Friend
Professional
- Messages
- 2,653
- Reaction score
- 852
- Points
- 113
Случалось ли такое? Вы находите золотую середину — метод или сайт, который печатает деньги. В течение нескольких дней или недель вы вбиваете на большой скорости, как босс. А потом внезапно колодец иссякает. Ваши транзакции начинают падать, заказы отменяются направо и налево, и вы остаетесь в недоумении, что, черт возьми, произошло.
Большинство новичков думают, что сайты залатали свои дыры или заблокировали BIN. Но это редко бывает правдой. Правда? Вы обучали их ИИ вынюхивать ваш кардинг, даже не осознавая этого.
Эти системы обнаружения мошенничества — не просто тупые алгоритмы, проверяющие, совпадает ли ваш адрес с вашим IP. Это сложные обучающиеся машины, которые развиваются с каждой транзакцией, проходящей через них. Даже ваши успешные атаки подпитывают зверя, делая его умнее и голоднее для вашей следующей попытки.
Вы оставляете след из цифровых хлебных крошек, а затем удивляетесь, когда ИИ следует за ним прямо к вашему виртуальному порогу. Каждая карта, которую вы проводите, каждый заказ, который вы размещаете, — это еще один урок из «Как поймать кардера 101», и вы — гребаный профессор.
В этом руководстве мы собираемся проанализировать, как эти системы ИИ учатся у вас и, что еще важнее, как оставаться на шаг впереди. Мы рассмотрим способы сохранения ваших шаблонов непредсказуемыми методами, чтобы смешивать ваш подход и стратегии, чтобы избежать срабатывания этих статистических тревожных колокольчиков.
Давайте проясним одну вещь: не существует волшебной пилюли, которая позволит вам вечно кардить один и тот же сайт. Такой сказки не существует. Речь идет о понимании игры на более глубоком уровне, чтобы вы могли играть в нее умнее и набивать свои карманы, пока другие кардеры жалуются на свои «исправленные» методы.
Время поднять свою игру. Занятия в самом разгаре, и сегодня мы научим вас, как перехитрить машины, которые учатся перехитрить вас. Обратите внимание или останетесь позади.
Жизненный цикл мошеннической транзакции
Давайте поговорим о том, как ваши транзакции с картами возвращаются, чтобы укусить вас за задницу. Мы уже рассмотрели, какие данные собираются в моем руководстве «Обход систем мошенничества с использованием ИИ». Сегодня мы сосредоточимся на том, как эти системы ИИ связывают точки и почему одна ошибка может сжечь всю вашу операцию.
Вот в чем дело: каждый раз, когда вы что-то кардите, вы не просто рискуете одной транзакцией. Вы потенциально связываете каждую транзакцию, которую вы когда-либо делали, и все, что вы сделаете в будущем. Эти системы ИИ никогда ничего не выбрасывают и постоянно повторно анализируют старые данные.
В тот момент, когда вы нажимаете кнопку «Оформить заказ», ИИ начинает строить сеть связей. Он связывает данные вашей карты, отпечаток пальца устройства, IP-адрес, шаблоны просмотра и массу других точек данных. И это не останавливается на достигнутом. Он сравнивает эту транзакцию с каждым другим заказом в своей базе данных в поисках сходства.
Вот где все действительно становится хреново: возвратные платежи. Когда происходит возвратный платеж, это как взорвать ядерную бомбу в системе ИИ. Внезапно эта одна транзакция не просто помечается как мошенничество. ИИ начинает усиленно прочесывать всю свою историю и помечать все, что хоть отдаленно похоже.
Вот почему вы можете постоянно заходить на сайт в течение нескольких недель, а потом вдруг ничего не работает. Проблема не только в том, что один заказ был возвращен. Возвратный платеж вызвал каскадный эффект. ИИ теперь связал эту мошенническую транзакцию со всеми другими заказами, которые вы размещали, с похожими характеристиками. Поэтому в тот момент, когда первый заказ, который вы сделали, возвращает платеж/оспаривает его, он начинает ретроактивно передавать в нейронную сеть риски для транзакций, связанных с вами, еще больше добавляя в свой арсенал больше данных.
И я говорю не только о такой очевидной ерунде, как та же карта или адрес электронной почты. Эти системы достаточно умны, чтобы замечать закономерности в таких вещах, как ваше поведение при просмотре, время суток, когда вы размещаете заказы, или даже конкретная комбинация товаров, которые вы покупаете. Одна ошибка, и внезапно каждая транзакция, которая имеет хоть какое-то сходство, оказывается под пристальным вниманием.
Этот каскадный эффект — причина, по которой недостаточно изменить адрес электронной почты или использовать новый адрес для отправки. ИИ уже создал профиль вашего поведения. Он больше не смотрит на отдельные точки данных, он анализирует закономерности. Весь ваш метод работы становится вашим цифровым отпечатком.
Этот процесс никогда не останавливается. Тот возврат платежа шестимесячной давности? Он все еще влияет на то, как ИИ рассматривает ваши текущие транзакции. Каждый новый фрагмент данных, каждая новая транзакция сравнивается с этой постоянно растущей сетью связей.
Так в чем же здесь вывод? Каждая. Черт. Транзакция. Имеет. Значение. Вы не просто пытаетесь провести один заказ. Вы играете в долгую игру против системы с идеальной памятью и постоянно развивающимся пониманием схем мошенничества.
Разделение транзакций
Ключ к тому, чтобы не попасться на мошеннические системы ИИ, — это понимание того, что каждая совершаемая вами транзакция потенциально связана. Это как будто вы плетете паутину с каждым заказом, и как только эта паутина сгорит, вам нужно будет переместиться в совершенно новый уголок цифровой вселенной.
Это касается не только вашего обычного кардинга CVV. Даже когда вы работаете с журналами, вам нужно относиться к каждой сессии так, как будто она находится в вакууме. Каждое успешное попадание оставляет крошки для ИИ. Ваша задача — сделать так, чтобы эти крошки никуда не вели.
Вот в чем дело: как только ваш показатель успешности начнет падать, не сидите и не гадайте, что пошло не так. Будьте проактивны. Регулярно меняйте своих прокси-провайдеров. Меняйте настройки антидетекта. Измените все, что можете, чтобы убедиться, что ваша следующая транзакция не имеет корреляции со всеми вбивами, которые вы делали раньше.
Сделайте все возможное, чтобы изменить большинство, если не все, точек данных, которые они могут сопоставить между тем, как вы совершаете транзакции сейчас, и тем, как вы совершали транзакции раньше. Разные отпечатки браузеров, новые диапазоны IP-адресов, различные схемы расходов — все это. Вы хотите, чтобы каждый сеанс кардинга выглядел так, будто его проводит совершенно другой человек.
Думайте об этом так, как будто вы управляете командой международных шпионов. Каждая операция должна быть изолирована собственным набором инструментов, идентификаторов и методов. Если одна из них выходит из строя, остальные остаются чистыми. Это уровень разделения, на котором вам нужно работать.
И не используйте повторно успешные шаблоны. То, что определенная комбинация прокси-антидетекта и типа карты или BIN сработала один раз, не означает, что вы должны продолжать ее использовать. Смешивайте. Заставьте ИИ гадать.
Помните, что эти системы ИИ постоянно учатся и постоянно развиваются. Они не просто смотрят на отдельные точки данных; они анализируют шаблоны в миллионах транзакций. Ваша задача — быть настолько случайными, настолько непредсказуемыми, чтобы вы даже не регистрировались как точка на их радаре.
Так что в следующий раз, когда вы будете настраиваться на сеанс кардинга, спросите себя: «Это достаточно отличается от моего последнего вбива?» Если есть хоть тень сомнения, измените его. Новый прокси, новый профиль антидетекта, новое все. Относитесь к каждому сеансу так, как будто он ваш первый и последний. Потому что в этой игре, как только вы освоитесь, вы уже облажались.
Фокус с холстом
Один особый трюк, о котором я постоянно рассказываю людям, которые меня спрашивают, касается их холста антидетектов и клиентских прямоугольников. Стоит ли устанавливать его на шум или реальный? Ответ: зависит от обстоятельств. И вот почему:
Когда вы впервые заходите на сайт или распространяете свой кардинг на нескольких платформах, реальный холст — ваш лучший друг. Почему? Потому что эти системы ИИ имеют огромную базу данных легитимных отпечатков холста. Большинство устройств с одинаковой архитектурой и графическим процессором используют идентичные отпечатки холста. Демонстрируя реальный точный холст вашего устройства, вы по сути сливаетесь с миллионами легитимных пользователей.
Видео:
Эти системы обнаружения мошенничества видели больше отпечатков устройств, чем вы можете себе представить. Они знают, как выглядит настоящий холст для каждой комбинации оборудования. Когда вы приходите с настоящим отпечатком холста, вы говорите ИИ: «Эй, смотрите, я просто еще один скучный пользователь со стандартным устройством». Это как иметь надежное алиби, даже не пытаясь.
С другой стороны, использование шума (когда ваш антидетект рандомизирует FP холста) может на самом деле вызвать тревогу. Почему? Потому что вы, скорее всего, создаете отпечаток холста, который не соответствует ничему в их огромной базе данных. Вы не сливаетесь с толпой, вы выделяетесь.
Но вот где все становится сложнее: если вы неоднократно заходите на один и тот же сайт, правила меняются. В этом сценарии рандомизированный холст становится вашим новым лучшим другом. Позвольте мне объяснить вам:
Допустим, вы кардите Amazon. Первый заказ с настоящим холстом — ваш рейтинг мошенничества составляет всего 20. Использование сгенерированного холста может поднять ваш рейтинг до 45 (немного сомнительно, но все еще работоспособно). Логично, что вы бы остановились на настоящем холсте, верно?
Неправильно.
Каждый раз, когда вы используете этот настоящий холст, вы оставляете один и тот же цифровой отпечаток. Это как совершать преступления, надевая одну и ту же уникальную обувь на каждую работу. День за днем, неделю за неделей вы создаете профиль. Первоначальный рейтинг мошенничества 20? Он подбирается к 30, затем к 40, затем к 50. Прежде чем вы это осознаете, ни одна из ваших транзакций не проходит.
Вот где шум спасает вашу задницу. Конечно, вы можете начать с более высокого рейтинга мошенничества, но вот в чем дело — он каждый раз разный. По сути, вы носите новую пару обуви на каждую работу. ИИ не может создать последовательный профиль, потому что вы никогда не бываете тем же дважды.
Итак, какой вывод? Если вы распределяете свой кардинг по нескольким сайтам или просто окунулись в воду, используйте настоящий холст. Сливайтесь с толпой. Но если вы постоянно долбите один сайт? Шум — ваше решение. Вы обмениваете немного более высокий начальный риск на долгосрочную устойчивость.
Заключительные мысли
Игра по обнаружению мошенничества с помощью ИИ быстро развивается. То, что работало вчера, может привести к вашему огорчению завтра. Ключ к тому, чтобы оставаться впереди? Постоянная бдительность.
Каждая транзакция, каждый щелчок мыши потенциально дает этим системам больше боеприпасов, чтобы использовать их против вас. Ваша работа заключается не только в кардинге — вы должны быть цифровым хамелеоном, который постоянно меняется, никогда не придерживаясь шаблона.
Речь больше не идет только о зарабатывании денег. Речь идет о том, чтобы перехитрить системы, разработанные для перехвата транзакций от таких людей, как вы. Это игра в кошки-мышки с высокими ставками, и кошки становятся умнее с каждым днем.
Теперь идите и вбивайте, как будто от этого зависит ваша свобода — потому что это, черт возьми, так и есть.
Большинство новичков думают, что сайты залатали свои дыры или заблокировали BIN. Но это редко бывает правдой. Правда? Вы обучали их ИИ вынюхивать ваш кардинг, даже не осознавая этого.
Эти системы обнаружения мошенничества — не просто тупые алгоритмы, проверяющие, совпадает ли ваш адрес с вашим IP. Это сложные обучающиеся машины, которые развиваются с каждой транзакцией, проходящей через них. Даже ваши успешные атаки подпитывают зверя, делая его умнее и голоднее для вашей следующей попытки.
Вы оставляете след из цифровых хлебных крошек, а затем удивляетесь, когда ИИ следует за ним прямо к вашему виртуальному порогу. Каждая карта, которую вы проводите, каждый заказ, который вы размещаете, — это еще один урок из «Как поймать кардера 101», и вы — гребаный профессор.
В этом руководстве мы собираемся проанализировать, как эти системы ИИ учатся у вас и, что еще важнее, как оставаться на шаг впереди. Мы рассмотрим способы сохранения ваших шаблонов непредсказуемыми методами, чтобы смешивать ваш подход и стратегии, чтобы избежать срабатывания этих статистических тревожных колокольчиков.
Давайте проясним одну вещь: не существует волшебной пилюли, которая позволит вам вечно кардить один и тот же сайт. Такой сказки не существует. Речь идет о понимании игры на более глубоком уровне, чтобы вы могли играть в нее умнее и набивать свои карманы, пока другие кардеры жалуются на свои «исправленные» методы.
Время поднять свою игру. Занятия в самом разгаре, и сегодня мы научим вас, как перехитрить машины, которые учатся перехитрить вас. Обратите внимание или останетесь позади.
Жизненный цикл мошеннической транзакции
Давайте поговорим о том, как ваши транзакции с картами возвращаются, чтобы укусить вас за задницу. Мы уже рассмотрели, какие данные собираются в моем руководстве «Обход систем мошенничества с использованием ИИ». Сегодня мы сосредоточимся на том, как эти системы ИИ связывают точки и почему одна ошибка может сжечь всю вашу операцию.
Вот в чем дело: каждый раз, когда вы что-то кардите, вы не просто рискуете одной транзакцией. Вы потенциально связываете каждую транзакцию, которую вы когда-либо делали, и все, что вы сделаете в будущем. Эти системы ИИ никогда ничего не выбрасывают и постоянно повторно анализируют старые данные.
В тот момент, когда вы нажимаете кнопку «Оформить заказ», ИИ начинает строить сеть связей. Он связывает данные вашей карты, отпечаток пальца устройства, IP-адрес, шаблоны просмотра и массу других точек данных. И это не останавливается на достигнутом. Он сравнивает эту транзакцию с каждым другим заказом в своей базе данных в поисках сходства.
Вот где все действительно становится хреново: возвратные платежи. Когда происходит возвратный платеж, это как взорвать ядерную бомбу в системе ИИ. Внезапно эта одна транзакция не просто помечается как мошенничество. ИИ начинает усиленно прочесывать всю свою историю и помечать все, что хоть отдаленно похоже.
Вот почему вы можете постоянно заходить на сайт в течение нескольких недель, а потом вдруг ничего не работает. Проблема не только в том, что один заказ был возвращен. Возвратный платеж вызвал каскадный эффект. ИИ теперь связал эту мошенническую транзакцию со всеми другими заказами, которые вы размещали, с похожими характеристиками. Поэтому в тот момент, когда первый заказ, который вы сделали, возвращает платеж/оспаривает его, он начинает ретроактивно передавать в нейронную сеть риски для транзакций, связанных с вами, еще больше добавляя в свой арсенал больше данных.
И я говорю не только о такой очевидной ерунде, как та же карта или адрес электронной почты. Эти системы достаточно умны, чтобы замечать закономерности в таких вещах, как ваше поведение при просмотре, время суток, когда вы размещаете заказы, или даже конкретная комбинация товаров, которые вы покупаете. Одна ошибка, и внезапно каждая транзакция, которая имеет хоть какое-то сходство, оказывается под пристальным вниманием.
Этот каскадный эффект — причина, по которой недостаточно изменить адрес электронной почты или использовать новый адрес для отправки. ИИ уже создал профиль вашего поведения. Он больше не смотрит на отдельные точки данных, он анализирует закономерности. Весь ваш метод работы становится вашим цифровым отпечатком.
Этот процесс никогда не останавливается. Тот возврат платежа шестимесячной давности? Он все еще влияет на то, как ИИ рассматривает ваши текущие транзакции. Каждый новый фрагмент данных, каждая новая транзакция сравнивается с этой постоянно растущей сетью связей.
Так в чем же здесь вывод? Каждая. Черт. Транзакция. Имеет. Значение. Вы не просто пытаетесь провести один заказ. Вы играете в долгую игру против системы с идеальной памятью и постоянно развивающимся пониманием схем мошенничества.
Разделение транзакций
Ключ к тому, чтобы не попасться на мошеннические системы ИИ, — это понимание того, что каждая совершаемая вами транзакция потенциально связана. Это как будто вы плетете паутину с каждым заказом, и как только эта паутина сгорит, вам нужно будет переместиться в совершенно новый уголок цифровой вселенной.
Это касается не только вашего обычного кардинга CVV. Даже когда вы работаете с журналами, вам нужно относиться к каждой сессии так, как будто она находится в вакууме. Каждое успешное попадание оставляет крошки для ИИ. Ваша задача — сделать так, чтобы эти крошки никуда не вели.
Вот в чем дело: как только ваш показатель успешности начнет падать, не сидите и не гадайте, что пошло не так. Будьте проактивны. Регулярно меняйте своих прокси-провайдеров. Меняйте настройки антидетекта. Измените все, что можете, чтобы убедиться, что ваша следующая транзакция не имеет корреляции со всеми вбивами, которые вы делали раньше.
Сделайте все возможное, чтобы изменить большинство, если не все, точек данных, которые они могут сопоставить между тем, как вы совершаете транзакции сейчас, и тем, как вы совершали транзакции раньше. Разные отпечатки браузеров, новые диапазоны IP-адресов, различные схемы расходов — все это. Вы хотите, чтобы каждый сеанс кардинга выглядел так, будто его проводит совершенно другой человек.
Думайте об этом так, как будто вы управляете командой международных шпионов. Каждая операция должна быть изолирована собственным набором инструментов, идентификаторов и методов. Если одна из них выходит из строя, остальные остаются чистыми. Это уровень разделения, на котором вам нужно работать.
И не используйте повторно успешные шаблоны. То, что определенная комбинация прокси-антидетекта и типа карты или BIN сработала один раз, не означает, что вы должны продолжать ее использовать. Смешивайте. Заставьте ИИ гадать.
Помните, что эти системы ИИ постоянно учатся и постоянно развиваются. Они не просто смотрят на отдельные точки данных; они анализируют шаблоны в миллионах транзакций. Ваша задача — быть настолько случайными, настолько непредсказуемыми, чтобы вы даже не регистрировались как точка на их радаре.
Так что в следующий раз, когда вы будете настраиваться на сеанс кардинга, спросите себя: «Это достаточно отличается от моего последнего вбива?» Если есть хоть тень сомнения, измените его. Новый прокси, новый профиль антидетекта, новое все. Относитесь к каждому сеансу так, как будто он ваш первый и последний. Потому что в этой игре, как только вы освоитесь, вы уже облажались.
Фокус с холстом
Один особый трюк, о котором я постоянно рассказываю людям, которые меня спрашивают, касается их холста антидетектов и клиентских прямоугольников. Стоит ли устанавливать его на шум или реальный? Ответ: зависит от обстоятельств. И вот почему:
Когда вы впервые заходите на сайт или распространяете свой кардинг на нескольких платформах, реальный холст — ваш лучший друг. Почему? Потому что эти системы ИИ имеют огромную базу данных легитимных отпечатков холста. Большинство устройств с одинаковой архитектурой и графическим процессором используют идентичные отпечатки холста. Демонстрируя реальный точный холст вашего устройства, вы по сути сливаетесь с миллионами легитимных пользователей.
Видео:
Эти системы обнаружения мошенничества видели больше отпечатков устройств, чем вы можете себе представить. Они знают, как выглядит настоящий холст для каждой комбинации оборудования. Когда вы приходите с настоящим отпечатком холста, вы говорите ИИ: «Эй, смотрите, я просто еще один скучный пользователь со стандартным устройством». Это как иметь надежное алиби, даже не пытаясь.
С другой стороны, использование шума (когда ваш антидетект рандомизирует FP холста) может на самом деле вызвать тревогу. Почему? Потому что вы, скорее всего, создаете отпечаток холста, который не соответствует ничему в их огромной базе данных. Вы не сливаетесь с толпой, вы выделяетесь.
Но вот где все становится сложнее: если вы неоднократно заходите на один и тот же сайт, правила меняются. В этом сценарии рандомизированный холст становится вашим новым лучшим другом. Позвольте мне объяснить вам:
Допустим, вы кардите Amazon. Первый заказ с настоящим холстом — ваш рейтинг мошенничества составляет всего 20. Использование сгенерированного холста может поднять ваш рейтинг до 45 (немного сомнительно, но все еще работоспособно). Логично, что вы бы остановились на настоящем холсте, верно?
Неправильно.
Каждый раз, когда вы используете этот настоящий холст, вы оставляете один и тот же цифровой отпечаток. Это как совершать преступления, надевая одну и ту же уникальную обувь на каждую работу. День за днем, неделю за неделей вы создаете профиль. Первоначальный рейтинг мошенничества 20? Он подбирается к 30, затем к 40, затем к 50. Прежде чем вы это осознаете, ни одна из ваших транзакций не проходит.
Вот где шум спасает вашу задницу. Конечно, вы можете начать с более высокого рейтинга мошенничества, но вот в чем дело — он каждый раз разный. По сути, вы носите новую пару обуви на каждую работу. ИИ не может создать последовательный профиль, потому что вы никогда не бываете тем же дважды.
Итак, какой вывод? Если вы распределяете свой кардинг по нескольким сайтам или просто окунулись в воду, используйте настоящий холст. Сливайтесь с толпой. Но если вы постоянно долбите один сайт? Шум — ваше решение. Вы обмениваете немного более высокий начальный риск на долгосрочную устойчивость.
Заключительные мысли
Игра по обнаружению мошенничества с помощью ИИ быстро развивается. То, что работало вчера, может привести к вашему огорчению завтра. Ключ к тому, чтобы оставаться впереди? Постоянная бдительность.
Каждая транзакция, каждый щелчок мыши потенциально дает этим системам больше боеприпасов, чтобы использовать их против вас. Ваша работа заключается не только в кардинге — вы должны быть цифровым хамелеоном, который постоянно меняется, никогда не придерживаясь шаблона.
Речь больше не идет только о зарабатывании денег. Речь идет о том, чтобы перехитрить системы, разработанные для перехвата транзакций от таких людей, как вы. Это игра в кошки-мышки с высокими ставками, и кошки становятся умнее с каждым днем.
Теперь идите и вбивайте, как будто от этого зависит ваша свобода — потому что это, черт возьми, так и есть.
Last edited:
