Способы защиты от eCommerce-фрода в 2025 году

Мошенничество в электронной коммерции становится все более серьезной проблемой для стартапов и крупных онлайн-проектов. По данным eCommerce Fraud Stats, только в 2024 индустрия потеряла более 44 миллиардов долларов из-за действия злоумышленников. Преступники используют различные техники для кражи номеров банковских карт, платежных данных и другой конфиденциальной информации.

Компании готовы вкладывать в эффективные методы защиты своих клиентов и бизнеса. Задача усложняется тем, что мошенники совершенствуют свои методы. Онлайн-транзакции становятся все более уязвимыми.

Главная проблема в том, что мошенники наносят ущерб не только клиентам, но и продавцам. По прогнозам, в 2024 году мировой рынок eCommerce превысит $6 трлн. Поэтому надежная система защиты от мошенничества становится критически важным элементом бизнес-инфраструктуры.

Причины распространения eCommerce фрода

Рост числа мошеннических операций объясняется не только отсутствием защитных инструментов. Злоумышленники развивают свои методы, находят новые способы и мотивацию для совершения преступлений. Основные факторы, способствующие распространению мошенничества:

1. Отсутствие системы предотвращения мошенничества. Без эффективных решений продавцы становятся легкой мишенью. Многие недооценивают важность базовых методов защиты, таких как двухфакторная аутентификация, CVV-код и верификация адреса.
2. Кража или компрометация данных. Покупатели и продавцы несут ответственность за безопасность своих учетных данных. Слабые пароли, фишинговые атаки, низкий уровень защиты сайтов ведут к кражам данных карт, взломам аккаунтов и другим видам мошенничества.
3. Развитие eCommerce индустрии. Международные транзакции более уязвимы, чем внутренние переводы. Развитие отрасли дает больше возможностей для мошеннических схем.

Основные схемы eCommerce-фрода

Чарджбэки (ложные возвраты)

Данный вид мошенничества еще называют “friendly fraud”. Идея в том, чтобы оспорить транзакцию сразу после покупки товара. Злоумышленник инициирует чарджбэк по необоснованным причинам.

Например, мошенник может потребовать возврат средств в связи с тем, что товар стал ему не нужен или изначально не подходит по каким-либо характеристикам. Это приводит к финансовым потерям и росту расходов на обработку платежей.

Мошенничество с купонами и подарочными сертификатами

Промо-акции помогают привлечь клиентов. С другой стороны, чем больше промо-кампаний, тем выше вероятность злоупотреблений всевозможными бонусами и скидками со стороны электронных мошенников.

Вот лишь некоторые распространенные схемы фрода:

• Мошенничество с промо-акциями. Хакеры находят лазейки в акциях и получают бесплатные товары без взлома аккаунтов.
• Злоупотребление программами лояльности. Используются украденные данные карт для регистрации в акции и получения бонусов.
• Мошенничество в партнерском маркетинге. Псевдо-партнеры могут использовать недобросовестные методы, привлекая несуществующих клиентов с целью получить больше комиссии.

Тестирование украденных карт

Точечная работа с данными пользователей. Злоумышленники проверяют украденные карты, совершая небольшие транзакции. Если карта все еще активна (пользователь не подозревает о взломе), мошенники используют ее для более крупных покупок.

Треугольник мошенничества

Этот вид мошенничества затрагивает как покупателей, так и продавцов. Мошенники размещают фальшивые товары на фейковых онлайн-площадках со ссылками на реальную страницу магазина. Фейковый сайт выступает в роли «заглушки».

Покупатель видит реально существующий товар, который может приобрести. Он вводит платежные данные, которые затем используются для реальной покупки у существующего продавца. По факту, клиент действительно совершает покупку и даже получает товар. Но его платежные данные попадают в руки мошенников.

Современные методы предотвращения мошенничества

Важность внедрения антифрод решений обусловлена следующими факторами:

• Возможность снизить финансовые потери и операционные расходы;
• Защитить данные клиентов с помощью шифрования и многофакторной аутентификации;
• Автоматически выявлять подозрительные транзакции.

Передовые технологии помогают создавать эффективные решения и оперативно реагировать на новые мошеннические паттерны. 

Скоринговые модели для антифрода

Ключевые тренды в сфере управления рисками включают в себя внедрение ИИ и машинного обучения, создание скоринговых моделей, анализ всевозможных переменных, системы уведомления о потенциальном фроде на основе анализа данных.

Антифрод решения на базе ИИ

Технологии на основе ИИ и машинного обучения помогают владельцам бизнеса быстрее реагировать на привычные паттерны мошенников. Комплекс инструментов состоит из:

1. Алгоритмов на базе ИИ. Анализ сотен параметров позволяет выявлять подозрительные действия на основе поведенческих и технических данных.
2. ML-моделей для снижения рисков. Система автоматически анализирует сотни показателей, включая качество интернет-соединения и параметры устройства, с которого осуществляется операция

Фингерпринтинг устройств

Антифрод-системы отслеживают технические характеристики гаджетов. Это может быть тип устройства (смартфон, планшет, ПК), размер экрана, оперативная память и другие технические параметры.

Создание цифрового отпечатка устройства

Основная идея – выявить возможные аномалии или несоответствия. Допустим, обычно покупатель совершает 99% своих покупок с помощью смартфона. В этот раз вход осуществляется с планшета, антифрод система фиксирует другой размер экрана и помечает его как «необычный» фактор. Потенциально, это может быть сигналом фрода.

Точно также система анализирует сотни других факторов. Она использует фильтры для классификации высокорисковых потоков на основе характеристик устройства (ОС, версия браузера, качество интернет-соединения, поведенческие признаки), группируя их по нишевым категориям.

К другим исследуемым параметрам могут относиться количество активных приложений на одном устройстве, клонирование устройств, средняя скорость набора текста и скроллинг контента. Комбинированные метрики позволяют выявлять подозрительные группы пользователей.

Система использует фильтры для классификации высокорисковых потоков на основе характеристик устройства (ОС, версия браузера, качество интернет-соединения, поведенческие признаки и др.), группируя их по нишевым категориям.

Антифрод решения помогают оценить каждого пользователя, пытающегося завершить транзакцию.

Аутентификация

Внедрение механизмов аутентификации помогает эффективно распознавать и предотвращать мошеннические паттерны в eCommerce. Как правило, аутентификация проводится на основе фингерпринтинга устройства.

Двухфакторная аутентификация

Владельцы онлайн-магазинов получают возможность генерировать точный профиль устройства с техническими и поведенческими сигналами, что позволяет принимать обоснованные решения при одобрении или отклонении транзакции.

Варианты аутентификации для защиты от фрода

• Двухфакторная аутентификация (2FA). Помимо пароля, система требует дополнительное подтверждение — код из SMS, push-уведомления или биометрический фактор.
• Поведенческая аутентификация. Анализируется скорость набора текста, модель устройства, геолокация и другие параметры, позволяющие отличить реального пользователя от мошенника.
• Аутентификация по биометрии. Распознавание лица или отпечатка пальца снижает риск компрометации учетных записей.

Многофакторная аутентификация усложняет процесс входа, что может повлиять на конверсию и вызвать недовольство клиентов.

Чтобы минимизировать неудобства, лучше использовать адаптивный подход. Если система не видит подозрительных признаков, вход возможен без дополнительных проверок. Напротив, при обнаружении аномалий включаются дополнительные уровни защиты.

Корреляция данных

Важнейший элемент методологии предотвращения мошенничества в eCommerce — это анализ корреляции технических и поведенческих характеристик.

Система использует совокупность агрегированных переменных для оценки различных параметров, таких как:

• Частота использования устройств — количество приложений, запущенных на одном устройстве, использование дублирующих или случайно назначенных устройств в определенный период времени.
• Поведенческие метрики — время пребывания на сайте, продолжительность онлайн-сессий, средняя скорость набора текста и чтения контента.

В данном случае критически важна скорость обработки данных. Анализ больших объемов данных в режиме реального времени обеспечивает быструю профилизацию пользователей и точный фингерпринтинг устройств.

Система способна изучить многочисленные интегрированные маркеры, формируя единый агрегированный вектор данных. Бизнес получает возможность выявлять группы клиентов с высоким риском совершения мошеннических действий.

Внедрение антифрод решения для eCommerce

1. Анализ рисков и текущего состояния инфраструктуры

Прежде чем внедрять систему защиты, важно понять, с какими именно угрозами сталкивается бизнес. На этом этапе проводится анализ статистики по мошенническим операциям.

Это могут быть частые chargeback’ или подозрительно крупные заказы, использование чужих карт или мошеннические возвраты.

Для оценки текущей ситуации проводится анализ данные за последние несколько месяцев с целью выявить:

• процент заказов отменяется по причине подозрительных платежей;
• частоту запросов на возвраты, ссылаясь на несанкционированные списания;
• признаки повторяющихся атак с одних и тех же IP-адресов или устройств.

Дополнительно оцениваются уже существующие механизмы защиты. Возможно, используются простые фильтры по IP или верификация через SMS, но этих мер может быть недостаточно. Чем точнее проведен анализ, тем легче будет выбрать подходящее решение.

2. Выбор антифрод решения

После анализа рисков наступает этап подбора подходящего инструмента. Здесь важно учитывать несколько ключевых факторов:

1. Нужно ли решение для автоматической блокировки мошеннических платежей или достаточно инструментов для ручной проверки?
2. Должно ли решение интегрироваться с существующей системой управления заказами (CRM, CMS, платежным шлюзом)?
3. Насколько важно использование AI и машинного обучения для динамического выявления аномалий?

Существуют разные типы антифрод решений. Некоторые предлагают базовую защиту, например, фильтрацию по геолокации. Другие используют сложные алгоритмы машинного обучения для выявления подозрительных паттернов.

На этом этапе важно выбрать оптимальный баланс между эффективностью защиты и удобством работы для клиентов.

3. Интеграция с платформой

Когда антифрод решение выбрано, его необходимо интегрировать в систему интернет-магазина. Этот процесс зависит от технических возможностей платформы.

Если магазин работает на популярных CMS, в том числе на CS-Cart, можно подобрать защиту в виде готовых модулей. В случае кастомных решений может потребоваться интеграция через API.

Во время интеграции настраиваются ключевые параметры:

• фильтрация транзакций по стране, IP, устройству;
• автоматическое выявление и блокировка подозрительных операций;
• настройка уровней проверки: одни транзакции проходят без проверки, другие требуют дополнительной верификации, третьи отклоняются.

После установки необходимо провести тестирование. Важно удостовериться, что система корректно анализирует данные и не блокирует добросовестных клиентов.

4. Настройка и обучение системы

У каждого бизнеса свои особенности – некоторые работают с международными клиентами, другие ориентированы только на локальный рынок.

На этом этапе важно задать правила оценки риска. Например, можно определить критерии, по которым заказ будет отмечен как подозрительный.

Например:

1. Несоответствие IP-адреса страны выдачи карты;
2. Использование временного email-адреса;
3. Высокая скорость оформления заказа (бот-активность);
4. Несколько заказов с разными картами, но с одного устройства.

Системы с AI-алгоритмами могут адаптироваться к новым видам мошенничества, обучаясь на данных магазина. Их точность увеличивается по мере накопления информации.

Дополнительно можно подключить двухфакторную аутентификацию или верификацию через SMS для заказов с высоким риском.

5. Мониторинг и корректировка

Защита от фрода – это не разовое действие, а постоянный процесс. Даже если система работает автоматически, она требует регулярного анализа и оптимизации.

Следует постоянно отслеживать:

• процент заказов система помечает как рискованные;
• случаи ложных срабатываний, когда честные клиенты сталкиваются с отказами;
• эффективность выявления новых мошеннических паттернов.

На основе полученных данных корректируются настройки системы. Например, можно ослабить фильтры, если блокируются добросовестные клиенты или усилить контроль при появлении новых угроз.

Автоматические отчеты помогут оперативно реагировать на подозрительные активности.

6. Улучшение клиентского опыта

Любая антифрод система не должна ухудшать работу с клиентами. Если система слишком жесткая, это может привести к потере заказов и ухудшению репутации. Поэтому важно сбалансировать защиту и удобство.

Важно предупреждать покупателей о возможных задержках при проверке подозрительных заказов. Можно предложить альтернативные способы верификации, если система отклоняет платежи. Желательно настроить гибкие правила, позволяющие снизить ограничения для проверенных пользователей.

Встроенный антифрод модуль CS-Cart

Встроенный модуль CS-Cart

FraudLabs Pro – это встроенный модуль для интернет-магазинов на CS-Cart. Инструмент помогает выявлять мошеннические заказы и снижать потери от чарджбэков.

Возможности модуля:

• автоматическая проверка заказов на признаки мошенничества;
• анализ технических и других параметров для оценки риска (IP-адрес, местоположение, email, платежные данные);
• настраиваемые правила фильтрации подозрительных транзакций;
• интеграция с системой FraudLabs для анализа данных и создания точной риск-скоринговой модели.

Преимущества для интернет-магазина:

1.  Снижение потерь от мошеннических операций.
2. Минимизация количества возвратов по причине фрода.
3. Гибкие настройки для адаптации под специфику бизнеса.

FraudLabs Pro предлагает бесплатный тариф Micro Plan, подходящий для магазинов с объемом до 500 заказов в месяц или оборотом менее $25 000. Малый и средний бизнес может использовать защиту без дополнительных затрат.

Что нужно для защиты от фрода в 2025 году?

Внедрение антифрод защиты – это пошаговый процесс, требующий комплексного подхода. Первоначальный анализ угроз помогает выбрать подходящее решение.

Интеграция и настройка системы обеспечивают надежную защиту, а постоянный мониторинг позволяет адаптироваться к новым видам мошенничества.

Грамотная настройка антифрод фильтров помогает защитить бизнес от потерь, сохраняя высокий уровень клиентского сервиса.

Денис Сергиенко

Денис — автор с 12-летним опытом создания различных форматов контента для таких направлений как eCommerce, Fintech, DevOps и других перспективных IT-отраслей. На протяжении многих лет он изучает и тестирует популярные SaaS-платформы и конструкторы сайтов, чтобы помочь пользователям выбрать решения, соответствующие их бизнес-потребностям.