止大规模欺诈。
- 先进的欺诈检测软件： 使用人工智能驱动的欺诈检测系统分析交易数据以查找欺诈活动的迹象，有助于早期识别和预防。
- 网络安全增强： 通过防火墙、加密和安全支付网关加强网络安全，保护敏感的客户数据免遭黑客拦截。
这些策略共同有助于减少信用卡欺诈的发生，并保护组织及其客户免受潜在的财务损失和数据泄露。
CDNetworks Bot Shield 如何防御信用卡攻击
CDNetworks 的 Bot Shield，一个机器人管理解决方案，可以通过各种先进的技术帮助防止信用卡攻击。以下是它如何帮助减轻此类欺诈活动：
1. 高级机器人检测和分类
- 行为分析：Bot Shield 使用复杂的算法来分析网站访问者的行为。这包括监控表单提交速度、鼠标移动和按键等模式，以区分人类用户和自动机器人。
- 人工智能检测：该解决方案采用机器学习模型，不断训练以识别新的和不断发展的机器人行为。这有助于准确识别参与刷卡尝试的恶意机器人。
2. 实时交通监控
- 异常检测：通过实时监控流量，Bot Shield 可以检测到可能表明信用卡欺诈活动的异常情况。例如，多次小额交易或使用不同信用卡号的快速尝试都可以被标记为可疑。
- 调用次数限制：实施速率限制可以防止机器人在短时间内进行大量尝试，这是信用卡攻击的常用手段。这限制了在指定时间范围内从单个 IP 地址或帐户进行的交易数量。
3. IP 声誉管理
- IP 黑名单和白名单：Bot Shield 维护已知恶意 IP 地址的动态数据库。来自这些 IP 的请求可以被自动阻止。相反，可以将受信任的 IP 列入白名单，以确保合法流量不会中断。
- 地理位置过滤：信用卡欺诈攻击通常源自合法用户所在地区以外的地区。地理位置过滤可以阻止或挑战来自高风险地区的流量。
4. 指纹识别和异常流量
- 指纹识别：Bot Shield 会默认为每个浏览器分配一个唯一的客户端 ID，并动态嵌入 JS 插件到所有 html 页面中，即使机器人更换 IP 地址或使用不同的账号，其设备指纹也能被识别和拦截。
- 识别异常流量：根据合法用户行为模式定制规则，以检测偏离常态的机器人流量。
5. CAPTCHA 和挑战机制
- 动态 CAPTCHA：为了防止自动刷卡攻击，Bot Shield 可以部署 CAPTCHA 来质询可疑流量。这些方法可以有效确保交互来自人类用户而不是机器人。
- 挑战-反应测试：除了 CAPTCHA 之外，还可以使用其他挑战（例如 JavaScript 计算或交互式谜题）来验证用户的合法性。
6. 持续学习和适应
- 自适应防御：通过使用大数据分析和机器学习技术动态建模访问行为，可以快速发现简单机器人、复杂机器人和高级持续威胁机器人（APB）。
- 威胁情报：利用 CDNetworks 的全球威胁情报，这些情报源自我们平台上的实时攻击样本数据，平均每天有超过 30 亿个攻击样本，Bot Shield根据最新的威胁形势更新其风险 IP 情报，确保提供最新的保护。
通过结合这些功能，CDNetworks 的 Bot Shield 提供了一个全面的解决方案来检测、预防和减轻信用卡攻击，保护用户的财务信息和在线业务的完整性。