跨境电商领域的支付欺诈与反欺诈

发布者：Xiaofeixiang
发布于：2023-05-10 15:11

跨境电商行业前景

众所周知，2022年以来，全球经济在疫情下增长放缓，不确定性增加，叠加海外受通货膨胀、汇率浮动等因素，部分品类的消费需求减弱。并且，全球能源紧张问题导致原材料价格上涨，企业生产成本提高，国际化生产和贸易要素成本也持续上升，不断压缩着出口企业的利润空间。因此，不少人都对中国出口跨境电商产业抱以悲观和摇摆的态度。

 

然而，《白皮书》强调，据海关总署发布的数据显示，2022年1-8月我国出口贸易额为15.48万亿元，同比增长14.2%，保持良好发展态势，是推动上半年GDP增长的重要力量。其中民营企业出口增长展现了极大的活力，在出口外贸中的占比由2012年的37.6%，升至今年截至8月的60%。2017到2021年，我国出口跨境电商规模以年平均约40%的速度高速增长，是外贸出口增速的4倍多。这些数据表明了中国出海企业在面对这一风云变幻的新形势时，整体展现出极强的韧性和活力，保持着稳定的增长态势。
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（数据来源：《2022中国出口跨境电商产业集群发展白皮书》）

商家遭遇到的两类跨境支付欺诈

国外尤其是美国的信用卡业务出现非常早，发展的也很完善，信用卡支付比重也非常高。在跨境电商服务中均为无卡交易，消费者购买商品后，只需要输入括卡号、有效期，三位CVV等信息即可完成付款，无需密码。该类支付会提升订单交易成功率，缺点就是恶意拒付、欺诈交易的风险比较高。

 

第一类，盗卡交易欺诈。 欺诈者购买商品后，使用盗取的卡片信息进行支付。当失主在发现自己的卡片被盗刷后会致电银行撤销交易，并对交易进行拒付。而此时商家已将商品发送给购买者，由此面临钱货两空的情形。

 

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第二类，退款支付欺诈。 欺诈者购买且收到商品后，却以商品未收到或商品损坏为由向银行提出异议，启动退款流程，商家同样面临钱货两空的情形。

 

无论是盗卡交易欺诈还是退款支付欺诈，都会给商家带来钱货两空的损失。而且当拒付欺诈率达到一定阈值时，商家还会遭受银行的处罚，给商户信誉带来更大损失。严重者，还会导致商家使用的第三方支付账号冻结甚至封号，这意味着商家无法再利用这个渠道进行任何跨境销售，这将直接导致品牌出海受阻甚至威胁整个公司的生存。

商家应如何保障订单安全性？

应对日趋复杂的跨境支付环境，商家需要制定松紧得当的风控防范机制，优化购物用户的身份验证机制，做好支付行为的监控，部署专业的风控产品，并做好各种应对预案，防范可能存在的交易欺诈风险。

 

1.加密技术： 使用加密技术可以保护支付信息在传输过程中的安全性。跨境电商平台可以采用安全套接层（SSL）或传输层安全（TLS）协议，对数据进行加密，防止黑客截取和篡改支付信息。

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from Crypto.Cipher import AES
 
def encrypt_data(data, key):
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX)
    ciphertext, tag = cipher.encrypt_and_digest(data)
    return ciphertext, tag, cipher.nonce
 
def decrypt_data(ciphertext, tag, nonce, key):
    cipher = AES.new(key, AES.MODE_EAX, nonce)
    data = cipher.decrypt_and_verify(ciphertext, tag)
    return data
 
# 示例用法
key = b'0123456789ABCDEF'  # 密钥，16字节
data = b'This is a secret message.'
 
encrypted_data, tag, nonce = encrypt_data(data, key)
decrypted_data = decrypt_data(encrypted_data, tag, nonce, key)
print(decrypted_data)

2.双因素认证： 为了增加支付环节的安全性，可以引入双因素认证机制。除了输入密码，用户还需提供其他身份验证信息，如手机验证码、指纹识别或一次性密码（OTP），以确保支付账户的合法性。

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import pyotp
 
# 生成OTP密钥
otp_secret = pyotp.random_base32()
 
# 生成OTP验证URL
otp_url = pyotp.totp.TOTP(otp_secret).provisioning_uri(name='Alice', issuer_name='MyApp')
 
# 校验OTP
def verify_otp(otp_secret, user_otp):
    totp = pyotp.TOTP(otp_secret)
    return totp.verify(user_otp)
 
# 示例用法
user_otp = '123456'  # 用户输入的OTP
is_valid = verify_otp(otp_secret, user_otp)
print(is_valid)

另外再附一个使用指纹识别传感器和操作系统的API进行交互

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import fingerprint_module  # 导入指纹识别模块
 
def authenticate_with_fingerprint():
    fingerprint_sensor = fingerprint_module.initialize_sensor()  # 初始化指纹传感器
 
    if fingerprint_module.is_sensor_available(fingerprint_sensor):
        fingerprint_data = fingerprint_module.capture_fingerprint(fingerprint_sensor)  # 捕获指纹数据
 
        # 在此处可以将指纹数据与已注册的指纹进行比对验证
        # 可以使用特定的算法和模型对指纹数据进行比对
 
        if fingerprint_match:  # 如果指纹匹配
            return True
        else:
            return False
    else:
        return False
 
# 示例用法
is_authenticated = authenticate_with_fingerprint()
if is_authenticated:
    print("指纹认证成功")
else:
    print("指纹认证失败")

3.人工智能和机器学习： 通过人工智能和机器学习技术，跨境电商平台可以实时监测用户的交易行为和模式，并利用算法来检测潜在的欺诈行为。例如，通过分析用户的历史交易数据和行为模式，可以发现异常的交易活动并采取相应措施（以下代码需要提前安装pandas库，并将用户交易数据以适当的格式加载到DataFrame中。）。

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import pandas as pd
 
def analyze_user_behavior(user_transactions):
    # 数据预处理和特征工程
    user_transactions['transaction_date'] = pd.to_datetime(user_transactions['transaction_date'])
    user_transactions['day_of_week'] = user_transactions['transaction_date'].dt.dayofweek
    user_transactions['hour_of_day'] = user_transactions['transaction_date'].dt.hour
    # 其他特征工程步骤...
 
    # 分析用户行为模式
    transaction_count = user_transactions.shape[0]
    average_transaction_amount = user_transactions['transaction_amount'].mean()
    most_frequent_day = user_transactions['day_of_week'].mode().values[0]
    most_frequent_hour = user_transactions['hour_of_day'].mode().values[0]
    # 其他分析步骤...
 
    # 返回分析结果
    analysis_result = {
        'transaction_count': transaction_count,
        'average_transaction_amount': average_transaction_amount,
        'most_frequent_day': most_frequent_day,
        'most_frequent_hour': most_frequent_hour,
        # 其他分析结果...
    }
    return analysis_result
 
# 示例用法
user_transactions = pd.read_csv('user_transactions.csv')  # 假设用户交易数据存储在CSV文件中
result = analyze_user_behavior(user_transactions)
print(result)

4.欺诈检测系统： 建立欺诈检测系统可以帮助跨境电商平台识别潜在的欺诈行为。该系统可以使用规则引擎、模型算法和实时监控等技术，自动分析和评估交易风险，并发出警报或采取阻止措施（代码里的preprocess_features()函数用于预处理交易特征，以便输入模型算法进行预测。如果应有的话，需要根据实际的特征工程需求进行自定义的特征处理和转换。）。

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# 导入规则引擎、模型算法和实时监控相关的库和模块
import rule_engine_module
import model_algorithm_module
import real_time_monitoring_module
 
def analyze_transaction_risk(transaction_data):
    # 使用规则引擎进行交易风险分析
    rule_engine = rule_engine_module.initialize_rule_engine()
    risk_score = rule_engine.analyze_rules(transaction_data)
 
    # 使用模型算法进行交易风险评估
    model = model_algorithm_module.load_model()
    transaction_features = preprocess_features(transaction_data)
    predicted_risk = model.predict(transaction_features)
 
    # 实时监控交易风险
    real_time_monitoring_module.start_monitoring(transaction_data)
 
    # 返回风险分析和评估结果
    result = {
        'risk_score': risk_score,
        'predicted_risk': predicted_risk,
        # 其他结果...
    }
    return result
 
# 示例用法
transaction_data = get_latest_transactions()  # 获取最新的交易数据
result = analyze_transaction_risk(transaction_data)
print(result)

反欺诈建议

上面是反欺诈的示例代码，从公司层面来说，有以下几个建议：

 

1、通过外部手机号风险评分、IP风险库、代理邮箱检测等，及时排查恶意欺诈账户。

 

2、检测客户端（或浏览器）的设备指纹是否合法，是否存在注入、hook、模拟器，及时发现批量作弊软件风险。

 

3、针对同设备（或同用户）高频下单、同设备关联大量账号、同收货地关联大量订单等异常行为进行检测和拦截，对于存在异常行为的账号进行标注，沉淀到相应的名单库，后续进行重点排查。

 

4、基于风控数据以及业务的沉淀数据，对用户下单这一场景进行建模，模型的输出可以直接在风控策略中使用，挖掘潜在风险，进一步提升安全保障。

 

以上。

 

附：顶象反欺诈产品：免费试用

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