Ang mga online fraud sa mga credit card ay tumataas lalo na sa mga pista opisyal. Makapangyarihang Paglalakbay / Flickr, CC BY-SA

Kung ikaw ang may-ari ng isang credit o isang debit card, mayroong isang di-bale-wala na pagkakataon na maaari kang sumailalim sa panloloko, tulad ng milyong iba pang mga tao sa buong mundo.

Simula sa 1980s, nagkaroon ng isang kahanga-hangang pagtaas sa paggamit ng credit, debit at mga pre-paid card internationally. Ayon sa Oktubre 2016 Ulat ng Nilson, sa 2015 higit sa US $ 31 trilyon ay nabuo sa buong mundo sa pamamagitan ng mga sistemang pagbabayad na ito, hanggang 7.3% mula sa 2014.

Sa 2015, pitong sa walong mga pagbili sa Europa ang ginawa nang elektroniko.

Salamat sa bagong mga online money-transfer system, tulad ng Paypal, at ang pagkalat ng e-commerce sa buong mundo - kasama na, lalong, sa pagbubuo ng mundo - na mabagal na mag-ampon ng mga pagbabayad sa online - inaasahang magpatuloy ang mga trend na ito.

Salamat sa mga nangungunang kumpanya tulad ng Flipkart, Snapdeal at Amazon India (na magkakasama 80% ng Indian market share ng e-commerce sa 2015) pati na rin ang Alibaba at JingDong (na may paitaas ng 70% ng Chinese market sa 2016), ang mga elektronikong pagbabayad ay umaabot sa napakalaking bagong populasyon ng mamimili.

Ito ay isang goldmine para sa cybercriminals. Ayon sa Nilson Report, ang mga pagkalugi sa buong mundo mula sa pandaraya ng card ay umabot sa US $ 21 bilyon sa 2015, mula sa humigit-kumulang na US $ 8 bilyon sa 2010. Sa pamamagitan ng 2020, ang numerong iyon ay inaasahan na umabot sa US $ 31 bilyon.

Ang mga naturang gastos ay kinabibilangan, kabilang ang iba pang mga gastusin, ang mga refund na ginawa ng mga bangko at mga kompanya ng credit card sa mga defrauded client (maraming mga bangko sa pananagutan ng mga mamimili ng West cap sa US $ 50 hangga't iniulat ang krimen sa loob ng 30 araw para sa mga credit card at sa loob ng dalawang araw para sa mga debit card. Ito ay nagpapahiwatig ng mga bangko upang maging makabuluhan pamumuhunan sa mga anti-pandaraya na teknolohiya.

Ang mga cybercrime ay nagkakalkula ng mga vendor sa iba pang mga paraan. Ang mga ito ay sinisingil sa pagbibigay ng mga customer na may mataas na pamantayan ng seguridad. Kung sila ay pabaya sa tungkulin na ito, ang mga kompanya ng credit card ay maaaring singilin ang mga ito sa gastos ng pagbabayad ng pandaraya.

Ang mga uri ng pandaraya

Maraming uri ng pandaraya sa credit card, at madalas silang nagbabago tulad ng mga bagong teknolohiya na nagbibigay-kakayahan sa nobelang cybercrimes na halos imposible na ilista ang lahat ng ito.

Ngunit mayroong dalawang pangunahing mga kategorya:

• card-not-present (CNP) frauds: Ito, ang pinaka-karaniwang uri ng pandaraya, ay nangyayari kapag ang impormasyon ng cardholder ay ninakaw at ginagamit nang ilegal nang hindi ang pisikal na presensya ng card. Ang ganitong uri ng pandaraya ay kadalasang nangyayari sa online, at maaaring ang resulta ng tinatawag na "Phishing"Mga email na ipinadala ng mga manloloko na nagpapanggap sa mga kredibilidad na institusyon upang magnakaw ng personal o pinansiyal na impormasyon sa pamamagitan ng kontaminadong link.
• card-present-frauds: Ito ay mas karaniwan sa araw na ito, ngunit ito ay nagkakahalaga ng pagmamasid para sa. Kadalasan ay tumatagal ang anyo ng "skimming"- kapag ang isang hindi tapat na nagbebenta ay nag-swipe ng credit card ng isang mamimili sa isang device na nag-iimbak ng impormasyon. Sa sandaling ang data na iyon ay ginagamit upang gumawa ng isang pagbili, ang account ng mamimili ay sisingilin.
  
  

Ang mga credit card machine ay minsan ginagamit sa pandaraya na tinatawag na 'skimming' kung saan ang mga detalye ng iyong card ay nauulit. Izcool / Wikimedia

Ang mekanismo ng isang transaksyon ng credit card

Dahil sa pandaraya sa credit card, sa isang bahagi, dahil ang mga transaksyon ng credit card ay isang simple, dalawang hakbang na proseso: pagpapahintulot at pag-aayos.

Sa simula, ang mga kasangkot sa transaksyon (customer, card issuer, merchant at bank ng merchant) ay nagpapadala at tumatanggap ng impormasyon upang pahintulutan o tanggihan ang isang binigay na pagbili. Kung ang pagbili ay awtorisado, ito ay binayaran ng isang palitan ng pera, na kadalasang tumatagal ng ilang araw pagkatapos ng pahintulot.

Sa sandaling ang isang pagbili ay pinahintulutan, walang pagbalik. Iyon ay nangangahulugan na ang lahat ng mga hakbang sa pagtuklas ng pandaraya ay dapat gawin sa panahon ng unang hakbang ng isang transaksyon.

Ang pagbili ng online ay praktikal at mabilis ... ngunit maaaring maging mapanganib kapag hindi namin alam ang mga vendor o ang kanilang mga website na rin. Photo Mix / Pexels

Narito kung paano ito gumagana (sa isang kapansin-pansing pinasimple fashion).

Kapag ang mga kumpanya tulad ng Visa o Mastercard ay may lisensya sa kanilang mga tatak sa a issuer ng card - isang tagapagpahiram tulad ng, sabihin, Barclays Bank - at sa bank ng merchant, ayusin nila ang mga tuntunin ng kasunduan sa transaksyon.

Pagkatapos, ang pisikal na issuer ay naghahatid ng credit card sa mamimili. Upang gumawa ng isang pagbili sa mga ito, ang cardholder ay nagbibigay sa kanyang card sa vendor (o, online, manu-manong nagpasok ng impormasyon card), na nagpasa ng data sa mga mamimili at ang nais na pagbili sa bangko sa merchant.

Ang bangko, sa turn, ang mga ruta ng kinakailangang impormasyon sa issuer ng card para sa pagtatasa at pagsang-ayon - o pagtanggi. Ang huling desisyon ng issuer ng card ay ipinadala pabalik sa parehong bank ng merchant at sa vendor.

Ang pagtanggi ay maaaring ipalabas lamang sa dalawang sitwasyon: kung ang balanse sa account ng cardholder ay hindi sapat o kung, batay sa data na ibinigay ng bangko ng merchant, may hinala sa pandaraya.

Ang mga maling suspetsa ng pandaraya ay hindi nakaka-engganyo sa mamimili, na ang pagbili ay tinanggihan at ang card ay maaaring ma-block sa pamamagitan ng issuer ng card, at poses isang reputational pinsala sa vendor.

Paano i-counter ang mga pandaraya?

Batay sa aking pananaliksik, na sumusuri kung paano mas mahusay na matukoy ng mga advanced na statistical at probabilistic na mga pamamaraan ang pandaraya, sunud-sunod na pagtatasa - na kaisa ng bagong teknolohiya - ay nagtataglay ng susi.

Salamat sa patuloy na pagmamanman ng paggasta at impormasyon ng cardholder - kasama ang oras, halaga at mga heograpikal na coordinate ng bawat pagbili - dapat na posible na bumuo ng isang modelo ng computer na kakalkulahin ang posibilidad na ang isang pagbili ay mapanlinlang. Kung ang probabilidad ay pumasa sa isang tiyak na limitasyon, ang issuer ng card ay bibigyan ng alarma.

Ang kumpanya ay maaaring magpasya upang alinman sa harangan ang card nang direkta o magsagawa ng karagdagang pagsisiyasat, tulad ng pagtawag sa consumer.

Ang lakas ng modelong ito, na sumasaklaw sa isang kilalang teorya ng matematika na tinatawag na pinakamainam na pagtigil sa teorya sa pagtuklas ng pandaraya, ay nilalayon nito ang alinman sa pag-maximize ng inaasahang kabayaran o pagliit ng inaasahang gastos. Sa ibang salita, ang lahat ng mga computations ay naglalayong limitahan ang dalas ng mga maling alarma.

Ang aking pananaliksik ay isinasagawa pa rin. Ngunit, samantala, upang mabawasan nang malaki ang panganib ng pagbagsak ng biktima sa pandaraya sa credit card, narito ang ilang mga ginintuang alituntunin.

Una, huwag kailanman mag-click sa mga link sa mga email na humihiling sa iyo na magbigay ng personal na impormasyon, kahit na ang nagpadala ay mukhang iyong bangko.

Pangalawa, bago ka bumili ng isang bagay sa online mula sa isang hindi kilalang nagbebenta, google ang pangalan ng vendor upang makita kung ang feedback ng mamimili ay higit sa lahat positibo.

At, sa wakas, kapag gumawa ka ng mga pagbabayad sa online, tiyakin na ang address ng webpage ay nagsisimula sa https://, isang komunikasyon protocol para sa secure na paglipat ng data, at kumpirmahin na ang pahina ng web ay hindi naglalaman ng mga grammatical error o mga kakaibang salita. Na nagpapahiwatig na maaaring ito ay isang pekeng dinisenyo lamang upang nakawin ang iyong pinansiyal na data.

Tungkol sa Ang May-akda

Bruno Buonaguidi, tagapagpananaliksik, InterDisciplinary Institute of Data Science, Università della Svizzera italiana

Ang artikulong ito ay orihinal na na-publish sa Ang pag-uusap. Basahin ang ang orihinal na artikulo.

Mga Kaugnay na Libro:

at InnerSelf Market at Amazon