антифрод ip opencart что это
Ваш перевод заблокировали. Как банки России вычисляют подозрительные операции
Антифрод – это технологии и сервисы, которые помогают бороться с мошенничеством при совершении оплаты. Разбираемся, где их используют и как они работают.
Что такое фрод
Фрод – это действия, с помощью которых злоумышленники хотят обманным путем завладеть чужими деньгами. Чаще всего воруют с банковских карт: снимают в банкоматах, заказывают подарочные сертификаты или товары в интернет-магазинах.
Могут позариться и на аккаунты электронных платёжных систем. PayPal, Webmoney, Яндекс.Деньги, Qiwi, счета на биржах – вариантов великое множество.
Антифрод – проверка на вшивость
Антифрод-система оценивает транзакции – преимущественно те, что были сделаны через интернет. Она выясняет, насколько подозрительной была транзакция, как высока вероятность того, что её выполнили мошенники.
В каждом антифрод-сервисе есть набор правил, списков и фильтров. Все они задействуются для расчёта рейтинга транзакции. Кроме того, система может предлагать рекомендации по дальнейшей обработке транзакции.
Антифрод-системы разрабатывают в основном банковские департаменты, которые отвечают за безопасность. Visa, MasterCard, PayPal и другие платёжные гиганты также имеют свои антифрод-сервисы.
Собственный антифрод есть у российского Управления К. Его используют, чтобы предупредить мошенничество в сфере информационных технологий.
Как вычисляют подозрительные транзакции
Представьте себе ситуацию: вы зашли в интернет-магазин, выбрали товар, положили в корзину. Следующий шаг – оплата. Вы вводите данные, подтверждаете оплату, и в этом месте активируется антифрод-система.
Обычно антифрод оценивает всё, что может получить:
Отдельные системы могут запрашивать и другие данные и учитывать в анализе разные факторы: к примеру, с какой попытки был введён пароль, использовался ли отпечаток пальца или другие форматы биометрической аутентификации, платил ли пользователь ранее с этой карты в данном магазине и др.
Если степень риска фрода достаточно высока, транзакции отправляют на ручную проверку или дополнительную идентификацию. Здесь возможны три варианта:
«Под капотом» антифрода: как работает система
Сначала транзакции проходят самую грубую и поверхностную проверку с помощью стоп-листов. Система ищет номер карты, ФИО плательщика, IP-адрес и другие данные в своей базе.
Если информация есть в «черном списке», транзакция не пройдёт. К примеру, сразу заблокируют транзакции с украденных карт, подозрительных IP-адресов, мошеннических магазинов.
Эксперты признают: антифрод не лишен расизма.
Например, системы многих американских магазинов не пропускают платежи из Китая, Латинской Америки, африканских стран. Да и покупателей из стран СНГ в США и Европе не любят. Мошенников там очень много, поэтому магазину проще работать только на тех рынках, где вероятность обмана куда ниже.
Второй этап – проверка дополнительных сведений о держателе карты. Это данные карты, история расчётов, сведения о похожих операциях. Здесь транзакция получает основные баллы и рейтинг: от «красного» (практически наверняка фрод) до «зелёного» (скорее всего, не фрод).
Дальше в ход идут правила. Обычно в антифрод-системе установлены лимиты:
Рейтинг транзакции «заминусуют», если:
Подчеркнём: если хотя бы одно правило нарушается, транзакцию не обязательно отменят. Но чем больше факторов, тем выше вероятность, что её «завернут».
Как обходят антифрод
Кардеры, которые используют данные краденных кредитных карт для обнала или заказов в зарубежных интернет-магазинах, способны обойти даже самую надёжную систему – к примеру, антифрод eBay, Amazon, Visa, MasterCard и т.п. На каждую гайку найдётся свой болт с левой резьбой, и это позволит сымитировать легальную транзакцию.
К примеру, если поднять на тоннеле firewall или настроить его на dedicate-сервере, система не будет видеть, какие порты открыты. Если в цепочку перед dedicate-сервером или туннелем добавить Tor, то двусторонний пинг не выдаст, что IP принадлежит хостинг-провайдеру из «черного списка», туннелю, VPN или SOCKS. Если предварительно просмотреть десяток-другой сайтов из выдачи Google, пообщаться в Facebook и открыть 100500 фото «ВКонтакте», история браузера и открытые вкладки не вызовут подозрений.
Сами карты «раскачивают» мелкими транзакциями – они вызывают меньше подозрений и формируют добротный рейтинг. Крупные суммы с украденных карт «сливают» на пенсионные и зарплатные карты небольшими порциями.
Мошенники звонят и представляются сотрудниками банка, чтобы узнать ответы на вопросы из стандартного списка. Часто пользователи всё им рассказывают, ничего не подозревая.
Наконец, те, кто обходят антифрод, имитируют поведение типичных покупателей. Если найти магазин через поиск, посмотреть там пару десятков товаров, что-то добавить в корзину, затем что-то убрать, пообщаться с консультантом и т.п., антифрод будет лояльнее.
Выводы
Антифрод – системы, которые не дают мошенникам украсть ваши деньги, в основном при оплате картой в интернете. Например, купить iPhone на eBay с кредитки, украденной в США.
Обход антифрода – ст. 159.3 «Мошенничество с использованием платежных карт». Наказание — до 120 тыс. рублей, до 4 месяцев тюрьмы или до 2 лет условно, до 2 лет принудительных или исправительных работ. Многовато будет.
Ксения Шестакова
Живу в будущем. Разбираю сложные технологии на простые составляющие.
У нас сгорела беспроводная зарядка с AliExpress. Вот так
Хакеры научились получать доступ к данным ПК через Cortana
Топ-менеджеры Apple рассказали о трудностях при создании ремешков для Apple Watch
Apple создаёт AR-шлем для игр и общения
Bloomberg рассказал, какие устройства ждать от Apple в 2022 году: пять новых MacBook, три iPad и другое
Режиссер Ридли Скотт послал кинокритика Антона Долина в прямом эфире. Может устал, а может еще что-то
Apple подала в суд на ФАС. Ведомство хотело изменить правила App Store
Apple хочет брать комиссию за покупки внутри приложений, даже если они используют альтернативные способы оплаты
Акции Apple выросли на 3% после появления нового штамма COVID-19, хотя у других IT-гигантов они падают
Сколько зарабатывают руководители Apple. От Тима Кука до Фила Шиллера
🙈 Комментарии 30
Ура, полезная статья.
В россии правда не совсем актуально в виду того, что во первых установлены жесткие лимиты, а во вторых, проплаты идут через виртуальные карты.
Ктогда будет статья по 115-Ф3 и как снять десяток миллионов не попав под мониторинг?? шутка
пс. Верните Ирину Чернову)
Борьба с мошенничеством
Борьба с мошенничеством
Модули Борьба с мошенничеством доступны в разделе Расширения > Борьба с мошенничеством. Основные модули по борьбе с мошенничеством, представленные ниже, включены в пакет OpenCart.
Модули Anti-Fraud необходимо установить, прежде чем их можно будет включить в магазине. Процесс установки аналогичен установке расширения в разделе Расширения > Модули в OpenCart. Например, это как установить модуль FraudLabs Pro. Сначала установите модуль, нажав кнопку «Установить» под столбцом «Действие». Зеленая полоса сообщит Вам, что модуль успешно изменен.
После установки модуля Вы можете редактировать настройки модуля. Начнем с настройки первого модуля FraudLabs Pro.
FraudLabs Pro
Модуль FraudLabs Pro использует Fraudlabs Pro сервис по обнаружению возможных мошеннических заказов. Чтобы использовать сервис Fraudlabs Pro, сначала нужно получить ключ API и указать его в настройках модуля OpenCart.
Модуль OpenCart FraudLabs Pro настраивается на основе баллов и статуса Fraudlabs Pro для каждого заказа.
Оценка риска
После проверки каждому заказу присваивается определенный балл. Вы можете проверить, какой счет у каждого заказа, в пользовательской панели FraudLabs Pro.
В модуле OpenCart FraudLabs Pro Вам необходимо настроить показатель риска, который будет сравниваться с показателем заказа от службы FraudLabs Pro. Также в модуле должен быть настроен статус заказа. Этот Статус заказа будет применен к заказу в Вашем магазине в случае, если Оценка (полученная из сервиса FraudLabs Pro) больше, чем Оценка риска (настроенный в модуле OpenCart). Вы можете выбрать из всех доступных статусов заказов OpenCart.
Статус
Исходя из статуса результатов службы FraudLabs, заказ будет иметь один из следующих статусов: Одобрено, Отклонено или Ожидает рассмотрения.
В модуле OpenCart FraudLabs Pro Вы должны указать, какой статус заказа будет применяться к каждому заказу для каждого из статусов заказов на обслуживание FraudLabs Pro. Например, если FraudLabs Pro присваивает заказу статус Отклонено, статус заказа OpenCart можно изменить на «Отказано«. Для трех сервисов FraudLabs Pro необходимо применять разные статусы заказов.
Чтобы протестировать конфигурацию модуля, Вы можете использовать поле Simulate IP. Если Вы добавите IP-адрес в это поле, то все заказы, сделанные в Вашем магазине, будут зарегистрированы с этим IP для службы FraudLabs Pro.
Дополнительные функции можно найти на панели управления с панели FraudLabs Pro:https://www.fraudlabspro.com/merchant/dashboard
Оценка риска
Вторым модулем защиты от мошенничества в OpenCart является IP-адрес защиты от мошенничества. Этот модуль обрабатывает возможные мошеннические заказы на основе IP-адресов клиентов. Модуль позволяет вручную создать список мошеннических IP-адресов. Список IP-адресов мошенников настраивается с: IP-адреса защиты от мошенничества > IP-адреса > Список IP-адресов мошенников.
В OpenCart есть журнал IP-адресов для каждого клиента. Если в списке IP-адресов клиентов есть IP-адрес мошенника, то заказ не будет автоматически менять свой статус на завершенный. Также модуль изменит статус заказа на ранее настроенный в Анти-Мошенничество IP > Общие > Статус заказа.
MaxMind Anti-Fraud
Вторым сервисным модулем обработки мошенничества в OpenCart является MaxMind Anti-Fraud. Для использования модуля Вам необходимо получить лицензионный ключ от MaxMind minFraud сервис и разместите его в настройках модуля OpenCart.
Клиенты сервиса minFraud передают в систему minFraud информацию о сервисе, предоставляемую посетителями сайта во время онлайн-транзакций и регистрации аккаунта. Служба minFraud анализирует эту информацию и возвращает оценку риска. Оценка риска варьируется от 0,01 до 100,00 и отражает вероятность того, что данная транзакция является мошеннической. Как только заказ размещен в Вашем магазине OpenCart, транзакция заказа сканируется в системе minFraud. После проверки каждому заказу присваивается определенная оценка риска. Вы можете проверить, какой счет у каждого заказа, на пользовательской панели minFraud (история запросов minFraud).
В модуле OpenCart MaxMind Anti-Fraud Вы должны настроить показатель риска, который будет сравниваться с показателем риска заказа от сервиса minFraud. Кроме того, статус заказа должен быть установлен в модуле. Этот статус заказа будет применен к заказу в Вашем магазине в случае, если Оценка риска (полученная из сервиса minFraud) больше, чем Оценка риска ( настраивается в модуле OpenCart). Кроме того, заказ не сможет автоматически достичь полного статуса.
Как не ошибиться в выборе антифрода
Для защиты от мошеннических действий давно и с успехом применяются системы класса «антифрод». Однако мало кто знает, что существуют разные типы таких продуктов, причём каждый из них отличается определёнными особенностями. Мы попробуем разобраться в том, для каких ситуаций необходимо использовать тот или иной вариант антифрода, и узнаем, чем хорош продукт браузерного типа Web Antifraud.
Введение
Система «антифрод» (от англ. anti-fraud — «против мошенничества») разрабатывается, как следует из названия, для обнаружения и предотвращения мошеннических действий. Первоначально такие системы стали активно применяться российскими банками в 2011–2012 годах, после того как произошли первые крупномасштабные кибератаки на системы дистанционного банковского обслуживания. Впоследствии механизмы антифрода оказались востребованными и в других сферах, например в розничной и электронной торговле, системах клиентской лояльности, игровых сервисах, контекстной рекламе, страховании, ЖКХ и т. д. В целом, подобные платформы актуальны там, где происходят транзакции и товарообмен в онлайн-режиме.
Антифрод-системы имеют механизмы предназначенные для оценки финансовых или других видов транзакций в интернете на предмет подозрительности с точки зрения мошенничества и предлагающие различные варианты реагирования. Как правило, антифрод состоит из стандартных и уникальных правил, фильтров и списков, по которым и проверяется каждая транзакция, т. е. используется сигнатурное выявление нелегитимных операций. Также активно применяется технология машинного обучения, позволяющая обучать антифрод на данных от заказчиков и выявлять закономерности.
Классы антифрод-систем
Существуют два типа антифрод-систем. Первый предназначен для анализа транзакций (платежей). Чаще всего его называют транзакционным антифродом. Основной особенностью такой системы является использование сигнатурного метода выявления мошеннических действий и / или применение машинного обучения на огромном количестве финансовых операций или действий сотрудников.
Сигнатурный метод основан на использовании определённых правил. Данный подход базируется на срабатывании триггеров в соответствии с заранее описанной логикой. К подобным фильтрам относятся слишком крупные или частые транзакции, транзакции в нетипичных и нелогичных местах геолокации и другие сомнительные действия, которые, очевидно, нуждаются в дополнительной проверке. Для выявления мошеннической операции нередко применяются комбинации сигнатур. Современная антифрод-система имеет в своём арсенале несколько сотен подобных правил. Однако у подобного метода есть недостатки — например, необходимость постоянной доработки старых правил и создания новых.
Подход основанный на машинном обучении заключается в обработке больших массивов данных и в реализации алгоритмов, которые выявляют скрытые корреляции между действиями пользователя и вероятностью мошенничества. Например, в банках берётся база прошлых транзакций с отмеченными в ней операциями, которые были заблокированы (скажем, переводы денежных средств без согласия клиента), и в ходе обучения антифрод выявляет закономерности, которые привели к блокировке. В дальнейшем он сможет самостоятельно выявлять и блокировать аналогичные транзакции.
Рисунок 1. Пример работы транзакционного антифрода
Второй класс систем — это так называемый браузерный, или сессионный, антифрод. В отличие от первого типа он не выявляет аномалии среди транзакций или других операций. Сессионный антифрод собирает различную техническую информацию о сеансе работы пользователя, например сведения об устройстве, с которого был произведён платёж, данные о соединении, по которому передавалась информация, параметры поведения пользователя (каким образом были произведены нажатия на клавиши, как перемещался курсор и как делались щелчки мышью, положение смартфона в руках и другие действия).
Кроме того, браузерный антифрод в отличие от транзакционного позволяет выявить кражу учётных записей, например в результате фишинговой атаки или утечки данных, а также определить, что аккаунт принадлежит злоумышленнику, ещё на самом раннем этапе, когда кибермошенник только делает попытку зарегистрироваться в системе.
Рисунок 2. Перечень технических сведений о пользователе в браузерном антифроде
Данный тип антифрода анализирует большое количество технических данных и различных нюансов поведения пользователя с использованием устройств. Все эти процедуры не реализованы в транзакционных антифрод-системах. Из-за сложности при разработке механизмов работы сессионных антифродов данный класс систем меньше представлен на рынке.
Критерии выбора антифрод-системы
Каждый класс антифрод-систем анализирует свой набор данных, а значит, для того чтобы добиться максимально полной защиты от мошенничества на основе поведения пользователя, сбора информации об его устройстве и транзакциях, следует использовать оба вида антифрод-систем одновременно.
К числу заказчиков, для которых будет актуально использование обоих видов антифрода (браузерного и транзакционного), могут относиться банки, платёжные сервисы, криптобиржи, брокеры, сервисы обмена электронных валют, сервисы бонусных программ, другие финансовые платформы — то есть те компании, у которых есть системы внутренних переводов денег или управления бонусами.
Однако не всем компаниям обязательно использовать тандем из двух видов. Есть типы заказчиков, которые могут обойтись одним лишь браузерным (сессионным) антифродом, например микрофинансовые и микрокредитные организации (МФО / МКО), устроители промоакций (CRM-агентства), интернет-магазины. Это — те компании, которые предлагают клиентам личный кабинет на сайте, но в то же время не имеют систем внутренних платежей. Также это — предприятия, которые получают запросы от новых клиентов: заявки на получение займов, заказы в интернет-магазине.
Продукт Web Antifraud, разработанный одноимённой компанией, является представителем класса браузерных антифрод-систем и позволяет реализовать механизм мониторинга и анализа действий пользователей для выявления мошенничества на сайтах заказчиков, т. е. при использовании личного кабинета, а также при управлении заявками и заказами от новых клиентов.
Давайте теперь попробуем разобраться в том, по каким критериям следует выбирать антифрод-систему. Пожалуй, большое внимание следует обратить на цену. Несомненно, что в эту сумму помимо стоимости самого продукта должны входить работы по внедрению, обучение администраторов системы и другие сопутствующие расходы. Антифрод не должен стоить дороже, чем ущерб от мошеннических действий, иначе его применение будет невыгодным. Например, если подписка на систему приобретена на год, то потенциальная сумма ущерба также оценивается за этот срок.
Если оценивать антифрод-системы по функциональным возможностям, которые используются для определения уровня риска, то наиболее объективными показателями будут те, по которым можно сделать конкретные выводы об инциденте — например, используется ли прокси-сервер при доступе к сайту, возможен ли удалённый доступ к устройству, то есть те показатели, о которых можно судить вполне точно.
Если используется механизм для расчёта оценки (скоринговая модель), то на основе подсчитанных цифр трудно сделать вывод о реальности инцидента. Обычно принцип подсчёта баллов недоступен пользователю, в связи с чем нет возможности определить, из чего складывается конкретная сумма. С одной стороны, это упрощает процесс реагирования (например, если больше 75 баллов из 100, то это мошенник, если ниже, то нет), но точность принятия решений и анализа рисков будет ниже, а следовательно, будет сложнее проводить расследования.
Ещё одним фактором, влияющим на выбор антифрода, является использование машинного обучения в системе. Это позволяет выявлять риски на основе анализа большого объёма данных и выявлять закономерности с помощью искусственного интеллекта.
Также важным параметром антифрод-системы является отсутствие необходимости сбора конфиденциальных и персональных данных клиентов. Это позволит предотвратить потенциальную утечку критически важных данных в открытый доступ в результате возможных несанкционированных действий или по другим причинам, что обезопасит от имиджевого и финансового ущерба, а также избавит от необходимости получать согласие клиента для обработки его персональных данных третьей стороной.
Однако при выборе антифрода любому заказчику необходимо отдавать себе отчёт в том, что ни одна система не может защитить ото всех атак. Основная задача эффективной антифрод-системы — сделать атаку настолько сложной и затратной, чтобы злоумышленник отказался от данной цели и переключился на другие, более доступные системы.
На данный момент на рынке существуют разные продукты, подходящие подо все или большинство из вышеуказанных критериев. Очень часто эффективность работы того или иного антифрода зависит от внутренних алгоритмов системы, которые разработчики не раскрывают. При этом нужно понимать, что разные продукты на разных сайтах и в разных информационных системах будут показывать разную эффективность. Поэтому очень важным для заказчика моментом является проведение сравнительного пилотного тестирования нескольких продуктов в собственной инфраструктуре перед тем, как сделать окончательный выбор.
Архитектура антифрод-системы
Web Antifraud, как уже было сказано, является сессионной (браузерной) антифрод-системой, которая рассчитана главным образом на следующие категории заказчиков:
Также данный продукт подойдёт и для других платформ, в которых аккаунты клиентов представляют ценность для мошенников.
Web Antifraud сочетает в себе несколько ключевых функций: анализ устройства, анализ поведения, выявление вредоносных программ, проверку возможной связи между аккаунтами пользователей.
Анализ устройств заключается в сборе более чем 100 технических характеристик устройства пользователя; на основе 60 различных проверок рассчитывается вероятность совершения мошеннических действий на сайте. Также выявляются попытки эмулировать устройства других пользователей или избежать проверок.
Второй ключевой особенностью этого продукта является анализ поведения, позволяющий выявлять аномалии в поведении пользователя. Не секрет, что каждый человек отличается индивидуальностью; соответственно, и с сайтом он также взаимодействует уникальным образом — совершает присущие только ему движения мышью, с определённой скоростью набирает текст на клавиатуре, заходит на сайт из определённых геолокаций, по своим правилам перемещается по сайту и т. д. Подобное поведение состоит изо множества привычек, которые принадлежат только этому человеку. Если были замечены существенные изменения в поведении пользователя, то, скорее всего, аккаунтом пользуется другой человек, и это — сигнал для проведения дополнительной проверки. У мошенников тоже есть свои шаблоны поведения, которые также выявляются и служат поводом для повышенного внимания к пользователям.
Рисунок 3. Карта в Web Antifraud с отмеченной геолокацией пользователей
Ещё одной существенной функцией Web Antifraud является защита от вредоносных программ, в том числе троянов. Работа данного механизма заключается в определении попыток повлиять на функциональность и работоспособность сайта. Чаще всего такие попытки связаны с инъекцией вредоносного JavaScript-кода, который запускается на компьютере пользователя. Web Antifraud выявляет подобные атаки и собирает всю доступную информацию по ним для дополнительного анализа.
Web Antifraud также позволяет обнаруживать неявные связи между аккаунтами, которые используют общие устройства и IP-адреса, а также по некоторым другим факторам. Это позволяет выявлять группы аккаунтов, которые могут использоваться в мошеннических действиях.
В дополнение к вышеперечисленному Web Antifraud обладает функцией проверки целостности и актуальности пользовательских сессий. В результате работы механизма детектируются попытки перехвата или подмены сеанса. Антифрод обладает защитой от повторения предыдущих запросов (replay-атак). Web Antifraud способен определять включённый режим инкогнито в браузерах и модификации стандартных интернет-обозревателей (антидетекты), а также оценивать доверенность среды (устройства, IP-адреса и другие признаки), из которой заходит пользователь.
Для повышения уровня безопасности антифрод-система дополнительно предлагает функцию 2FA (двухфакторной аутентификации). В случае подозрения на неправомерность доступа к аккаунту Web Antifraud может запросить дополнительный способ подтверждения с помощью тех инструментов, которыми владеет пользователь (например, посредством получения кода на электронный адрес, SMS-сообщения на мобильный телефон, использования аппаратного токена, отпечатка пальца и другой биометрии).
Для того чтобы можно было удобно и оперативно управлять аналитикой, в антифроде применяется веб-приложение «Web Antifraud Аналитика». Данный инструмент позволяет получать в режиме реального времени отчёты о работе системы, об инцидентах и активности пользователей, осуществлять поиск, получать по каждой учётной записи подробную аналитику с визуальными геометками на карте и найденными связанными аккаунтами.
Рисунок 4. Консоль управления аналитикой в Web Antifraud
Особенности интеграции системы
Работы по внедрению Web Antifraud в инфраструктуру не отличаются большой сложностью.
Для интеграции антифрод-системы с сайтом заказчика необходимо добавить JavaScript-код в критически важные страницы, которые следует контролировать, и подключить серверную часть (бэкенд) сайта к API разработчика. Для того чтобы при интеграции не возникало трудностей, клиенту предоставляется подробное описание работы API Web Antifraud. Также можно привлечь для консультаций службу технической поддержки.
Следует отметить, что антифрод-система собирает только данные из браузеров пользователей при посещении сайта заказчика и получает уведомления о выполнении определённых действий (например, входа в аккаунт, регистрации, перевода денежных средств). Таким образом, интеграция с сайтом получается вполне поверхностной и не требует изменения логики его работы.
Выводы
Системы класса «антифрод» являются крайне эффективными и действенными инструментами для борьбы с мошенническими действиями в цифровом пространстве. Тем не менее необходимо отметить, что в зависимости от специфики деятельности организации можно использовать либо один из двух типов антифрод-продуктов, либо оба сразу. Как мы выяснили, транзакционный антифрод лучше всего подойдёт заказчикам, которые выполняют различные финансовые операции, например платёжным шлюзам. Браузерный антифрод будет актуален для организаций, в которых критически важными являются манипуляции с личным кабинетом или другие подобные процедуры, выполняемые пользователями сервиса. Кроме того, возможны ситуации, когда можно использовать оба класса систем, например в банках, криптобиржах, брокерских системах, сервисах бонусных программ.
Также не стоит забывать о дополнительных критериях, по которым следует оценивать данные продукты, таких как конечная стоимость, функциональные возможности, система оценки уровня риска, защита конфиденциальных данных и т. д.
Продукт Web Antifraud относится к классу браузерных антифрод-систем и, судя по рассмотренным функциональным возможностям, вполне эффективно решает задачи борьбы с мошенничеством благодаря анализу устройств и поведения пользователей, выявлению вредоносных программ и проверке связи между аккаунтами. Также необходимо отметить информативный аналитический модуль и относительную простоту интеграции Web Antifraud в инфраструктуру заказчика.