Что такое антифрод
Термин «антифрод» происходит от английского anti-fraud, что буквально переводится как «противодействие мошенничеству». Под этим понятием подразумевают совокупность технологий, алгоритмов и процедур, направленных на выявление, предотвращение и блокировку мошеннических действий в цифровой среде.
Антифрод-системы анализируют каждую операцию в режиме реального времени. Они оценивают множество параметров: кто совершает действие, откуда, с какого устройства, соответствует ли это привычному поведению пользователя. На основе такого анализа система принимает решение — пропустить транзакцию, запросить дополнительное подтверждение или заблокировать ее как подозрительную.
Область применения антифрода выходит далеко за рамки банковского сектора. Подобные решения активно используют платежные сервисы, интернет-магазины, маркетплейсы, страховые компании, онлайн-платформы бронирования и даже сервисы знакомств. Везде, где проходят финансовые потоки или обрабатываются персональные данные, антифрод становится критически важным элементом защиты.
Потребность в таких системах обусловлена ростом киберпреступности. По данным Центробанка России, только во втором квартале 2024 года объем операций, совершенных без согласия клиентов, составил порядка 4,8 млрд рублей. Злоумышленники постоянно совершенствуют методы атак: от банального фишинга до сложных схем с использованием социальной инженерии и deepfake-технологий. Антифрод — это ответ бизнеса на эти угрозы.
Ценность антифрода измеряется не только предотвращенными потерями. Система защищает репутацию компании, повышает доверие клиентов и обеспечивает соответствие требованиям регуляторов. В России это нормы ФЗ-152 о персональных данных и требования по противодействию легализации доходов, полученных преступным путем. На международном уровне — стандарты KYC, AML и GDPR.
Для конечных пользователей антифрод работает практически незаметно. Дополнительный запрос кода из SMS, подтверждение через push-уведомление или распознавание лица при входе в приложение — все это элементы антифрод-защиты, которые не усложняют взаимодействие с сервисом, но существенно снижают риск стать жертвой мошенников.
Как работает антифрод
Антифрод-система анализирует каждое действие пользователя в режиме реального времени и за доли секунды решает: пропустить операцию, запросить дополнительное подтверждение или заблокировать. Для обычного клиента этот процесс проходит незаметно, а мошенник сталкивается с препятствием, которое делает атаку невыгодной.
Сбор и анализ данных. При совершении операции система мгновенно собирает десятки параметров: сумму и время платежа, IP-адрес, геолокацию, характеристики устройства, историю предыдущих действий пользователя. Эти данные сопоставляются с типичным поведением клиента. Если человек обычно совершает покупки днем из Москвы на суммы до 5 000 рублей, а сейчас пытается оплатить 150 000 рублей ночью с IP-адреса другой страны — система фиксирует аномалию.
Скоринг риска. Каждой операции присваивается числовой балл на основе множества факторов. Новый пользователь, крупная сумма, подозрительный IP, несовпадение страны выпуска карты и местоположения плательщика — все это увеличивает итоговый скор. Чем выше балл, тем вероятнее мошенничество. Современные системы учитывают сотни параметров одновременно и выстраивают индивидуальный профиль поведения для каждого клиента.
Фингерпринтинг. Технология создает уникальный цифровой отпечаток устройства по совокупности его характеристик: разрешение экрана, установленные шрифты, версия браузера, временная зона, язык системы. Даже если злоумышленник сменит IP-адрес и создаст новый аккаунт, его устройство может быть распознано по этому отпечатку. Отдельно анализируется поведение: скорость набора текста, характер движения мыши, время между действиями. Резкое отклонение от привычных паттернов сигнализирует о возможной подмене пользователя.
Машинное обучение. Алгоритмы обучаются на миллионах реальных операций, выявляя неочевидные закономерности в поведении мошенников. Модели достигают точности выявления подозрительных операций до 95% при минимуме ложных срабатываний. В отличие от жестких правил, ML-система адаптируется к новым схемам обмана и учитывает индивидуальные привычки каждого клиента. Если человек регулярно совершает покупки за рубежом, система не станет блокировать такие платежи без веских причин.
Принятие решения. По итогам анализа система относит операцию к одной из категорий:
- Низкий риск — операция проходит без дополнительных проверок, что ускоряет процесс для добросовестных клиентов.
- Средний риск — запрашивается подтверждение через SMS-код, push-уведомление или биометрию по технологии 3D Secure.
- Высокий риск — операция блокируется или передается на ручную проверку специалисту.
Внешние источники. Антифрод обращается к базам данных о скомпрометированных картах, мошеннических счетах, подозрительных IP-адресах. В России банки обмениваются информацией через платформу Банка России. По данным регулятора, в 2024 году благодаря антифрод-системам удалось предотвратить 72,17 млн мошеннических операций и сохранить клиентам 13,5 трлн рублей — более чем вдвое больше, чем годом ранее.
Баланс безопасности и удобства. Ключевая задача антифрода — не создать абсолютную защиту, а сделать мошенничество экономически невыгодным. Слишком строгие правила отпугнут честных клиентов, слишком мягкие — пропустят злоумышленников. Поэтому система постоянно балансирует между двумя типами ошибок: ложными срабатываниями, когда блокируется легитимная операция, и пропуском реального фрода. Качественный антифрод минимизирует оба показателя, применяя строгие меры только к действительно подозрительным случаям.
Современные антифрод-решения работают комплексно: скоринг дает количественную оценку риска, фингерпринтинг связывает действия с конкретными устройствами, машинное обучение выявляет сложные паттерны, а интеграция с внешними базами обеспечивает актуальность данных. Вместе эти технологии формируют многоуровневую защиту, которая адаптируется к постоянно меняющимся методам мошенников.
Как предотвращать онлайн-мошенничество
По данным Аналитического центра НАФИ, в 2025 году 94% россиян столкнулись с попытками мошенничества. При этом ущерб от киберпреступлений за январь—август составил 134 млрд рублей. Противостоять этим угрозам можно на двух уровнях: со стороны бизнеса — внедряя технологические решения, со стороны пользователей — соблюдая правила цифровой безопасности.
Антифрод-решения для бизнеса
Современные антифрод-системы объединяют несколько технологий, которые работают в связке и усиливают друг друга.
| Категория | Описание |
|---|---|
| Биометрическая верификация и Liveness Detection: | Технология проверки «живости» определяет, находится ли перед камерой реальный человек или его имитация — фотография, видеозапись, 3D-маска. Система анализирует структуру кожи, микродвижения глаз, трехмерную карту лица. Прошедшие сертификацию по стандарту ISO/IEC 30107-3 решения снижают риск мошенничества до 99%. |
| Детекция дипфейков: | С ростом генеративного ИИ появились атаки нового типа: мошенники создают синтетические видео, имитирующие голос и лицо реального человека. По данным Wall Street Journal, убытки компаний от дипфейк-атак в первом квартале 2025 года превысили 200 млн долларов. Современные детекторы распознают все основные типы подделок — от замены лица до синхронизации губ — с точностью более 99%. |
| Интеллектуальная обработка документов (AI-OCR): | Алгоритмы распознают и верифицируют документы: проверяют машиночитаемую зону, защитные элементы, целостность данных. Это исключает поддельные паспорта, права и другие удостоверения при удаленной идентификации. |
| Скрининг по базам данных: | AML-проверки автоматически сверяют клиента с санкционными списками, реестрами должников, базами ФНС, МВД и других ведомств. Это позволяет выявлять сомнительных контрагентов до совершения сделки. |
| Поведенческий анализ: | Машинное обучение фиксирует типичное поведение пользователя: время активности, устройства, геолокацию, характер транзакций. Отклонения от привычного паттерна запускают дополнительную проверку или блокировку операции. |
При выборе решения стоит обращать внимание на скорость обработки (менее секунды на проверку), точность алгоритмов (подтвержденную независимыми тестами NIST или iBeta), соответствие требованиям KYC/AML и ФЗ-152, а также простоту интеграции через API.
Правила безопасности для пользователей
Технические меры защиты со стороны бизнеса и государства не отменяют персональной ответственности. Большинство успешных атак по-прежнему строится на методах социальной инженерии, когда жертва сама передает злоумышленнику доступ к своим данным.
Эффективная защита от онлайн-мошенничества строится на сочетании технологий и осознанного поведения. Бизнес внедряет интеллектуальные системы верификации, государство создает регуляторную инфраструктуру, а пользователи соблюдают базовые правила цифровой гигиены. Только при таком комплексном подходе можно существенно снизить риски и сохранить контроль над своими данными и финансами.
Онлайн‑мошенничество удается сдерживать, когда антифрод в реальном времени оценивает риск действий и усиливает проверку только там, где поведение, устройство или данные выглядят нетипично. Такой подход снижает потери и защищает доверие к сервису, не превращая каждую операцию в сложную процедуру для добросовестного пользователя.
Максимальный эффект дает комплексная защита: бизнес выстраивает многоуровневые проверки, государство поддерживает регуляторную инфраструктуру, а пользователи соблюдают базовые правила цифровой безопасности. В этой связке антифрод помогает сохранять контроль над данными и финансами даже тогда, когда мошенники постоянно меняют сценарии атак.