2023年，一家全球领先的时装电子商务零售商将目光投向了全球扩张，利用其按需业务模式、高效的供应链、有竞争力的定价和精准的数字营销
为了提高市场份额和用户参与度，该公司启动了一系列广泛的营销活动，逐步将其扩展到北美、欧洲、拉丁美洲和中东的30多个国家。这些活动主要侧重于病毒式增长策略，以吸引新用户，营销预算接近28亿美元。
在此基础上，他们发起了一项促销活动，其中包括三个关键活动：降价促销、幸运抽奖和虚拟宠物养殖游戏，目标是通过推荐计划快速扩大客户群，现有用户可以在每次活动中邀请新客户并获得积分。
但是，该活动面临着来自地下市场运营商的欺诈性利用和来自竞争对手的恶意竞争的巨大挑战。
挑战：滥用促销信息
当个人或团体利用折扣、优惠券或推荐计划等促销活动超出其预期目的而导致经济损失时，就会发生促销滥用行为。随着电子商务的发展，在线促销在数字平台上迅速传播，使其容易受到包括欺诈者在内的各种受众的滥用。这导致企业为看似有机增长付出代价，但实际上是欺诈活动，歪曲了营销数据并造成了财务损失。
在本案中，该公司遇到了滥用促销的重大问题，因为用户创建了虚假账户，绕过了知识产权限制，更改了设备，并与欺诈团伙合作利用奖励。
批量注册虚假邮件
虚假电子邮件注册是欺诈者利用电子商务平台促销活动的一种常用策略。欺诈者使用临时或一次性电子邮件地址创建多个虚假账户。这些账户通常是通过机器人或自动化工具批量生成的。在这种情况下，TrustDecision 发现了与电子邮件相关的异常情况，例如随机电子邮件的聚集、临时域名电子邮件和类似的电子邮件地址。
绕过电子围栏：跨IP限制
电子围栏是一种数字边界，用于根据地理位置管理访问权限，通常通过检查 IP 地址。它通常用于执行区域规则、控制内容访问权限或将促销限制在特定国家/地区。对于这个电子商务品牌，促销活动仅限于某些地区，例如美国。但是，来自亚洲和非洲的大量用户绕过了这些基于知识产权的支票，利用了专门针对美国客户的促销活动，从而导致意外参与和潜在的经济损失。
设备欺骗
设备欺骗是一种欺诈策略，不良行为者伪装设备的身份，例如更改 IP 地址、用户代理字符串、设备 ID、IMEI 号码或 MAC 地址，以绕过安全协议或冒充合法用户。在本案中，他们遇到了来自欺诈者的三个关键挑战。
1。重置低价值设备：重置低值设备是指执行出厂重置，这将擦除所有数据并将设备恢复到其原始状态。一些用户经常重置某些设备型号或在两台设备之间交替使用以使它们看起来像新设备，从而从事可疑行为。这种策略用于绕过对绑定到单个设备的帐户数量的限制。以下是本案中观察到的可疑设备的主要特征摘要：
- 设备型号: 5-6 个相似的型号被反复重置，SM-A115U、SM-A215U、5087Z 位居前三名。
- 可用存储比例 重置后，可用的手机存储比例高于普通设备，我们的分析发现，可疑设备中仍有80％以上的存储空间。
- 屏幕分辨率: 主要是 720x1560 和 720x1600。
- 开机时长：开机时间较短（低于 30 分钟）的设备可能会更频繁地重置。
2。修改设备：在 iOS 设备上，用户可以越狱设备以更改其信息并使其显示为新设备。此过程包括修改设备的系统和设置以更改设备 ID 或 MAC 地址等标识符。
在 Android 设备上，欺诈者可以通过植根设备并使用，实现设备欺骗效果 Magisk 修改设备参数。此过程包括获得对设备操作系统的管理访问权限，允许用户更改设备 ID 等密钥标识符，以使设备显示为新设备。这两种方法都使欺诈者能够通过伪装设备来绕过检测系统，这使得执行限制基于设备的账户的规则变得更加困难。
3.云手机：与传统智能手机不同，云手机不需要物理设备，允许用户远程访问Android或iOS等移动操作系统。这种灵活性有助于创建虚拟设备，可以用来绕过账户创建限制。但是，由于使用先进的风险控制系统，云手机相对易于检测和缓解，因此它们并不是寻求规避设备相关限制的欺诈者的主要方法。
有组织的诈骗团伙
有组织欺诈或帮派欺诈涉及更难发现的协调计划。在本案中，有影响力的人被发现通过推动大规模注册和通过私人网络产生虚假推荐来利用促销活动。尽管这些新用户似乎使用独特的设备和电子邮件进行注册，但他们通常是完成众包任务的低质量参与者，在领取奖励后几乎没有回来。为了解决这个问题，串通检测模型可以识别不同用户中具有相似行为模式的大规模、短期注册。
我们的解决方案
为了帮助跨境电子商务加强对滥用促销活动的防御，TrustDecision制定了一项全面的战略，整合了机器学习模型和高级异常检测，并识别和防止欺诈活动。
机器学习模型
1。行为分析模型
该模型评估用户互动，例如登录频率、导航路径和购买行为。通过建立正常活动的基线，它可以快速发现偏差，例如突然的支出激增或不规则的登录时间，这通常是欺诈的信号。它不断将实时行为与历史数据进行比较，以发现新出现的欺诈模式。
2。聚类模型
该模型使用无监督学习，根据共享行为（例如推荐活动）对用户进行分组。它揭示了隐藏的模式，确定了诸如欺诈团伙通过批量注册或同步行动利用推荐计划的协调行动。
3.用户分析模型
分析模型通过分析人口统计、购买行为和互动数据来创建全面的用户细分。通过将用户分类为 “高价值客户” 或 “潜在欺诈者” 等个人资料，它可以增强有针对性的欺诈预防，同时确保真正的用户不受影响。
4。有组织的欺诈检测
该模型擅长通过共享设备、联系方式或同步行为模式将用户联系起来，从而识别欺诈团伙。在最近对一项促销活动的分析中，该模型发现了近300个涉及数千个设备和账户的欺诈团伙，与传统方法相比，检测效率提高了15％
这些模型共同加强了防欺诈系统，使S能够实时应对各种欺诈场景。
异常检测
1。身份验证
监控身份异常，例如多个账户共享相似的个人详细信息（例如姓名、电子邮件、电话号码），有助于企业发现可疑模式。及早发现这些异常可以防止欺诈交易升级。
2。设备分析
欺诈者经常使用设备欺骗或频繁重置等策略来掩盖自己的身份。分析设备数据（例如频繁更改、更改配置或在不同账户中重复使用同一台设备）使企业能够发现隐藏的风险并迅速采取行动来缓解这些风险。
3.位置监控
地理数据是另一个重要的欺诈指标。许多欺诈者使用VPN或IP欺骗来隐藏其真实位置。通过跟踪位置异常（例如地理位置的突然变化或来自高风险地区的交易），企业可以更有效地举报和调查可疑活动。
4。频率监控
高频账户活动，例如在短时间内进行快速购买或批量交易，通常会发出欺诈企图的信号，尤其是在涉及自动机器人时。通过分析交易和账户频率，企业可以在发生重大损失之前发现并阻止欺诈行为。
5。行为分析
监控用户行为可以更深入地了解欺诈检测。偏离正常模式，例如异常购买、不一致的浏览习惯或不熟悉的付款方式，都可能预示着欺诈活动。行为分析使企业能够根据这些预警采取行动。
结果
经过全年的反欺诈保护，TrustDecision帮助该电子商务实现了：
6000万美元以上的风险付款被冻结
高风险交易自动被拦截。
欺诈率降低 20%
成功付款中的欺诈案件较少。
批准率提高 10%
更多优秀的用户通过。
恢复了超过1000万的收入
被拒绝的交易现在已获得正确批准。
结论
在跨境电子商务中，检测和预防欺诈的能力对于维护平台完整性、确保客户信任和防止财务损失至关重要。通过实施全面的监控系统来跟踪身份、设备使用情况、位置异常、交易频率和用户行为等关键因素，企业可以有效地识别可疑活动并降低风险。对这些数据点的高级分析有助于防止欺诈计划，确保全球市场的运营更加顺畅。在日益复杂的数字环境中，多层欺诈检测方法增强了跨境电子商务平台的整体安全性。
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