한 사이트나 서비스에서 도난한 비밀번호를 다른 사이트나 서비스에서 사용하는 Credential Stuffing과 유사하게 Carding은 한 사이트나 서비스에서 도난한 신용카드 정보를 사용하여 결제 페이지에서 소액을 청구하여 각 카드의 유효성을 확인하는 자동화된 프로세스를 실행합니다. 다른 사이트의 API를 통해.
카딩 공격은 피해자의 재정 정보를 손상시킬 뿐만 아니라 사기 거래를 통해 기업에 영향을 미치기 때문에 특히 교활합니다. 이러한 공격에서 사이버 범죄자는 자동화된 봇을 사용하여 다양한 웹사이트에서 도난당한 신용 카드 세부 정보를 테스트합니다. 그들은 일반적으로 카드 정보의 유효성을 확인하기 위해 소액의 구매나 기부를 합니다. 이러한 거래는 사소하기 때문에 카드 소유자와 금융 기관 모두가 알아차리지 못하는 경우가 많기 때문에 공격자는 즉각적인 경보를 울리지 않고도 카드의 기능을 확인할 수 있습니다.
카딩은 어떻게 작동할까? 검증에서 활용까지
카딩은 사이버 범죄자들이 도난당한 신용카드 번호의 유효성을 확인하는 데 사용하는 체계적인 프로세스입니다. 이는 종종 카더가 다크웹 마켓플레이스에서 신용카드 번호를 획득하는 것으로 시작됩니다. 그런 다음 자동화된 봇을 사용하여 다양한 전자상거래 사이트에서 소액 거래를 수행합니다. 이 단계는 사기 경고를 트리거하지 않고 활성 카드를 식별하기 때문에 중요합니다. 활성으로 확인되면 카드를 대량 구매에 사용하거나 판매할 수 있습니다. 이러한 관행은 소비자를 위험에 빠뜨리고 사기 거래로 인해 상인에게 환불 및 벌금을 부과합니다.
고급 회피 기술: 카더가 레이더 아래에 머무르는 방법
카더는 정교한 기술을 사용하여 도난된 신용카드 데이터를 악용하는 동시에 감지를 회피합니다. 한 가지 표준적인 방법은 고급 봇을 사용하여 다양한 온라인 플랫폼에서 신용카드 번호 테스트를 자동화하여 빠르고 효율적인 검증을 보장하는 것입니다. 카더는 종종 프록시 서버를 사용하여 IP 주소를 숨기고 활동을 더욱 모호하게 만들어 추적하기 어렵게 만듭니다. 또한 장치 ID를 변경하고 거래 속도를 조절하여 실제 고객 행동을 모방하여 표준 보안 조치를 우회할 수 있습니다. 이러한 방법을 사용하면 카더가 더 오랫동안 감지되지 않고 운영할 수 있어 사기 활동의 위험과 영향이 커집니다.
사업에 대한 카드링의 영향
카딩은 기업에 상당한 재정적, 운영적 영향을 미칩니다. 사기꾼이 도난한 신용카드 정보를 구매에 사용하면 사기 거래가 식별되면 상인은 환불에 직면하게 됩니다. 이러한 환불로 인해 상품이나 서비스가 손실되고 관리 수수료가 발생하여 빠르게 누적되어 최종 이익에 영향을 미칩니다. 또한 사기가 자주 발생하면 조직의 평판이 손상되어 처리 수수료가 높아지거나 신용카드 처리업체가 서비스를 종료할 수도 있습니다. 이러한 상황은 수익과 고객 신뢰를 보호하기 위한 강력한 사기 탐지 및 예방 조치의 필요성을 강조합니다.
카드 사기 방지 팁
카드 사용과 관련된 위험을 완화하기 위해 기업은 다양한 예방 조치와 솔루션을 채택할 수 있습니다.
- 강력한 검증 도구: CAPTCHA, 2단계 인증, 안전한 결제 프로세스와 같은 고급 확인 도구를 구현하면 합법적인 사용자와 자동화된 봇을 구별하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 거래 속도 검사: 거래 빈도와 거래량을 모니터링하여 식별하고 특이한 활동 패턴을 표시하다 대규모 사기를 방지할 수 있습니다.
- 고급 사기 탐지 소프트웨어: 사기 활동의 징후를 파악하기 위해 거래 데이터를 분석하는 AI 기반 사기 탐지 시스템을 사용하면 조기에 이를 식별하고 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다.
- 네트워크 보안 강화: 방화벽, 암호화, 안전한 결제 게이트웨이로 네트워크 보안을 강화하면 해커가 고객의 중요한 데이터를 가로채는 것을 방지할 수 있습니다.
이러한 전략을 함께 적용하면 카드 사용 빈도를 줄이고 기업과 고객을 잠재적인 재정적 손실과 데이터 침해로부터 보호하는 데 도움이 됩니다.
CDNetworks Bot Shield가 Carding 공격에 대해 방어하는 방법
CDNetworks의 Bot Shield, 봇 관리 솔루션은 다양한 고급 기술과 기술을 통해 카딩 공격을 예방하는 데 도움이 될 수 있습니다. 다음은 이러한 사기 활동을 완화하는 데 어떻게 기여할 수 있는지입니다.
1. 고급 봇 탐지 및 분류
- 행동 분석: Bot Shield는 정교한 알고리즘을 사용하여 웹사이트 방문자의 행동을 분석합니다. 여기에는 양식 제출 속도, 마우스 움직임, 키 입력과 같은 패턴을 모니터링하여 인간 사용자와 자동화된 봇을 구별하는 것이 포함됩니다.
- AI 감지: 이 솔루션은 새롭고 진화하는 봇 행동을 인식하도록 지속적으로 훈련된 머신 러닝 모델을 사용합니다. 이는 카딩 시도에 연루된 악성 봇을 정확하게 식별하는 데 도움이 됩니다.
2. 실시간 교통 모니터링
- 이상 감지: Bot Shield는 실시간으로 트래픽을 모니터링하여 카드 활동을 나타낼 수 있는 이상을 감지할 수 있습니다. 예를 들어, 여러 개의 소액 거래나 다른 신용카드 번호를 사용하려는 급속한 시도는 의심스러운 것으로 표시할 수 있습니다.
- 속도 제한: 속도 제한을 구현하면 봇이 단시간에 많은 시도를 하는 것을 방지할 수 있는데, 이는 카딩 공격에서 흔히 사용되는 전술입니다. 이는 지정된 시간 내에 단일 IP 주소나 계정에서 수행할 수 있는 거래 수를 제한합니다.
3. IP 평판 관리
- IP 블랙리스트 및 화이트리스트: Bot Shield는 알려진 악성 IP 주소의 동적 데이터베이스를 유지 관리합니다. 이러한 IP의 요청은 자동으로 차단될 수 있습니다. 반대로 신뢰할 수 있는 IP는 합법적인 트래픽이 중단되지 않도록 허용 목록에 추가할 수 있습니다.
- 지리적 위치 필터링: 카딩 공격은 종종 합법적인 사용자가 있는 지역과 다른 지역에서 시작됩니다. 지리적 위치 필터링은 고위험 지역의 트래픽을 차단하거나 도전할 수 있습니다.
4. 지문 인식 및 비정상적인 트래픽 식별
- 지문: Bot Shield는 기본적으로 각 브라우저에 고유한 클라이언트 ID를 할당하고 모든 HTML 페이지에 동적으로 JS 플러그인을 임베드합니다. 봇이 IP 주소를 변경하거나 다른 계정을 사용하더라도 해당 기기 지문을 인식하고 차단할 수 있습니다.
- 비정상적인 트래픽 식별: 정상적인 사용자 동작 패턴에 따라 규칙을 사용자 정의하여 표준에서 벗어나는 봇 트래픽을 감지합니다.
5. CAPTCHA 및 챌린지 메커니즘
- 동적 CAPTCHA: 자동화된 카드 공격을 방지하기 위해 Bot Shield는 의심스러운 트래픽에 도전하는 CAPTCHA를 배포할 수 있습니다. 이는 상호작용이 봇이 아닌 인간 사용자로부터 오는지 확인하는 데 효과적입니다.
- 도전-응답 테스트: CAPTCHA 외에도 JavaScript 계산이나 대화형 퍼즐과 같은 다른 과제를 사용하여 사용자의 적법성을 확인할 수 있습니다.
6. 지속적인 학습 및 적응
- 적응형 방어: 빅데이터 분석과 머신 러닝 기술을 사용하여 액세스 동작을 동적으로 모델링하면 간단한 봇, 복잡한 봇, 고급 지속 위협 봇(APB)을 신속하게 발견할 수 있습니다.
- 위협 인텔리전스: CDNetworks의 글로벌 위협 인텔리전스는 당사 플랫폼에서 매일 평균 30억 개가 넘는 공격 샘플을 수집하여 실시간 공격 샘플 데이터에서 추출한 데이터를 활용하며, Bot Shield는 최신 위협 환경에 따라 위험 IP 인텔리전스를 업데이트하여 최신 보호 기능을 보장합니다.
CDNetworks의 Bot Shield는 이러한 기능을 결합하여 카드 사기 공격을 탐지, 예방 및 완화하는 포괄적인 솔루션을 제공하여 사용자의 금융 정보와 온라인 비즈니스의 무결성을 모두 보호합니다.