Antifraude

El Antifraude de Getnet evalúa el riesgo de las transacciones de comercio electrónico utilizando los datos enviados por los clientes, además de basarse en tecnologías de machine learning, redes neuronales, decisiones de gestión y reglas ajustables.

Cuantos más datos haya disponibles para entrenar los modelos, mejores serán los resultados y mayor la probabilidad de detección. Con esta riqueza de datos, el número de detectores de fraude aumenta, lo que significa una mejor precisión en la identificación del riesgo de la transacción.

Por lo tanto, le solicitamos que envíe toda la información enumerada a continuación, puede encontrar los campos en el objeto additional_data:

Información del cliente: Toda la información enumerada aquí se encuentra dentro del objeto customer.

Atributo	Tipo	Descripción	Ejemplo
`document_number`	String	Número de documento del comprador sin puntuación (sin máscara)	`2441356709`
`document_type`	String	Tipo de documento de identificación del comprador	`CPF`
`email`	String	Correo electrónico del comprador	`[email protected]`
`name`	String	Nombre del comprador	`Jose da Silva`
`phone number`	String	Número de teléfono del comprador	`11999999999`

Dirección de facturación: Toda la información enumerada aquí se encuentra dentro del objeto customer.

Atributo	Tipo	Descripción	Ejemplo
`billing_address`	Object	Información de la dirección del cliente para la facturación	-
`city`	String	Nombre de la ciudad	`São Paulo`
`complement`	String	Complemento de la dirección	`apto 43`
`country`	String	País, infórmelo en el estándar ISO 3166-1 alpha-3	`BRA`
`district`	String	Distrito o barrio	`Jardins`
`number`	String	Número de la calle	`123`
`postal_code`	String	Código postal, CEP en Brasil o ZIP en Estados Unidos (sin máscara)	`02576896`
`state`	String	Estado o provincia (UF)	`SP`
`street`	String	Nombre de la calle	`Dark Tower`
`type`	String	Tipo de dirección	`Residential`

Información del dispositivo:

Toda la información enumerada aquí se encuentra dentro del objeto device.

Atributo	Tipo	Descripción	Ejemplo
`device`	Object	Conjunto de datos referentes al dispositivo utilizado por el comprador	-
`device_id`	String	ID único del dispositivo	`ae44e06c-3e85-44af-8542-bcaccd54ef2e`
`finger_print`	String	Hash de identificación (Device Fingerprint) del dispositivo	`aGVsbG8td29ybGQtZGV2aWNlLWlkCg==`
`ip_address`	String	Dirección IP (IPv4) del dispositivo del comprador. Este atributo debe ser capturado por su aplicación, desde el dispositivo del comprador (móvil; navegador; etc.) y enviado en el payload, con el fin de enriquecer nuestros análisis preventivos	`10.0.0.1`

Para más detalles, consulte la Referencia de la API

Implementación de Device Fingerprint

Device Fingerprint es una técnica que recopila docenas de puntos de datos del dispositivo y del entorno de red de un usuario, lo que permite a los comercios detectar anomalías de manera más eficaz y mejorar las capacidades generales de prevención de fraude.

El flujo de integración para este método consta de dos fases principales:

Un paso en el lado del cliente (client-side), donde los datos del dispositivo se capturan al cargar la URL del antifraude que contiene el ID de sesión generado previamente por el sistema de comercio electrónico.
Un paso en el backend, donde el sistema de comercio electrónico envía los datos de pago a la API de Getnet, incluyendo el ID de sesión mencionado anteriormente.

Paso 1: Captura de los datos del dispositivo

Para recopilar la información del dispositivo del usuario que realiza la transacción, construya la URL del antifraude con el siguiente formato:

https://BASE_URL?session={session id}&country={country code}, donde:

https://BASE_URL corresponde a uno de los siguientes entornos: https://api.pre.globalgetnet.com/dpm/digital-platform/antifraud/afdf.js (stage), https://api.globalgetnet.com/dpm/digital-platform/antifraud/afdf.js (producción). ? indica el inicio de la sección de query, session={session_id} es un parámetro obligatorio utilizado para identificar el dispositivo durante el proceso de análisis de la transacción, y su valor debe seguir el formato UUIDv4, & se utiliza como conector entre los parámetros de query, country={country_code} corresponde al segundo parámetro obligatorio, necesario para identificar el país de origen y debe tener el valor del código de país ISO correspondiente (AR, BR, CL, MX).

Una vez que la URL esté construida correctamente, debe implementar la URL del antifraude resultante dentro de la etiqueta head o body de su aplicación web, como puede ver en los ejemplos a continuación:

Para la etiqueta head:

<head>
  <script
  type="text/javascript"
  src="https://base_url?session=${session_id}&country=${country_code}" />
</head>

Para la etiqueta body:

<body>
  <noscript>
    <iframe
      style="width: 100px; height: 100px; border: 0; position:absolute; top: -5000px;"
      src="https://base_url?session=${session_id}&country=${country_code}" />
  </noscript>
</body>

Paso 2: Crear el pago a través de la API de Getnet

Cuando el usuario inicia un pago, el session_id generado previamente debe incluirse en el cuerpo de la petición enviado a la API de Getnet. Este valor debe pasarse como device_id dentro del objeto device, junto con la ip_address y el finger_print (hash del fingerprint). El objeto device debe estar anidado dentro del objeto de segundo nivel additional_data, como se muestra a continuación:

additional_data: {
  device: {
    ip_address: {ip_address},
    device_id: {session_id},
    finger_print: {finger-print-hash}
  }
}

Para más detalles, consulte la Referencia de la API