Что такое FraudScore и его влияние на анонимность

FraudScore — метрика, применяемая для оценки риска мошенничества в цифровых транзакциях. Этот показатель формируется на основе анализа различных факторов, включая поведение пользователей, источники трафика и IP-адреса. Сложные алгоритмы машинного обучения позволяют выявлять аномалии, такие как подозрительные IP-адреса, часто связанные с использованием прокси-серверов, что может быть полезно, например, в онлайн-рекламе и цифровом маркетинге.

Метрика FraudScore тесно связана с чекерами, которые проверяют IP-адреса на предмет их мошеннической активности, и пользователи часто обращаются к ним при выборе прокси-серверов. Однако, стоит учитывать, что в таком случае FraudScore не всегда можно рассматривать как полностью достоверный показатель. Одним из вопросов является происхождение данных об IP-адресах, которые используются для формирования этой оценки. Источники информации об IP-адресах, применяемых пользователями, не всегда прозрачны, что может вызывать сомнения относительно точности результатов.

Особенно это касается ситуаций, когда пользователи используют прокси-серверы для простых целей, таких как обеспечение конфиденциальности, обход географических ограничений или повышение безопасности в сети. В таких случаях высокое значение FraudScore может не отражать реальной угрозы, а просто указывать на использование прокси. Это означает, что оценка риска может быть повышенной, даже если никаких мошеннических действий за IP-адресом не зафиксировано.

Значение и роль FraudScore в интернете

FraudScore стал важным инструментом в интернете, особенно в эпоху цифровизации, когда онлайн-транзакции и взаимодействия происходят ежедневно и в огромных объемах. Его основная роль заключается в оценке и управлении рисками, связанными с мошенничеством.

Одной из ключевых функций FraudScore является поддержание доверия между пользователями и сервисами. Высокая оценка FraudScore может сигнализировать о потенциальных угрозах, позволяя сервисам блокировать или дополнительно проверять подозрительные действия.

FraudScore активно применяется в таких областях, как:

• Электронная коммерция: оценка покупок на предмет мошенничества.
• Финансовые сервисы: анализ транзакций для предотвращения краж и мошенничества.
• Рекламные платформы: выявление фальшивых кликов и ботов.

FraudScore может быть полезным инструментом, но полагаться исключительно на него для принятия окончательных решений не рекомендуется. FraudScore — лишь один из инструментов оценки рисков, и его значение должно интерпретироваться с учетом контекста. Несмотря на свою значимость в области кибербезопасности, FraudScore следует воспринимать как часть более широкого подхода к оценке рисков, а не как показатель надежности IP-адреса.

Принцип работы оценки FraudScore

Процесс формирования FraudScore можно кратко описать следующими этапами: сбор данных (IP-адреса, геолокация, устройство), анализ поведения, выявление аномалий и присвоение оценки риска. Этот показатель помогает определить вероятность мошенничества, предоставляя компаниям ориентир для принятия решений. Однако, оценка FraudScore для IP-адресов не всегда является показателем реального риска из-за нескольких ключевых ограничений:

• Неопределенность данных: зачастую нельзя определить, какие именно данные использует чекер для расчета FraudScore, что ставит под вопрос точность и достоверность результатов.
• Процесс анализа: анализ IP-адресов может нарушать законы о защите данных, например GDPR или CCPA, что вызывает вопросы относительно законности и этичности таких методов.
• Вариативность оценок: разные сервисы могут давать различные оценки для одного и того же IP-адреса, что подчеркивает нестабильность и ненадежность методик.
• Ложные срабатывания: существует риск ложноположительных и ложноотрицательных результатов, что снижает ценность такой проверки.

Эти факторы свидетельствуют о том, что использование таких проверок для анализа фрод-риска по IP-адресам не всегда эффективно и может быть вводящим в заблуждение.

В качестве альтернативы, рекомендуется рассмотреть другие, более точные показатели, которые могут дать объективную картину состояния IP-адреса:

• Геолокация и регистрационные данные. Определение местоположения и принадлежности IP-адреса может указывать на его надежность. Принадлежащие интернет-провайдерам, мобильным операторам и реальным пользователям адреса будут определяться веб-сервисами как достоверные, что делает их безопасными для работы.
• Проверка в спам-базах и черных списках. Один из самых надежных способов оценить репутацию IP-адреса — его проверка на наличие в спам-базах или черных списках. Если IP-адрес уже был замечен в отправке спама или других подозрительных действиях, он с высокой вероятностью окажется в таких списках, что указывает на высокий риск его использования.
• Анализ анонимности IP-адреса. Важно также проверить уровень анонимности IP. Это может включать определение, является ли IP-адрес прозрачным или анонимным, а также его способность скрывать информацию о пользователе. Низкий уровень анонимности может вызвать подозрения у некоторых сервисов, особенно если он сочетается с другими подозрительными факторами.

Эти методы позволяют получить более полное и точное представление о статусе и безопасности IP-адреса, чем одна проверка на FraudScore. Далее мы покажем, как провести проверку по ключевым параметрам, используя различные сервисы.

Как проверить FraudScore IP-адреса

В качестве демонстрации, начнем с проверки FraudScore на сервисе Scamalytics. На главной странице данного сайта есть возможность указать IP-адрес и увидеть информацию о его уровне риска.

Как видно на скриншоте, данный IP-адрес имеет FraudScore 52, что якобы говорит о его ненадежности для серьезных манипуляций в интернете. Однако здесь не указано, по какой именно причине этот адрес имеет такой рейтинг. Говорится только о том, что данный провайдер не обладает большим потоком трафика в сети, на основании чего Scamalytics предполагает, что этот IP-адрес является потенциально мошенническим.

Для сравнения, проверим тот же IP-адрес с помощью еще одного сервиса ipqualityscore. По аналогии с предыдущим чекером, вводим IP-адрес на главной странице и наблюдаем результат проверки.

Данный сервис показывает FraudScore 89, что гораздо больше предыдущего показателя, при этом также не аргументируется, на основе каких данных этот IP-адрес получил такую оценку. Можно сделать вывод, что проверки с помощью популярных сервисов не могут дать точных результатов и гарантировать их достоверность.

В таком случае рекомендуется проверить IP-адрес на наличие его в спам-базах или черных списках, а также общий уровень анонимности. Воспользуемся для этого инструментом “Моя анонимность”. При посещении страницы с инструментом проверка запустится автоматически, через несколько секунд отобразится информация об анонимности. Результат — прокси анонимен на 55%.

В отличие от других сервисов, если проскролить вниз, можно наблюдать, какие параметры влияют на показатель анонимности. Как мы видим на скриншоте ниже, сторонние веб-сайты могут собирать файлы cookies, и если их не очищать или не отключить, поднять уровень анонимности не выйдет. Дополнительно здесь также отображается, что проверяемый IP-адрес находится в черном списке на одном из сайтов.

Чтобы посмотреть более подробную информацию по наличию адреса в спам-базах рекомендуется воспользоваться инструментом “IP в спам базах”. Введите желаемый IP-адрес в строку и нажмите “Проверка”. Через несколько секунд отобразится результат проверки. В нашем случае, из 30 различных спам-баз проверяемый адрес находится только в одной, что можно считать неплохим результатом, но при желании пользователь может подобрать другой IP-адрес и проверить его, чтобы выбрать более надежный прокси.

FraudScore может быть полезным инструментом для оценки рисков на различных сервисах при проведении финансовых транзакций, однако в контексте проверки IP-адресов его точность и надежность вызывают сомнения. Проверка IP-адреса на FraudScore часто дает разные и необоснованные результаты, что усложняет формирование объективной оценки качества айпи-адресов. Рекомендуется дополнительно оценивать IP-адреса по наличию в черных списках и спам-базах, а также по уровню анонимности, чтобы получить более достоверные данные.