Kripto dolandırıcılığının önlenmesi, kripto platformlarının ve ödeme sağlayıcılarının kripto para dolandırıcılığını tespit etmek ve engellemek için kullandıkları teknoloji ve süreçler bütünüdür.
Bu kavram, çalınan ödeme kimlik bilgileri veya sahte kimliklerle işlenen dolandırıcılıkların yanı sıra, meşru kullanıcıların manipüle edilerek para göndermelerine yol açan dolandırıcılıkları da kapsar. Doğrulanmış bir hesap bile ele geçirilebilir veya dolandırıcılık amacıyla kullanılabilir; bu nedenle dolandırıcılığın önlenmesi, yalnızca kimliğe değil, işlem faaliyetlerine ve davranışsal işaretlere de odaklanır.
Fiat paradan kripto paraya dönüşüm kanalları, çalınan kartlar ve güvenliği ihlal edilmiş ödeme hesaplarının kripto para satın almak için kullanılabilmesi nedeniyle özel bir dolandırıcılık riski taşır. Kripto para gönderildikten sonra gerçek kart sahibi ödemeyi itiraz ettiğinde zarar ortaya çıkar. Bu durumda satıcı, geri ödeme talebiyle karşı karşıya kalabilir; oysa kripto para transferi genellikle geri alınamaz. Hiçbir ödeme akışı dolandırıcılığa karşı tamamen güvenli değildir; bu nedenle sağlayıcılar, dolandırıcılık riskini meşru işlemlerin reddedilme riskiyle dengelemelidir.
1- Kripto Dolandırıcılığının Başlıca Türleri Nelerdir?
Kripto dolandırıcılığı genellikle kullanıcının izni olmadan yapılan işlemlerin yanı sıra, meşru kullanıcıların kandırılarak gerçekleştirdiği ödemeleri de içerir. Örnekler şunlardır:
Hesap Ele Geçirme (ATO)
Bu, saldırganın genellikle çalınan giriş bilgileri, oturum ele geçirme veya SIM kart değiştirme yoluyla meşru bir kullanıcının hesabının kontrolünü ele geçirmesidir. Hesaba girdikten sonra, bu hesabı kripto satın almak, aktarmak veya çekmek için kullanabilirler.
Ödeme ve Kart Test Dolandırıcılığı
Çalınan kart bilgileri bazen, genellikle otomatik botlar kullanılarak, önce küçük işlemlerde test edilir. Çalışan kartlar daha sonra daha büyük kripto alımları için kullanılabilir.
Sentetik Kimlik Dolandırıcılığı
Bu durumda dolandırıcılık, hesap açma aşamasında başlar. Bir dolandırıcı, uydurma ve çalınmış kimlik bilgilerini birleştirerek hesap açabilir ve kayıt veya Müşterini Tanı (KYC) kontrollerinden geçebilir.
Mağdurun İşbirliğiyle Gerçekleşen Dolandırıcılık
Bu durumlarda, işlem gerçek hesap sahibi tarafından onaylanır. Mağduru ödemenin meşru olduğuna ikna etmek için oltalama, kimlik taklidi, romantik dolandırıcılık, deepfake ve diğer sosyal mühendislik taktikleri kullanılır. Benzer aldatma yöntemleri, Yetkili Push Ödeme (APP) dolandırıcılıklarında da görülür.
2-Kripto Dolandırıcılığının Önlenmesi Nasıl Çalışır?
Kripto dolandırıcılığını önleme sistemleri, işlemleri değerlendirerek meşru veya dolandırıcılık faaliyetlerinin belirtilerini tespit eder.
Hesap geçmişi, ödeme ayrıntıları, cihaz verileri, konum ve son işlem faaliyetleri gibi faktörler bu ayrımı yapmada yardımcı olur.
Makine öğrenimi, her bir işlemi geçmişteki meşru ve dolandırıcılık faaliyetlerinin kalıplarıyla karşılaştırabilir; uyarlanabilir modeller ise yeni dolandırıcılık taktikleri ortaya çıktıkça öğrenir. Davranış analizi, işlemin gerçekleştiği sırada müşterinin davranışını inceleyerek bunun normal davranış kalıplarıyla uyuşup uyuşmadığını kontrol eder. Hesap önceden doğrulanmış olsa bile, bu analiz sayesinde olağan dışı durumlar tespit edilebilir.
Kripto paralar neredeyse anında teslim edilebildiğinden hız özellikle önemlidir; bu nedenle dolandırıcılık kontrolleri genellikle kripto paralar platformdan ayrılmadan önce yapılmalıdır. Bir işlem daha sonra onaylanabilir, engellenebilir veya ek kontrol için işaretlenebilir.
3-Kripto Dolandırıcılığının Önlenmesi, KYC ve AML’den Nasıl Farklıdır?
Kripto dolandırıcılığının önlenmesi, “Müşterini Tanı” (KYC) ve “Kara Para Aklanmasının Önlenmesi” (AML) uygulamalarından zamanlama ve odak noktası açısından farklılık gösterir: KYC, müşteri kabul sürecinde müşterinin kim olduğunu kontrol eder; AML, bir işlemin ardından fonların nereye gittiğini inceler; dolandırıcılığın önlenmesi ise kullanıcının o anda gerçekleştirdiği işlemin meşru olup olmadığını gerçek zamanlı olarak değerlendirir.
Daha ayrıntılı olarak açıklamak gerekirse, KYC, müşteri kabulü sırasında nispeten sabit kimlik bilgilerini kullanarak müşteriyi doğrulamak için kullanılır. AML ise işlemlerin gerçekleşmesinden sonraki uyumluluğa odaklanır; fonların nereye aktarıldığını izler ve geçmiş işlem kayıtlarını, kara para aklama veya diğer yasadışı faaliyetlere dair işaretler açısından inceler.
Öte yandan, dolandırıcılık önleme gerçek zamanlı olarak çalışır; bir kullanıcının işlem oturumu sırasında nasıl davrandığını inceleyerek, söz konusu faaliyetin gerçekten hesap sahibi tarafından amaçlanıp amaçlanmadığını değerlendirir.
Kimlik doğrulama, bir hesapla kimin ilişkili olduğunu teyit edebilir, ancak belirli bir işlemin meşru olup olmadığını mutlaka göstermez. Bir müşteri KYC sürecinden geçebilir ve daha sonra hesabı ele geçirilebilir ya da manipülasyon sonucu bir ödemeyi kendisi onaylamaya zorlanabilir. Dolandırıcılık önleme ise canlı davranışları ve işlem bağlamını inceler; bu da statik kimlik kontrolleri veya geçmiş işlem izlemesinin yakalayamayabileceği riskleri ortaya çıkarabilir.
4-Kripto Dolandırıcılığının Önlenmesi, İşletmelerin Kârını Artırmaya Yardımcı Olabilir mi?
Kripto dolandırıcılığının önlenmesi, meşru işlemlerde daha yüksek onay oranları, daha az hatalı reddetme ve daha düşük dolandırıcılık kayıpları sayesinde bir işletmenin net artan kârını artırabilir.
Bu kazanç, aksi takdirde kaybedilecek olan gelirden ve dolandırıcılık işlemlerinden kaynaklanan maliyetlerin azalmasından kaynaklanır.
Yapay zeka modelleri, müşterilerin genel davranışlarını öğrenmek için bir satıcının kendi işlem verileri üzerinden eğitilebilir. Tek bir satıcıya dayalı olarak oluşturulan bir model, diğer borsalarda, ödeme akışlarında veya müşteri gruplarında çok farklı görünebilecek kalıpları hesaba katabilir. Meşru ve dolandırıcılık faaliyetleri arasında daha doğru ayrımlar yapılması, daha fazla gerçek işlemin gerçekleştirilmesini sağlar.
Davranış analizi, bir işlemin arkasındaki niyet hakkında da ipuçları sağlar. Ödeme akışı boyunca gözlemlenen kalıplar, bir eylemin normal müşteri davranışına uygun olup olmadığını ortaya çıkarabilir. Daha yüksek hassasiyet, dolandırıcılarla birlikte meşru müşterileri de engelleyen genel kurallara dayanmadan, hatalı reddetme oranlarını (tüccar tarafından reddedilen meşru işlemler) azaltır.
Bazı dolandırıcılık önleme sağlayıcıları, onaylanmış işlemlerdeki uygun geri ödemeler için mali sorumluluk da üstlenir. Bu yapıda, sağlayıcının geri ödeme kayıplarını düşük tutarken mümkün olduğunca çok sayıda meşru işlemi onaylaması için doğrudan ticari bir teşviki vardır.
Genel olarak, mali fayda üç birbiriyle ilişkili etkiden kaynaklanmaktadır. Daha fazla meşru işlem gerçekleştirilebildiğinden, hatalı reddetmeler nedeniyle gelir kaybı azalır. Dolandırıcılık ve geri ödeme kayıpları da kontrol altında tutulabilir. Satıcıya özgü modeller ve davranışsal veriler, bu kararların daha isabetli alınmasını sağlayarak gerçek müşteri faaliyetlerini dolandırıcılıktan ayırt etmeye yardımcı olabilir.
https://coinmarketcap.com/academy/glossary/crypto-fraud-prevention
