Quinientas cuentas. Veinte personas.
Desde dentro de una sola sesión, las multicuentas nunca parecen fraude: cada cuenta se registra limpia, de una en una. Fraud Rings responde a la pregunta que una comprobación por sesión no puede responder: ¿cuántos de sus usuarios son en realidad la misma persona?
intervalo de reconstrucción del grafo
ventana móvil de análisis
puntuación de riesgo por red
Una persona, muchas cuentas
Todos los registros parecían limpios porque todos los registros eran limpios. El daño vive en el patrón que atraviesa las cuentas — y ese patrón es invisible para cualquier comprobación que solo llega a ver una cuenta a la vez.
Abuso de promociones y bonos
Crédito de bienvenida, bono por recomendación, descuento de primer pedido — reclamados una vez por cuenta por alguien que tiene cuarenta cuentas. El presupuesto de la campaña se vacía en una sola cartera mientras las cifras de captación parecen sanas.
Evasión de bloqueos
Un usuario suspendido vuelve en diez minutos con un correo nuevo y un perfil limpio. Sin análisis de vínculos, la cuenta nueva no tiene historial, no hay motivo para detenerla y no hay forma de atarla a la decisión que usted ya tomó.
Pagos inflados a afiliados
Los partners refieren su propio tráfico — autorregistros disfrazados de clientes nuevos. Los pagos salen por conversiones que nunca fueron clientes nuevos, y cada una pasa la revisión por separado.
Lavado por devoluciones y contracargos
La misma persona rota pedidos, devoluciones y contracargos entre cuentas separadas, manteniendo cada cuenta individual por debajo del umbral que dispararía una revisión manual.
Cuatro tipos de vínculo, un grafo
Cada 6 horas se reconstruye el grafo de vínculos sobre una ventana móvil de 90 días. Las cuentas son nodos, la evidencia de un origen compartido se convierte en arista, y cada grupo conectado de cuentas es una red con una puntuación de riesgo de 0 a 100.
acct_2841 ────── acct_7719 ────── acct_8804
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acct_0192 ────── acct_5533 ────── acct_1170Las cuentas conectadas por evidencia compartida forman una red; la reconstrucción ocurre cada 6 horas sobre los últimos 90 días.
El mismo navegador
Dos cuentas usaron el mismo perfil de navegador, identificado por más de 300 señales y no por una cookie que se borra a capricho. Las ventanas de incógnito y el almacenamiento limpiado no rompen la coincidencia.
El mismo dispositivo
Navegadores distintos, una sola máquina. Los rasgos de hardware y de sistema operativo encajan incluso cuando los perfiles de navegador no se parecen en nada, y eso es lo que separa a un multicuentas decidido de un visitante recurrente cualquiera.
La misma red doméstica
Cuentas que aparecen una y otra vez en una misma conexión residencial a lo largo del tiempo. Oficinas, campus y el NAT de los operadores ponen a desconocidos detrás de una sola dirección, así que esto cuenta como evidencia de apoyo y no como prueba por sí solo.
Un patrón de comportamiento coincidente
Cómo mueve una persona el puntero, cómo escribe y cómo hace scroll. Es uno de los cuatro tipos de evidencia del grafo y refuerza un vínculo — una red nunca se construye solo sobre parecido de comportamiento.
Una red es una acusación. La tratamos como tal.
Decir que dos cuentas son la misma persona es una afirmación sobre la conducta de alguien, y su equipo va a actuar en consecuencia: reteniendo un pago, congelando un saldo, cerrando una cuenta. Una red falsa es peor que una red que se escapa: le cuesta un cliente real y le cuesta la confianza de su equipo en la herramienta. Por eso el grafo está construido para tirar la evidencia que no puede sostener.
Los dispositivos geográficamente imposibles se descartan enteros
Cuando un dispositivo muestra un rastro de ubicaciones que ninguna persona sola podría haber producido, eso no es evidencia débil que haya que descontar: es un identificador compartido o falsificado. Todos los vínculos que ese dispositivo habría creado se eliminan del grafo, no solo se les baja el peso.
Los identificadores de cubo se filtran fuera
Algunos identificadores técnicos acumulan detrás decenas de perfiles sin relación. Si se dejan estar, un solo cubo vincula a todo el que lo haya tocado alguna vez en una única red enorme que no significa nada. Se detectan y se excluyen antes de formar las redes.
Los filtros nuevos corren primero a oscuras
Las capas de higiene se evalúan contra el grafo existente antes de que se les permita cambiar lo que usted ve. La prueba no es que haya bajado el número de redes: es que los núcleos genuinos hayan pasado intactos.
Qué hace realmente esa limpieza
cuentas en la mayor red falsa
cuentas restantes tras la higiene
El efecto no es sutil. En nuestros propios datos, la mayor red falsa se desplomó de 1.188 cuentas a 77 en cuanto se sacaron del grafo los dispositivos geográficamente imposibles — y los núcleos genuinos del mismo conjunto de datos se quedaron exactamente donde estaban. Ese es el canje que hacemos a propósito: un conjunto menor de redes que estamos dispuestos a defender, en lugar de uno grande que sus analistas tengan que poner en duda.
Lo que no va a obtener de nosotros es una cifra de precisión. La exactitud de las redes depende de su mezcla de tráfico, y las capas de higiene todavía se están desplegando de una en una. Lo que sí obtiene es la evidencia detrás de cada vínculo, para que cada red pueda juzgarse por aquello de lo que está hecha.
Redes, evidencia y un grafo que puede desmontar
Nada se bloquea en su nombre y ningún veredicto llega sin su razonamiento. El panel está pensado para el analista que después tiene que justificar la decisión.
La lista de redes
Todas las redes de su espacio de trabajo con su tamaño, su puntuación de riesgo de 0 a 100 y la hora de la última reconstrucción. Ordene por riesgo y vaya directo al puñado que merece una mirada humana.
Desglose de la evidencia
Para cada vínculo: de qué tipo de evidencia se trata, qué cuentas une y qué vio realmente el grafo. El motivo por el que el sistema cree que esas cuentas van juntas está en la pantalla, no detrás de una puntuación opaca.
Grafo interactivo
Despliegue una red nodo a nodo. Siga una cuenta hasta sus vecinas, encuentre el único vínculo que mantiene unidos dos clústeres y decida usted mismo si ese vínculo aguanta el peso.
Pensado para los sitios donde una persona se convierte en una multitud
Marketplaces
Redes de vendedores que manejan sus propias cuentas de comprador para subir las valoraciones, y compradores que rotan cuentas para reclamar una y otra vez el descuento de primer pedido.
iGaming y apuestas
Cazadores de bonos que operan decenas de cuentas, y jugadores autoexcluidos que vuelven con otro nombre. Ambos afloran como un solo grupo conectado en lugar de como registros sin relación.
Fintech y préstamos
Solicitantes repartidos entre cuentas para esquivar los límites por cliente, y ciclos de devolución que solo parecen normales mientras cada cuenta se lee por separado.
Programas de afiliados y referidos
Redes de autorreferidos donde el partner, los supuestos usuarios nuevos y la cuenta que cobra están todos dentro del mismo clúster del grafo.
Disponible en Business y superiores
Fraud Rings está incluido en el plan Business y superiores. En Pro puede ver que en sus datos existen redes — cuántas hay y cuánto llegan a crecer — sin el desglose por cuenta.
Preguntas frecuentes
Descubra cuántos de sus usuarios son una sola persona
Conecte su tráfico, deje que el grafo se construya y mire su primer conjunto de redes con la evidencia de cada vínculo delante.