打击网约车欺诈：Stonecdn如何通过技术保障出行安全与公平

网约车市场正在经历快速增长，这得益于人们对便捷性和效率的需求不断增长。据 Statista 称，到 2024 年，该市场的收入预计将达到 1656 亿美元。用户数量预计也将大幅增加，到 2028 年将达到 19.7 亿。 

然而，针对打车应用的欺诈攻击也在增加，威胁着出行即服务行业的成功。打车应用中的欺诈行为包括虚假账户以及使用应用程序克隆器和 GPS 欺骗器等恶意工具。用户和司机都使用各种手段利用这些平台谋取私利。

威胁网约车应用的欺诈类型

为了确保客户安全，为司机和乘客提供公平、值得信赖的生态系统并保障应用程序的收入，叫车公司必须对其平台上可能发生的各种类型的欺诈行为保持警惕。

司机欺诈

假乘车

如果司机每天完成一定数量的行程，网约车公司通常会给予奖励。欺诈性司机会利用奖励制度，具体做法如下：

• 创建多个虚假账户并操纵 GPS 位置，欺骗叫车服务，使其认为已经发生了合法行程。;
• 克隆他们的应用程序，在同一设备上创建司机和乘客账户，接受他们自己的乘车服务以满足配额。 

人为激增的定价 

欺诈司机可以合谋人为抬高乘车价格。他们通过创建大量虚假乘客账户并使用 GPS 欺骗器模拟特定区域的高需求来实现这一目标。这会导致叫车系统检测到高需求并提高行程价格，向真正的乘客收取更高的费用。 

GPS 欺骗

欺诈司机使用GPS 欺骗程序来伪造设备位置，伪造其地理坐标。他们的目标是出现在当前范围之外更有利可图的区域，并看起来更接近潜在乘客，从而对诚实司机不利并增加乘客的等待时间。

霸占乘车请求 

诈骗团伙使用带有自动点击器的设备或被篡改的叫车应用程序，以编程方式接受乘车请求，垄断乘客，并限制真正的司机获得乘车机会。

虚假评论

欺诈者创建多个虚假乘客账户来伪造评分并增加其获得载客的机会，从而使表现不佳的司机在收到真正的负面评论的情况下仍能保持最高评分。

乘客欺诈

滥用促销

网约车公司通常会提供一次性促销活动，例如首次乘车免费或季节性折扣。乘客可以滥用这些促销活动来获得免费乘车，方法是创建大量虚假账户，每次使用不同的账户乘车，从而多次重复使用相同的促销活动。

网约车应用程序存在欺诈的迹象 

网约车应用的欺诈预防涉及设备识别、行为分析和持续监控的结合，所有这些都由先进的技术提供。以下是一些常见的网约车欺诈指标：

一台设备有多个账户：检测到链接到同一设备和/或位置的多个账户可能表明有人试图进行恶意活动。

乘车请求异常激增：乘车请求意外激增，特别是在特定区域，可能表明使用了虚假账户或 GPS 欺骗。

不一致的 GPS 数据：不规则或不合理的 GPS 移动（例如汽车似乎从一个位置跳到另一个位置）可能表明存在 GPS 欺骗。

不一致的用户行为：行为发生剧烈变化的用户（例如在一段时间不活动后突然进行多次短途旅行）可能正在从事欺诈活动。

重复骑行路线：多次骑行遵循相同的不寻常路线模式，这可能是试图产生虚假的骑行完成或利用骑行奖励。

如何保护叫车应用免受欺诈攻击

欺诈通常始于设备，无论是用于创建虚假账户还是使用恶意工具对打车应用发起攻击。从根本上解决欺诈问题至关重要，采取主动态度并部署实时欺诈检测和预防软件以及风险分析是必不可少的步骤。这些方法融合了各种策略，包括：

设备指纹识别 

使用设备指纹技术识别多个设备上的欺诈者。通过将设备属性与行为、网络和位置数据相结合，可以定制设备指纹解决方案，以防止多重记账并阻止欺诈者访问平台。 

实时监控 

实施一个实时管理风险的平台，持续分析设备会话并返回实时可操作的风险信号。这有助于平台主动防范欺诈威胁，并确定好用户变坏的确切时间。在叫车服务中，当用户开始使用 GPS 欺骗器、应用程序克隆器、自动点击器等时，发出警报非常重要。 

人工智能与机器学习算法

与人类不同，人工智能可以持续实时分析大量数据。这使它们能够识别可疑模式并及时标记潜在的欺诈企图，从而最大限度地减少损失。

机器学习算法可以随着时间的推移不断学习和适应，从而擅长识别欺诈行为中的复杂模式。这些模式可能很微妙，但人工智能可以识别出看似不相关的数据点，这些数据点表明存在较高的欺诈风险。

通过不断分析数据并识别新兴的欺诈趋势，采用人工智能和机器学习算法的解决方案可以帮助企业领先于欺诈者。这使他们能够在新方法被广泛使用之前主动实施新的安全措施并调整其欺诈检测策略。

网约车独角兽 inDrive 如何利用 Stonecdn 保护其生态系统和用户免遭欺诈

全球第二大叫车应用 inDrive与Stonecdn合作，积极打击欺诈行为，提升生态系统的信任度和公平性。借助 Stonecdn 的 Device-First Risk AI 平台，该应用的真实用户率超过 99.77%。

他们利用我们的技术阻止欺诈的方式如下： 

inDrive 利用了 Stonecdn 设备 ID，这是一项全球设备识别标准，可从根本上阻止欺诈行为。Stonecdn 设备 ID 使 Stonecdn 能够识别出多个驾驶员或乘客账户在同一设备上操作的情况。 

同时，Stonecdn 的 AI 技术可以精确定位利用同一 IP 地址、位置和子网的账户群，从而可以主动打击使用虚假账户的欺诈集团。 

Stonecdn的风险情报可检测平台上使用的所有恶意工具和技术，例如 GPS 欺骗器、篡改的应用程序和应用程序克隆器。它不断分析设备会话，返回实时可操作的风险信号，帮助 inDrive 识别用户参与欺诈活动的确切时间，从而实现即时应对措施。