Kullanıcı Davranış Verileri E-ticaret Dolandırıcılarının Maskesini Nasıl Düşürüyor?

Geleneksel Dolandırıcılık Kontrollerinin Sınırları

Temel dolandırıcılık kontrolleri genellikle statik işlem verilerine odaklanır: fatura ve gönderim adresi karşılaştırması, CVV eşleşmesi, belki IP coğrafi konumu. Gerekli olsalar da, bunlar kolayca taklit edilebilir. Dolandırıcılar çalıntı kimlik bilgileri, VPN'ler ve meşru kullanıcıları taklit etmek üzere tasarlanmış sofistike botlar kullanır. Hatta kötü amaçlı yazılımlarla ele geçirilmiş gerçek kullanıcı cihazlarını bile kullanabilirler. Bu "sahte trafik sendromu", basit kontrollerin genellikle başarısız olması ve dijital platformlarda yıllık milyarlarca dolar olarak tahmin edilen önemli finansal kayıplara yol açması anlamına gelir. Sadece bu yöntemlere güvenmek sizi savunmasız bırakır.

Dolandırıcılık Tespiti İçin Kullanıcı Davranış Analizi Nedir?

Kullanıcı davranış analizi, işlemin kendisinden daha derine iner. Bir kullanıcının tüm oturumu boyunca web sitenizle veya uygulamanızla nasıl etkileşim kurduğunun izlenmesini ve analiz edilmesini içerir. Amaç, potansiyel dolandırıcılığa işaret eden, tipik insan davranışından sapmalar olan anormallikleri tespit etmektir. Bu, aşağıdaki gibi veri noktalarının toplanmasını içerir:

• Gezinme hızı ve yolları
• Fare hareketi dinamikleri (hız, eğrilik, tıklamalar)
• Klavye vuruşu analizi (yazma hızı, ritim)
• Kaydırma davranışı
• Sayfalarda veya belirli alanlarda harcanan süre
• Cihaz ve tarayıcı bilgilerinin incelikleri
• Formlarla etkileşim (kopyala-yapıştır ve yazma karşılaştırması)

Potansiyel Dolandırıcılığı İşaret Eden Temel Davranışsal Göstergeler

Oturum ve Gezinme Anormallikleri:

Meşru kullanıcılar genellikle ürünlere göz atar, karşılaştırır ve nispeten mantıklı yolları izler. Dolandırıcılar ise genellikle doğal olmayan gezinme sergiler:
 

• İmkansız Hız: Ödeme işlemini insanüstü bir hızla tamamlama.
• Olağandışı Yollar: Ürünlere göz atmadan doğrudan ödeme sayfalarına iniş yapma.
• Yüksek Hız (Velocity): Farklı kartlar veya bilgilerle art arda hızlı denemeler.
• Etkileşim Eksikliği: Sepete yüksek değerli ürünler eklemeden önce ürün sayfalarında minimum süre harcama.

Etkileşim ve Girdi Verilerindeki Tuhaflıklar

Kopyala-Yapıştır: Özellikle birden fazla denemede bilgileri (isimler, adresler, kart numaraları) alanlara yazmak yerine sürekli olarak yapıştırma.
Anormal Yazma Hızı/Ritmi: Ortalamadan önemli ölçüde daha hızlı veya yavaş ya da doğal olmayan bir tutarlılıkla yazma (genellikle botlarda görülür).
Tereddüt/Düzeltme: Ödeme detayları gibi hassas alanlarda olağandışı miktarda tereddüt veya düzeltme.
Garip Kaydırma: Beklendiği sayfalarda kaydırma eksikliği veya robotik, tekdüze kaydırma kalıpları. Araştırmalar, sofistike botları tespit etmek için etkileşim tabanlı özelliklere giderek daha fazla bakmaktadır.

Cihaz, Tarayıcı ve Konum İpuçları

Proxy/VPN Kullanımı: Özellikle diğer bayraklarla birleştiğinde, proxy'lerin veya bilinen veri merkezi IP'lerinin tutarlı kullanımı (Vir vd., 2024; Fulgoni, 2016).
Eşleşmeyen Veriler: Tarayıcı dili/saat diliminin IP coğrafi konumu veya gönderim adresiyle tutarsız olması.
Şüpheli Kullanıcı Aracıları (User Agents): Güncel olmayan tarayıcıların, başsız (headless) tarayıcıların veya bilinen bot imzalarının kullanımı (Alzahrani vd., 2024 - 'User-agent' özelliği).
Cihaz Taklidi (Device Emulation): Tipik parmak izleriyle tam olarak eşleşmeyen meşru cihazları taklit etme girişimleri.

Fare Dinamikleri ve Davranışsal Biyometri

Robotik Hareketler: Mükemmel düz çizgiler, doğal olmayan titremeler veya tipik insan duraklamaları/eğrilerinin eksikliği.
Tıklama Anormallikleri: İnsan etkileşimiyle tutarsız tıklama kalıpları (örneğin, görünmez öğelere tıklama).
Hareket Eksikliği: Etkileşim beklenen sayfalarda fare hareketinin olmaması (Alzahrani vd., 2024 - 'mouse_moves' özelliği).
Bu mikro hareketleri analiz etmek, botların doğru bir şekilde taklit etmesinin inanılmaz derecede zor olduğu bir "davranışsal parmak izi" oluşturur.
 

Kullanıcı Davranış Analizini Entegre Etmenin Faydaları

Azaltılmış Ters İbraz (Chargeback) ve Kayıplar: Dolandırıcılığı gerçekleşmeden önce yakalamak, doğrudan kârınızı etkiler.
Daha Az Yanlış Pozitif: Gerçek kullanıcı davranışını daha iyi anlayarak, daha az sayıda meşru müşteriyi gereksiz engellemeler veya zorluklarla rahatsız edersiniz, bu da deneyimlerini iyileştirir.
Gelişmiş Güvenlik Katmanı: Statik veri kontrollerinin ötesinde, dinamik ve taklit edilmesi zor bir güvenlik katmanı ekler.
Yeni Tehditlere Uyarlanabilirlik: ML modelleri, manuel kural güncellemelerinden daha hızlı bir şekilde gelişen dolandırıcılık taktiklerine uyum sağlayabilir.
Artan Müşteri Güveni: Sağlam güvenlik önlemleri sergilemek, platformunuza olan güveni artırır.