企业为何应在交易前审计 IP 风险评分
网络欺诈持续增长。企业需要对 IP 风险评分进行审查。此类审查必须在任何交易发生之前进行。其目标是保护交易免受恶意行为者的侵害，同时防止巨额财务损失。
对 IP 风险评分的审查可以实现实时欺诈检测。检测依赖地理位置数据和信誉数据。该过程有助于保护财务资源。
如果未进行此类审查，组织将面临日益增长的威胁。预计到 2026 年，全球欺诈损失将超过 430 亿美元。
IP 风险评分是什么？
每一台连接互联网的设备都会获得一个互联网协议（IP）地址。该地址是唯一的。IP 风险评分用于衡量来自特定 IP 地址的威胁程度。这些评分可以作为在线活动的信任指标，其作用类似于金融领域使用的信用评分。通常，评分范围在 0 到 100 之间。
评分由多个因素决定。历史行为是一个因素，地理位置的一致性是另一个因素。与已知恶意网络的关联也很重要。使用匿名工具同样会影响评分，这些工具包括虚拟专用网络（VPN）和代理服务器。
Proofpoint 将 IP 声誉定义为这些评分的基础。声誉取决于过去的行为，包括垃圾邮件投诉、被列入黑名单以及参与模式等。低评分表示该 IP 与网络钓鱼或恶意软件有关，高评分则表示可靠性高。
企业会对这些评分进行审查。他们将 IP 数据与大型数据库进行比对，并分配风险等级。这一分配在任何交易发生之前进行，交易包括支付、登录以及数据交换。
这种审查是一种主动防御措施。IP Info 表示，安全专家在欺诈模型中使用 IP 数据，添加详细信息到警报中，减少误报，并加快决策速度。跳过此步骤的企业会接受高风险连接，面临可能的未授权访问以及资金损失风险。
基于 IP 的欺诈潮水上升
欺诈者利用 IP 地址隐藏其真实位置并发起攻击。全球信用卡欺诈损失在很大程度上依赖于 IP 操控，预计到 2026 年损失将超过 430 亿美元，而 2021 年为 310 亿美元。
在英国，2023 年的在线支付欺诈达到 5.7 亿英镑，其中 IP 欺骗发挥了重要作用。欺诈者经常更换地址，并使用代理服务。
企业面临多种类型的威胁。账户接管是其中一种类型，攻击者使用被盗凭证并通过高风险 IP 发起连接。合成身份欺诈是另一种类型，真实数据与虚假数据混合，连接通常通过匿名 IP 进行。贷款叠加（Loan stacking）是第三种类型，多份申请来自同一隐藏 IP。
90% 的公司遭遇过合成身份欺诈，其中金融科技公司受影响最严重，2022 年该比例为 23%。美国有 25% 的银行和金融科技公司每年因欺诈损失超过 100 万美元。
攻击者从匿名性中获益。全球约有 13 亿人使用互联网，其中 31% 使用 VPN，一些用户在不知情的情况下帮助了欺诈者。欺诈者通过隧道发送流量，使检测变得更加困难。
当不检查 IP 风险评分时，交易就可能成为入侵点，信任度下降，退款成本增加。TrustDecision 指出，欺诈团伙会协同作案，使用大量 IP 地址，位置的突然变化是潜在风险的信号。
IP 风险审查机制
对 IP 风险评分的审查遵循明确的方法。该方法依赖先进分析技术，分析师会查看每个 IP 地址的各种特征。
这个过程从向数据服务发出查询开始。服务提供地理位置信息，包括城市或互联网服务提供商（ISP）。服务还能检测隐私工具，标记 VPN 和 TOR 节点。同时，服务会检查 IP 的声誉，并与黑名单（如 DNSBL）进行比对。
SEON 解释了评分系统。风险信号会增加积分。例如，VPN 连接增加 1 分，TOR 节点增加 5 分。积分总和形成最终评分。交易会被标注为低风险、中风险或高风险。
企业会使用应用程序接口（API）进行实时评估。系统会检查开放端口，包括代理使用的 SSH 端口。系统还会记录 ISP 类型，数据中心提供商与住宅提供商不同。系统会监控“速度”，即短时间内多次 IP 变更可能显示出机器人活动。
结果会输入到更大的安全系统中。MaxMind 报告称，IP 风险评分可提升检测效果，在精确率-召回率曲线下面积上提升高达 125%，而简单的匿名标记效果差七倍。
低风险连接可以继续而不受延迟影响。高风险连接需要额外检查，例如多因素身份验证，或可能被阻止，但用户体验几乎不受影响。
相同的方法也适用于信用决策。RiskSeal 发现，地理位置不匹配可在全面审核前剔除 70% 的高风险申请。审查将数据转化为有用信息，从而增强防御能力
真实案例研究
Buffered 是一家 VPN 提供商。该公司在自己的服务中曾遭遇欺诈问题，于是开始使用 SEON 的 IP 欺诈评分。员工在注册和支付环节审查网络数据。30 天内，退款率下降了 91%。来自代理池的地址会被自动标记。奖金滥用被遏制，多账户问题得到解决，而正常客户的服务不受影响。
Simplex 是一家加密货币支付网关公司。公司增加了 IP 数据、电子邮件数据和设备数据，这些数据来自 MaxMind 的 minFraud 服务。退款预测在精确率-召回率曲线下面积上提升了 300%，风险评分更加准确，欺诈行为得以与正常市场波动区分开来。
TrustDecision 报告了一家金融机构的案例。该机构发现了一个欺诈团伙。对 IP 网络的分析显示地址之间存在关联，这些地址来自数据中心。一个大型信用卡欺诈计划被终止，数百万美元资金得以保障。
Spur 提供了更多示例。IP 丰富化可以阻止基于代理的注册，机器人流量表现为一组云地址，欺诈行为减少，投资回报率变得清晰可见。
专家观点 或 专家声音
Patryk Pawlewicz 在 Nethone 工作，专注于欺诈防范研究。他指出，几乎所有欺诈手段都使用 VPN，因此 VPN 检测是关键因素，而且必须在犯罪行为发生前完成检测。
Certified Cyber Alliance 发布了专家观点。该组织表示，IP 地址是威胁情报中最有效的工具之一。安全团队对此表示认同，IP 数据必须纳入每一个安全计划。
Proofpoint 记录了关于声誉的相关陈述。与互联网服务提供商建立良好声誉需要时间，从黑名单中移除也十分困难。Spamhaus 补充道，声誉数据可以提供预警，使组织能
将 IP 审查纳入企业战略
企业会将审查设置在关键环节，包括登录页面、支付表单以及 API 调用等位置。IP 风险评分用于指导自动规则的执行。
Chargeback Gurus 建议将 IP 数据与设备数据结合使用。两者结合可以形成完整的风险画像，使所有者可见，模式清晰。
法规要求进行风险检查，例如《通用数据保护条例》（GDPR）和支付卡行业数据安全标准（PCI DSS）。审查能够证明检查工作已完成。
员工接受培训，学习如何解读评分，区分正常的动态地址与危险地址。速度规则（Velocity rules）可防止对共享地址的误封，保障安全的同时保持客户满意度。
服务提供商每小时更新数据库，旧数据可能被用于攻击，而新数据能保持防护强度。IP 审查成为日常工作的一部分，欺诈减少，信任度提升。
IP 风险管理的挑战
问题确实存在。互联网服务提供商经常分配新的 IP 地址，导致评分变化迅速。欺诈者也会快速更换地址，VPN 使用普遍，使真实位置难以识别。隐私法规限制了数据共享，小公司则面临高成本问题。黑名单中存在错误，合法地址可能被误判为高风险，移除这些错误需要付出大
IP 风险评分的未来趋势
未来几年，人工智能将在风险评分中发挥主导作用。系统将能够预测威胁，并分析过去的 IP 行为。量子安全方法将用于防护新型攻击。区块链记录可能用于存储声誉数据，这些记录将公开且值得信任。
实时检查将成为常态，检查会在不通知用户的情况下进行。国际标准将要求进行 IP 审查，率先跟进这些趋势的组织将获得优势。
常见问题解答
IP 风险评分到底是什么？
IP 风险评分是一个 0 到 100 的数字，用于表示某个 IP 地址的威胁等级。评分计算会参考地理位置、声誉和隐私信号。
为什么在交易前审查 IP 风险评分至关重要？
审查可以即时发现问题，包括 VPN 使用或被列入黑名单。检测准确性可提升至 300%。
企业如何实施 IP 风险审查？
企业会在登录和支付系统中增加 API，API 会检查数据库，并根据规则决定是否允许或阻止访问。
IP 风险管理中常见的挑战有哪些？
IP 地址经常变化，VPN 会隐藏真实位置，可能出现误封。机器学习和多数据类型结合可以减少错误。
小型企业能负担 IP 风险审查工具吗？
许多服务提供低成本的 API，回报来自于减少的退款率。一家公司通过审查将退款率降低了 91%。