移动支付安全：应对应用时代欺诈 (ZH)

关键要点 1 移动应用支付由于其交易量不断增加且易于远程利用，成为欺诈者的主要目标。

关键要点 2 传统的安全措施，如通过短信发送的 OTP，越来越容易受到拦截，需要加强认证方法。

关键要点 3 利用设备情报、生物特征认证和行为分析是降低移动支付应用欺诈的关键。

关键要点 4 mSISDN 验证虽然有用，但可靠性正在降低，需要与其他数据点结合使用，采用多层安全方法。

移动应用支付和欺诈的兴起

世界正朝着移动化发展。移动应用支付因其便捷性、可访问性和智能手机的普及而实现爆炸式增长。Statista 预计全球移动支付交易额将在 2024 年达到 3.7 万亿美元，并且这一数字预计还将继续攀升。然而，这种增长伴随着针对这些平台的复杂欺诈手段的激增。与传统的刷卡交易不同，移动支付引入了一层远程性，欺诈者会利用这一点。关键挑战在于验证用户身份，并在不影响用户体验的情况下确保交易的完整性。

了解威胁形势：常见的移动支付欺诈手段

有几种欺诈手段专门针对移动应用支付。以下是一些最常见的：

• 机器人攻击： 自动化机器人用于创建虚假帐户、进行欺诈性交易或抓取敏感数据。这些机器人可以绕过基本的安全措施并使系统不堪重负。
• 短信拦截（SIM 卡交换）： 欺诈者控制用户的电话号码，从而可以拦截通过短信发送的一次性密码 (OTP)。这种情况越来越普遍，并且使基于短信的双因素身份验证无效。
• 帐户接管 (ATO)： 黑客通过网络钓鱼、恶意软件或凭据填充等方式获得对合法用户帐户的未经授权的访问权限。
• mSISDN 欺骗： 移动用户集成服务数字网络号码 (mSISDN)——本质上是电话号码——被欺骗以冒充合法用户。尽管经常使用 mSISDN 验证，但其可靠性正在降低。
• 恶意软件和特洛伊木马： 安装在用户设备上的恶意软件会窃取敏感信息、拦截交易或操纵应用程序的行为。

这些欺诈手段造成的财务影响是巨大的。根据 Juniper Research 的研究，零售商在 2022 年因在线支付欺诈损失了 342 亿美元，其中很大一部分来自移动渠道。

加强移动支付安全：分层身份验证

针对移动应用支付的强大安全策略需要一种分层方法，超越简单的密码和短信 OTP。以下是有效技术的细分：

设备情报

分析设备特征可以揭示可疑活动。这包括：

• 设备指纹识别： 基于硬件和软件配置为每个设备创建唯一的标识符。
• 地理位置： 将用户当前位置与其历史位置和账单地址进行比较。
• 操作系统和浏览器分析： 识别过时或易受攻击的软件版本。
• Root/越狱检测： 标记已被攻破的设备。

生物特征认证

生物特征，例如面部识别和指纹扫描，比密码提供更强大的身份验证形式。生物特征认证利用用户的独特生物特征，使欺诈者难以冒充他们。高级活体检测技术对于防止使用照片、视频或面具进行的欺骗攻击至关重要。

行为生物特征

这分析了用户与应用程序的交互方式——打字速度、滑动模式、触摸压力和导航行为。与用户正常行为的偏差可能表明存在欺诈活动。这对于检测机器人攻击尝试非常有效。

mSISDN 验证（谨慎使用）

虽然mSISDN 验证仍然是一种常见的做法，但不应将其作为唯一的安全措施。由于 SIM 卡交换和短信拦截的风险增加，它需要与其他身份验证因素结合使用。考虑将其用作风险评分模型中的一个数据点。

Didit 如何帮助保护移动应用支付

Didit 提供全面的身份平台，专门设计用于应对保护移动应用支付的挑战。我们提供：

• 高级活体检测： iBeta Level 1 认证的活体检测，可防止欺骗攻击。
• 生物特征认证： 安全的面部识别和指纹扫描，用于强大的用户身份验证。
• 设备情报： 全面的设备指纹识别和风险评分。
• 欺诈信号： 分析 IP 地址、设备数据和行为信号以检测可疑活动。
• 工作流程编排： 构建根据您的特定风险状况量身定制的自定义验证流程。
• 可重用 KYC： 允许用户在多个交易中安全地重用其身份。

Didit 的平台通过 SDK 和 API 与现有的移动应用程序无缝集成，提供无摩擦的用户体验，同时显著降低欺诈风险。

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常见问题解答

问：移动支付短信双因素身份验证的最大弱点是什么？

最大的弱点是容易受到通过 SIM 卡交换或恶意软件进行的短信拦截。欺诈者可以拦截 OTP 并绕过安全措施。因此，单独依赖短信 2FA 已不足够。

问：我如何检测和防止移动应用程序上的机器人攻击？

实施设备指纹识别、行为生物特征和 CAPTCHA 挑战可以帮助检测和防止机器人攻击。监控异常活动模式，例如从同一 IP 地址创建大量帐户，也至关重要。

问：使用生物特征认证代替传统密码的好处是什么？

生物特征认证比密码更安全，因为它基于难以复制的独特生物特征。它还提供更便捷的用户体验，因为用户不必记住复杂的密码。

问：我如何在不收集过多的个人数据的情况下验证用户的身份？

Didit 的方法侧重于验证用户的活体及其设备，而不存储敏感的个人信息。我们会在内存中处理自拍，并且仅返回布尔结果（例如，“is_live”、“face_match_success”），从而确保用户隐私。