Fraud Score API: IP, ईमेल और फ़ोन संकेतों का संयोजन

IP, ईमेल और फ़ोन डेटा के लिए fraud score API कई स्वतंत्र जोखिम संकेतों को एक संख्या में जोड़ती है ताकि आप चार अलग जाँचों को सँभालने के बजाय एक निर्णय ले सकें। ipto का fraud score IP पता, ईमेल, फ़ोन नंबर और User-Agent लेता है, और योगदान के ब्योरे के साथ 0 से 100 का स्कोर लौटाता है।

संकेतों को जोड़ने का कारण यह है कि हर एक अकेला कमज़ोर है। VPN पता कई ईमानदार उपयोगकर्ताओं के लिए सामान्य है। Disposable ईमेल शायद किसी के अपने इनबॉक्स की सुरक्षा के लिए हो। बॉट जैसा User-Agent मॉनिटरिंग टूल हो सकता है। लेकिन एक साइन-अप पर Tor exit, फेंक देने वाला ईमेल डोमेन और ऑटोमेशन User-Agent का साथ आना असामान्य संयोजन है, और संयुक्त स्कोर इसे सामने लाता है।

स्कोर में क्या जाता है

हर इनपुट को संबंधित ipto टूल से स्कोर किया जाता है, और परिणाम निश्चित भार के साथ मिलाए जाते हैं। IP का भार 40 प्रतिशत है और ईमेल, फ़ोन तथा User-Agent प्रत्येक का 20 प्रतिशत। घटकों का तर्क जानबूझकर सरल और जाँचने योग्य रखा गया है:

• IP। जहाँ मौजूद हो वहाँ पुष्टि किए गए एब्यूज़ स्कोर पर आधारित; अन्यथा Tor exit ऊँचा स्कोर पाता है, VPN पता मध्यम, और बिना फ़्लैग वाला पता कम। आप इन इनपुट को VPN, Tor और प्रॉक्सी चेकर तथा IP एब्यूज़ चेकर से देख सकते हैं।
• ईमेल। अमान्य सिंटैक्स ऊँचा स्कोर पाता है, disposable डोमेन ऊँचा, बिना काम करने वाले MX रिकॉर्ड वाला डोमेन बीच में, और सामान्य डोमेन पर सही बना पता कम। यह ईमेल चेकर जैसा ही तर्क है।
• फ़ोन। जो नंबर नंबरिंग-प्लान सत्यापन में विफल होता है वह ऊँचा स्कोर पाता है, वैध नंबर कम। क्योंकि फ़ोन चेकर स्व-होस्टेड parser का उपयोग करता है और उसमें लाइव कैरियर लुकअप नहीं है, यह संभाव्यता जाँच है, इस बात का प्रमाण नहीं कि नंबर चालू है।
• User-Agent। जो क्लाइंट बॉट या क्रॉलर के रूप में पार्स होता है वह ऊँचा स्कोर पाता है; सामान्य ब्राउज़र कम, User-Agent parser जैसी ही पार्सिंग से।

रिस्पॉन्स हर संकेत को उसके अपने स्कोर और उसके पीछे के कच्चे फ़ील्ड के साथ सूचीबद्ध करता है, जैसे is_vpn, is_tor, risk_tier, has_mx, disposable और is_bot। इससे संख्या समझाने योग्य बनती है: जब किसी उपयोगकर्ता को फ़्लैग किया जाए, तो आप ठीक-ठीक बता सकते हैं कि क्यों।

अनुपस्थित इनपुट कैसे संभाले जाते हैं

वास्तविक ट्रैफ़िक अधूरा होता है। लॉगिन प्रयास में IP और User-Agent हो सकते हैं पर ईमेल नहीं, और साइन-अप फ़ॉर्म फ़ोन फ़ील्ड छोड़ सकता है। Fraud score अनुपस्थित इनपुट को "साफ़" नहीं मानता। गायब संकेत छोड़ दिए जाते हैं, और आपके दिए संकेतों का भार इस तरह पुनः स्केल किया जाता है कि वे पूरे स्कोर के बराबर हो जाएँ।

ठोस रूप में, अगर आप केवल IP भेजते हैं, तो IP पूरा भार वहन करता है, इसलिए तीन खाली फ़ील्ड द्वारा सुरक्षित की ओर पतला होने के बजाय Tor exit ऊँचा स्कोर देता है। अगर आप IP और ईमेल भेजते हैं, तो भार लगभग दो-तिहाई और एक-तिहाई हो जाते हैं। दो सीमाएँ जानने लायक हैं। अगर कोई इनपुट resolve नहीं होता, तो स्कोर कम आधार रेखा पर लौट आता है। और IP संकेत फ़िलहाल केवल IPv4 को कवर करता है, क्योंकि IPv6 के लिए थ्रेट डेटा उसी रूप में उपलब्ध नहीं है; IPv6 पता साफ़ मानकर स्कोर करने के बजाय छोड़ दिया जाता है, इसलिए उसे अन्य इनपुट के साथ जोड़ें।

स्कोर से कार्रवाई तक

स्कोर जोखिम स्तर से मैप होता है: 20 से नीचे low है, 20 से 44 medium, 45 से 69 high, और 70 या उससे ऊपर critical। इन्हें पूर्व-धारणा मानें जो बताती है कि अड़चन कहाँ लगानी है। एक उचित पैटर्न है कि low स्कोर की अनुमति दें, medium और high पर दूसरा फ़ैक्टर या ईमेल पुष्टि माँगें, और critical स्कोर को समीक्षा के लिए कतार में रखें। यह टूल किसी ग्राहक को अस्वीकार करने का एकमात्र आधार बनने के लिए नहीं है, और यह आपके अपने संकेतों, जैसे ऑर्डर इतिहास, डिवाइस इतिहास या चार्जबैक रिकॉर्ड, का विकल्प नहीं है, जिन्हें ipto एकत्र नहीं करता।

आज़माना

व्यवहार देखने का सबसे तेज़ तरीका फ्रॉड स्कोर चेकर है: एक फ़ील्ड भरें, स्कोर नोट करें, फिर बाकी जोड़ें और ब्योरा बदलते देखें। यही क्षमता API के माध्यम से भी उपलब्ध है, जो API दस्तावेज़ में है, और चारों इनपुट वैकल्पिक हैं। अपने हाल के साइन-अप के नमूने पर इसे चलाना यह जानने का अच्छा तरीका है कि आपके ट्रैफ़िक में कौन-सा संकेत जोखिम को चलाता है, और IP घटक के पीछे का तर्क IP प्रतिष्ठा स्कोरिंग की व्याख्या में और विस्तार से है।

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