Qu'est-ce que le blocage des testeurs de cartes SaaS ?

Le blocage des tests de cartes dans le SaaS représente un ensemble de mesures que les entreprises SaaS prennent pour prévenir la fraude au test de cartes.  

Le blocage des tests de cartes dans le SaaS inclut le blocage des tentatives de paiement répétées provenant de la même carte de paiement, adresse IP ou appareil sur une courte période.  

D'autres mesures sont :  

• CAPTCHA 
• limitation du débit 
• règles de surveillance pour arrêter les scripts automatisés.  

Il est important de noter que les pare-feu de base ne suffisent plus pour protéger les entreprises SaaS contre le test de cartes. Pour cette raison, les entreprises SaaS doivent envisager d'intégrer des processus tels que les contrôles de vitesse de transaction, la vérification d'identité et la surveillance des paiements à haut risque. 

La fraude par test de cartes bancaires est un processus par lequel des informations de paiement volées peuvent être utilisées pour effectuer de petits achats afin de vérifier les détails de la carte bancaire.  

Après vérification, les détails de la carte de crédit peuvent être utilisés pour des transactions de grande valeur ou proposés à la vente sur des marchés illicites. Le test de cartes de crédit est automatisé, c'est pourquoi il peut être difficile de l'identifier et de le prévenir en l'absence d'une surveillance structurée. Conseil de pro :  

Les entreprises SaaS peuvent se concentrer sur des modèles spécifiques, y compris les transactions de faible valeur ou les comportements pilotés par des bots. L'intégration de solutions de prévention de la fraude capables d'identifier ces modèles devrait être envisagée. 

Dans le SaaS, la prévention de la fraude comprend la technologie, l'analyse des données et des règles prédéfinies pour détecter et arrêter les activités frauduleuses telles que : 

• les inscriptions frauduleuses 
• l'abus de paiement 
• le test de cartes.  

L'utilisation de la surveillance des transactions en temps réel par les entreprises SaaS peut influencer les réponses aux activités suspectes et les efforts de protection des revenus. Des outils tels que la notation des risques, les alertes et la prévention des rétrofacturations peuvent aider à l'identification des paiements potentiellement à haut risque. 

Lors d'une attaque par test de cartes bancaires, les entreprises SaaS remarquent :  

• des schémas de paiement étranges  
• des séquences rapides de paiements refusés  
• de multiples tentatives d'autorisation dans un court laps de temps 
• des transactions de faible valeur, souvent inférieures à 1 $, provenant de la même adresse IP 
• des incohérences géographiques entre les adresses de facturation et les localisations IP 

Considérez les étapes suivantes : 

1. Comprenez votre public et les risques potentiels pour sa sécurité.  
2. Intégrez divers outils de détection de la fraude, qui examinent le comportement d'une carte pendant la transaction et identifient toute activité inhabituelle, tels qu'un volume élevé ou un trop grand nombre de tentatives de débit de la carte.  
3. Ajoutez des CAPTCHA, des limites de débit et des pare-feu dans les zones du site web où la carte est utilisée ou lors du processus de paiement. Ces méthodes sont généralement suffisantes pour décourager les bots et prévenir les attaques manuelles.

Lorsque vous recherchez une solution de test de cartes, envisagez-en une qui soit suffisamment flexible pour s'adapter aux méthodes de fraude en constante évolution et qui utilise l'apprentissage automatique pour une analyse rapide.  

Ce type de solution doit offrir des flux de travail flexibles et être facilement intégré à vos systèmes existants, tout en fournissant une vue d'ensemble complète des données de transaction. Des fonctions telles que l'évaluation des risques, l'automatisation, les files d'attente de révision et les alertes sont nécessaires.  

Lorsque vous recherchez une solution de test de cartes, envisagez-en une qui soit suffisamment flexible pour s'adapter aux méthodes de fraude en constante évolution et qui utilise l'apprentissage automatique pour une analyse rapide.  

Ce type de solution doit offrir des flux de travail flexibles et être facilement intégré à vos systèmes existants, tout en fournissant une vue d'ensemble complète des données de transaction. Des fonctions telles que l'évaluation des risques, l'automatisation, les files d'attente de révision et les alertes sont nécessaires.  

Ces dernières années, les passerelles de paiement sont devenues efficaces pour reconnaître et stopper les tentatives de test de cartes grâce à une combinaison de méthodes comprenant des vérifications de vélocité, la surveillance des adresses IP et des appareils, des algorithmes d'apprentissage automatique et des CAPTCHA.  

Grâce à cette stratégie, les passerelles de paiement peuvent protéger les entreprises SaaS contre les tentatives de test répétées.  

Le test de cartes ne peut pas être lié à des pays spécifiques et à des adresses IP. Généralement, les fraudeurs utilisent des VPN et des proxys pour dissimuler leur emplacement. Les entreprises SaaS ne devraient pas se fier aux signaux de géolocalisation, mais plutôt aux indicateurs comportementaux, tels que :  

• vitesse de transaction 
• multiples refus de paiement  
• valeur de la transaction 
• incohérence entre les adresses de facturation et l'IP

Les entreprises SaaS ont du mal à identifier les tentatives de test de cartes, surtout pendant les pics de ventes. Durant ces périodes, le nombre élevé de transactions SaaS valides peut masquer les schémas frauduleux.  

Un autre problème lié aux volumes de transactions élevés est rencontré par les entreprises SaaS qui ont généralement des transactions de faible valeur. Cela rend encore plus difficile de repérer rapidement les schémas.  

Les entreprises SaaS peuvent lutter contre le test de cartes par le biais de l'analyse, des ajustements de règles et de mises à jour la détection des fraudes des procédures.