Онлайн-шоплифтинг
Введение
Онлайн-шоплифтинг, также известный как мошенничество в электронной коммерции, относится к разнообразным обманным практикам и незаконным действиям, направленным на получение финансовой выгоды или материальных товаров через несанкционированные средства на платформах электронной коммерции. Эта тема получила значительное внимание в последние годы из-за экспоненциального роста онлайн-розничной торговли и возрастающей сложности методов кибермошенничества. Она охватывает широкий спектр мошеннических действий — от классического мошенничества с кредитными картами до более нюансированных форм, таких как захват учетных записей, мошенничество с бонусными баллами и мошенничество с возвратами.
Типы онлайн-шоплифтинга
Мошенничество с кредитными картами
Мошенничество с кредитными картами на онлайн-рынке включает несанкционированное использование чужих данных кредитной карты для совершения покупок. Мошенники часто получают информацию о кредитных картах через фишинговые электронные письма, вредоносные веб-сайты или утечки данных. Они также могут использовать техники, такие как кардинг-атаки (тестирование украденных номеров кредитных карт для определения их действительности).
Захват учетных записей
Мошенничество с захватом учетных записей происходит, когда киберпреступник получает несанкционированный доступ к учетной записи пользователя на платформе электронной коммерции. Попав внутрь, мошенник может изменить данные учетной записи, совершить покупки или даже снять средства. Этот тип мошенничества часто достигается через фишинговые атаки, подбор учетных данных или эксплуатацию слабых паролей.
Кража личности
Кража личности в онлайн-шопинге включает использование чужой личной информации для создания новых учетных записей или совершения покупок. Информация обычно украдена через фишинговые попытки, утечки данных или тактики социальной инженерии. Как только мошенник имеет эту информацию, он может открыть новые кредитные линии, совершить несанкционированные покупки и даже совершить другие формы мошенничества под личностью жертвы.
Мошенничество с возвратом платежа
Мошенничество с возвратом платежа, или дружественное мошенничество, происходит, когда потребитель совершает онлайн-покупку с помощью своей кредитной карты, а затем запрашивает возврат платежа у банка-эмитента после получения товаров или услуг. Потребитель утверждает, что транзакция была мошеннической, тем самым получая возврат средств и сохраняя товары.
Мошенничество с возвратами
Мошенничество с возвратами происходит, когда потребитель покупает товар и позже возвращает его незаконно для получения финансовой выгоды. Примеры включают возврат украденных товаров, утверждение, что товар никогда не был получен, или покупку товаров с намерением использовать и затем вернуть их.
Триангуляционное мошенничество
Триангуляционное мошенничество включает три точки: жертву, мошенника и легитимный рынок. Мошенник создает фальшивый онлайн-магазин и продает товары со значительной скидкой. Когда потребитель совершает покупку, мошенник использует украденные данные кредитной карты для покупки товара в легитимном магазине и отправки его потребителю. Потребитель получает свои товары, легитимный магазин оплачивается украденными средствами, и мошенник исчезает с платежом потребителя.
Методы, используемые мошенниками
Фишинг и социальная инженерия
Фишинг включает отправку обманных электронных писем или сообщений потребителям, притворяясь авторитетной компанией для кражи конфиденциальной информации, такой как учетные данные для входа и номера кредитных карт. Социальная инженерия обманом заставляет жертв раскрывать конфиденциальную информацию, манипулируя ими на основе психологических влияний.
Утечки данных
Утечки данных происходят, когда хакеры проникают в базу данных компании для кражи личной и финансовой информации. Они часто нацелены на хорошо зарекомендовавших себя онлайн-ритейлеров и финансовые учреждения из-за огромного количества хранящихся ценных данных.
Вредоносное ПО и кейлоггеры
Мошенники используют вредоносное ПО и кейлоггеры для заражения компьютера жертвы для захвата конфиденциальной информации, такой как пароли, номера кредитных карт и другие личные данные. Эти данные затем используются для совершения мошенничества или продаются в даркнете.
Бот-атаки
Бот-атаки, такие как подбор учетных данных и кардинг, используют автоматизированные программы для тестирования и проверки сотен тысяч украденных учетных данных или номеров кредитных карт. Как только бот находит действительные учетные данные, мошенники используют их для несанкционированных транзакций.
Влияние на бизнес и потребителей
Финансовые потери
Наиболее непосредственное и ощутимое влияние онлайн-шоплифтинга — это финансовые потери. Бизнесы сталкиваются с потерей дохода, комиссиями за возврат платежей и потенциальными штрафами за несоответствие стандартам безопасности. Потребители могут пострадать от финансового ущерба из-за несанкционированных транзакций на их счетах.
Ущерб репутации
Инциденты мошенничества могут серьезно повредить репутации бренда. Клиенты теряют доверие к бизнесам, которые не могут обеспечить безопасность их личной и финансовой информации, вызывая долгосрочный вред лояльности клиентов и доверию к бренду.
Операционные расходы
Бизнесы несут дополнительные операционные расходы на борьбу с мошенничеством. Это включает инвестиции в продвинутые меры безопасности, сторонние сервисы верификации и обработку жалоб клиентов, связанных с мошенничеством.
Юридические последствия
Как бизнесы, так и потребители могут столкнуться с юридическими последствиями из-за онлайн-шоплифтинга. Бизнесы могут быть привлечены к суду за халатность в защите данных клиентов, в то время как потребители, пойманные на совершении мошенничества, могут столкнуться с уголовным преследованием.
Стратегии предотвращения мошенничества
Внедрение многофакторной аутентификации (MFA)
Использование MFA требует от пользователей предоставления двух или более факторов верификации для получения доступа к их учетным записям, тем самым предотвращая несанкционированный доступ даже если учетные данные для входа скомпрометированы.
Мониторинг и аналитика в реальном времени
Бизнесы могут развернуть системы мониторинга в реальном времени для обнаружения и реагирования на подозрительные действия. Алгоритмы машинного обучения могут анализировать паттерны транзакций для выявления и маркировки мошеннического поведения.
Токенизация и шифрование
Токенизация заменяет конфиденциальные данные уникальными идентификационными символами, которые сохраняют существенную информацию без компрометации безопасности. Шифрование кодирует данные для предотвращения несанкционированного доступа во время передачи.
Сервис проверки адреса (AVS) и проверки CVV
AVS проверяет адрес выставления счета, предоставленный держателем карты, с адресом в файле банка-эмитента. Проверка CVV обеспечивает, что человек, совершающий транзакцию, имеет физическое владение картой.
Регулярные аудиты безопасности
Проведение регулярных аудитов безопасности помогает бизнесам выявить уязвимости в своих системах и внедрить необходимые обновления и патчи для укрепления защиты от потенциального мошенничества.
Образование потребителей
Образование потребителей о лучших практиках безопасности, таких как распознавание попыток фишинга и использование сильных, уникальных паролей, может значительно снизить риск онлайн-шоплифтинга.
Возникающие тренды в онлайн-шоплифтинге
Мошенничество с синтетической личностью
Мошенничество с синтетической личностью объединяет реальную и поддельную информацию для создания новых личностей. Эти синтетические личности затем используются для открытия учетных записей, подачи заявок на кредиты и совершения покупок, что делает мошенничество труднее обнаруживаемым.
Мобильное мошенничество
С ростом мобильной коммерции мошенники все чаще нацеливаются на мобильные транзакции. Мобильное мошенничество включает подмену SIM-карт, мобильный фишинг и эксплуатацию незащищенных мобильных приложений.
Мошенничество в социальных медиа
Мошенники используют платформы социальных медиа для осуществления мошенничества, создавая поддельные профили, страницы или рекламу. Они заманивают потребителей на совершение покупок на поддельных веб-сайтах электронной коммерции или раскрытие личной информации.
ИИ и машинное обучение в обнаружении мошенничества
Искусственный интеллект и машинное обучение используются для улучшенного обнаружения мошенничества. Эти технологии могут анализировать огромные объемы данных в реальном времени для выявления паттернов и аномалий, указывающих на мошенническую активность.
Заключение
Онлайн-шоплифтинг представляет постоянную и развивающуюся проблему как для бизнесов, так и для потребителей. Хотя технологические достижения предлагают новые возможности для борьбы с мошенничеством, они также вводят более сложные методы его совершения. Следовательно, непрерывная бдительность, обновленные практики безопасности и информированное поведение потребителей критически важны для смягчения рисков, связанных с мошенничеством в электронной коммерции. Бизнесы должны инвестировать в продвинутые меры безопасности и оставаться впереди возникающих методов мошенничества для защиты своих активов и доверия клиентов.
Для более подробных мер безопасности и получения обновлений в реальном времени о предотвращении мошенничества бизнесы и потребители могут обращаться к ведущим компаниям по кибербезопасности, таким как CrowdStrike ( и другим отраслевым экспертам.