关于安全:跨境电商领域的支付欺诈与反欺诈

跨境电商行业前景

家喻户晓，2022 年以来，寰球经济在疫情下增长放缓，不确定性减少，叠加海内受通货膨胀、汇率浮动等因素，局部品类的生产需要削弱。并且，寰球能源缓和问题导致原材料价格上涨，企业生产成本进步，国际化生产和贸易因素老本也持续上升，一直压缩着进口企业的利润空间。因而，不少人都对中国进口跨境电商产业抱以乐观和摇晃的态度。

然而，《白皮书》强调，据海关总署公布的数据显示，2022 年 1 - 8 月我国进口贸易额为 15.48 万亿元，同比增长 14.2%，保持良好倒退态势，是推动上半年 GDP 增长的重要力量。其中民营企业进口增长展示了极大的生机，在进口外贸中的占比由 2012 年的 37.6%，升至往年截至 8 月的 60%。2017 到 2021 年，我国进口跨境电商规模以年均匀约 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局势时，整体展现出极强的韧性和生机，放弃着稳固的增长态势。

（数据起源：《2022 中国进口跨境电商产业集群倒退白皮书》）

商家遭逢到的两类跨境领取欺诈

国外尤其是美国的信用卡业务呈现十分早，倒退的也很欠缺，信用卡领取比重也十分高。在跨境电商服务中均为无卡交易，消费者购买商品后，只须要输出括卡号、有效期，三位 CVV 等信息即可实现付款，无需明码。该类领取会晋升订单交易成功率，毛病就是歹意拒付、欺诈交易的危险比拟高。

第一类，盗卡交易欺诈。 欺诈者购买商品后，应用盗取的卡片信息进行领取。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景。

第二类，退款领取欺诈。 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景。

无论是盗卡交易欺诈还是退款领取欺诈，都会给商家带来钱货两空的损失。而且当拒付欺诈率达到肯定阈值时，商家还会蒙受银行的处罚，给商户信用带来更大损失。严重者，还会导致商家应用的第三方领取账号解冻甚至封号，这意味着商家无奈再利用这个渠道进行任何跨境销售，这将间接导致品牌出海碰壁甚至威逼整个公司的生存。

商家应如何保障订单安全性？

应答日趋简单的跨境领取环境，商家须要制订松紧切当的风控防备机制，优化购物用户的身份验证机制，做好领取行为的监控，部署业余的风控产品，并做好各种应答预案，防备可能存在的交易欺诈危险。

1. 加密技术： 应用加密技术能够爱护领取信息在传输过程中的安全性。跨境电商平台能够采纳安全套接层（SSL）或传输层平安（TLS）协定，对数据进行加密，避免黑客截取和篡改领取信息。

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： 为了减少领取环节的安全性，能够引入双因素认证机制。除了输出明码，用户还需提供其余身份验证信息，如手机验证码、指纹识别或一次性明码（OTP），以确保领取账户的合法性。

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'  # 用户输出的 OTP
is_valid = verify_otp(otp_secret, user_otp)
print(is_valid)

另外再附一个应用指纹识别传感器和操作系统的 API 进行交互

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)  # 捕捉指纹数据
        
        # 在此处能够将指纹数据与已注册的指纹进行比对验证
        # 能够应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("指纹认证胜利")
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，跨境电商平台能够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，通过剖析用户的历史交易数据和行为模式，能够发现异常的交易流动并采取相应措施（以下代码须要提前装置 pandas 库，并将用户交易数据以适当的格局加载到 DataFrame 中。）。

import pandas as pd

def analyze_user_behavior(user_transactions):
    # 数据预处理和特色工程
    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
    # 其余特色工程步骤...
    
    # 剖析用户行为模式
    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]
    # 其余剖析步骤...
    
    # 返回剖析后果
    analysis_result = {
        'transaction_count': transaction_count,
        'average_transaction_amount': average_transaction_amount,
        'most_frequent_day': most_frequent_day,
        'most_frequent_hour': most_frequent_hour,
        # 其余剖析后果...
    }
    return analysis_result

# 示例用法
user_transactions = pd.read_csv('user_transactions.csv')  # 假如用户交易数据存储在 CSV 文件中
result = analyze_user_behavior(user_transactions)
print(result)

4. 欺诈检测零碎： 建设欺诈检测零碎能够帮忙跨境电商平台辨认潜在的欺诈行为。该零碎能够应用规定引擎、模型算法和实时监控等技术，主动剖析和评估交易危险，并收回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色，以便输出模型算法进行预测。如果应有的话，须要依据理论的特色工程需要进行自定义的特色解决和转换。）。

# 导入规定引擎、模型算法和实时监控相干的库和模块
import rule_engine_module
import model_algorithm_module
import real_time_monitoring_module

def analyze_transaction_risk(transaction_data):
    # 应用规定引擎进行交易危险剖析
    rule_engine = rule_engine_module.initialize_rule_engine()
    risk_score = rule_engine.analyze_rules(transaction_data)
    
    # 应用模型算法进行交易危险评估
    model = model_algorithm_module.load_model()
    transaction_features = preprocess_features(transaction_data)
    predicted_risk = model.predict(transaction_features)
    
    # 实时监控交易危险
    real_time_monitoring_module.start_monitoring(transaction_data)
    
    # 返回危险剖析和评估后果
    result = {
        'risk_score': risk_score,
        'predicted_risk': predicted_risk,
        # 其余后果...
    }
    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)

反欺诈倡议

下面是反欺诈的示例代码，从公司层面来说，有以下几个倡议：

1、通过内部手机号危险评分、IP 危险库、代理邮箱检测等，及时排查歹意欺诈账户。

2、检测客户端（或浏览器）的设施指纹是否非法，是否存在注入、hook、模拟器，及时发现批量舞弊软件危险。

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

4、基于风控数据以及业务的积淀数据，对用户下单这一场景进行建模，模型的输入能够间接在风控策略中应用，开掘潜在危险，进一步晋升平安保障。

以上。

附：顶象反欺诈产品：收费试用