> For the complete documentation index, see [llms.txt](https://help.impact.com/llms.txt). Markdown versions of documentation pages are available by appending `.md` to page URLs; this page is available as [Markdown](https://help.impact.com/brand/fr/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/protect-your-advocate-program/advocate-fraud-protection-explained.md). # Protection contre la fraude Advocate expliquée La fraude est un risque dans tout programme de parrainage. Vous pouvez utiliser la Protection contre la fraude pour détecter les auto-parrainages et réduire les abus de récompenses. Votre programme Advocate dispose d'une fonctionnalité optionnelle et automatisée de Protection contre la fraude qui peut être utilisée conjointement avec des actions manuelles comme [le blocage de domaines e-mail](/brand/fr/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/protect-your-advocate-program/block-an-email-domain-for-advocate.md) et certains [participants et adresses IP](/brand/fr/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/protect-your-advocate-program/security-features-for-referral-programs.md) pour atténuer les effets des comportements frauduleux. Cependant, gardez à l'esprit que la meilleure défense contre la fraude dans les programmes de parrainage est [une conception efficace du programme](/brand/fr/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/protect-your-advocate-program/design-a-fraud-proof-referral-program.md). Si vous utilisez Shopify, vous pouvez activer *la Protection avancée contre la fraude Shopify*. Le système effectue des vérifications supplémentaires sur chaque achat parrainé. Il peut bloquer les auto-parrainages présumés avant l'attribution des récompenses. Les parrainages ne sont placés en attente qu'après l'activation de la Protection contre la fraude pour votre compte Advocate et lorsque le niveau que vous avez sélectionné *Protection contre la fraude* autorise un examen manuel. 1. Dans la barre de navigation supérieure, sélectionnez ![](https://57104473-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwMLlMoFBtKJa8ptd3zaw%2Fuploads%2F210dEQa93qyQgoJDkieL%2FUser%20profile.svg?alt=media\&token=f84c5b17-fae4-4a30-990a-9de5e57a150b) **\[Profil utilisateur] → Paramètres**. 2. Dans la *Paramètres Advocate* section, sélectionnez **Sécurité**. 3. Sélectionnez ![](https://57104473-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwMLlMoFBtKJa8ptd3zaw%2Fuploads%2FiZjM1xY8o3v1iR3Zaysd%2FToggle.svg?alt=media\&token=b1550d48-bba9-4e81-8604-bc12370c5caa) **\[Activer] Détection automatique des fraudes**. 4. Sélectionnez également ![](https://57104473-files.gitbook.io/~/files/v0/b/gitbook-x-prod.appspot.com/o/spaces%2FwMLlMoFBtKJa8ptd3zaw%2Fuploads%2FiZjM1xY8o3v1iR3Zaysd%2FToggle.svg?alt=media\&token=b1550d48-bba9-4e81-8604-bc12370c5caa) **\[Activer] Protection avancée contre la fraude Shopify** pour des vérifications de sécurité supplémentaires si vous utilisez Shopify.
Explication du score de fraude Lorsque la Protection contre la fraude est activée, Advocate évaluera et attribuera un score de fraude à tous les nouveaux parrainages. Le score de fraude va de 0 (aucun risque détecté) à 100 (risque très élevé). Il est calculé en comparant chaque nouveau parrainage aux parrainages précédents afin de rechercher des similitudes. Le score global attribué à un parrainage détermine s’il est automatiquement approuvé ou refusé, ou placé en attente pour un examen manuel. Lorsque la protection contre la fraude est activée pour votre *programme Advocate Shopify*, impact.com vérifie les *nom*, *adresse de facturation/livraison*, et *carte de crédit* informations par rapport aux informations du parrain utilisées pour les transactions précédentes. Si l’un de ces champs correspond, chacun contribue de manière égale au score de fraude global (chacun a la même influence sur le score que le nom du parrain). Si le score de fraude obtenu dépasse votre seuil de fraude configuré, la transaction est signalée comme présentant un risque élevé et est automatiquement traitée comme un échec. | Facteur | Influence sur le score | Exemple d'informations de parrainage | | ----------------------------------------------------------------------------------------- | ---------------------- | -------------------------------------------------------------------------------- | | Même adresse e-mail | Élevée | **** et **** | | Même nom (correspondance exacte uniquement) | Élevée | **Robin Banks** et **Robin Banks** | | Même adresse IP | Moyenne | **192.158.1.38** et **192.158.1.38** | | Adresse e-mail similaire | Moyenne | **** et **** | | Nom similaire | Moyenne | **ROBIN BANKS** et **Robby Banks** | |

Même adresse
\[Utilisateurs de Shopify]

| Élevée | **P. Sherman, 42 Wallaby Way, Sydney** et **P. Sherman, 42 Wallaby Way, Sydney** | |

Même information de carte de crédit
\[Utilisateurs de Shopify]

| Élevée | **5100 1234 5678 9010** et **5100 1234 5678 9010** |
paramètres de Protection contre la fraude Advocate prend en charge trois niveaux de Protection contre la fraude : *Assoupli*, *Modéré*, ou *Strict*. Le niveau que vous sélectionnez s'applique à tous vos programmes de parrainage. Les parrainages hérités ne seront pas évalués. Lorsque la protection contre la fraude est activée pour votre *programme Advocate Shopify*, impact.com vérifie les *nom*, *adresse de facturation/livraison*, et *carte de crédit* informations par rapport aux informations du parrain utilisées pour les transactions précédentes. Si l’un de ces champs correspond, chacun contribue de manière égale au score de fraude global. Si le score de fraude obtenu dépasse votre seuil de fraude configuré, la transaction est signalée comme présentant un risque élevé et est automatiquement traitée comme un échec. **Assoupli** Le *Assoupli* Ce paramètre est idéal pour les marques qui souhaitent rationaliser leur programme de parrainage et réduire le risque de refuser des parrainages légitimes. Ce niveau autorise davantage de parrainages tout en acceptant la possibilité de quelques auto-parrainages. À l’aide du *Assoupli* Avec ce paramètre, la plupart des parrainages sont automatiquement approuvés. Si un parrainage a de fortes chances d'être frauduleux, il sera alors automatiquement refusé. | Score de fraude | Action | | --------------- | ------------------------ | | 0 à 84 | Approuvé automatiquement | | 85 à 100 | Refusé automatiquement | **Modéré** Le paramètre Modéré convient aux marques disposant des ressources nécessaires pour examiner manuellement leurs parrainages. Ce niveau offre un juste milieu, en permettant un examen manuel des auto-parrainages potentiels pour un programme de parrainage plus précis. | Score de fraude | Action | | --------------- | -------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------- | | 0 à 69 | Approuvé automatiquement | | 70 à 84 | [Examen manuel](/brand/fr/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/manage-advocate-participants/referrals-and-events/review-pending-referrals-for-advocate.md) obligatoires | | 85 à 100 | Refusé automatiquement | {% hint style="info" %} **Remarque :** Si vous désactivez la protection contre la fraude alors que des parrainages sont en attente, ils resteront en attente jusqu'à ce qu'ils soient examinés manuellement. {% endhint %} **Strict** Le *Strict* Le paramètre est recommandé aux marques qui privilégient des programmes hautement sécurisés. Ce niveau peut parfois signaler à tort des parrainages légitimes, mais il réduit considérablement la probabilité d'auto-parrainages. | Score de fraude | Action | | --------------- | ------------------------ | | 0 à 49 | Approuvé automatiquement | | 50 à 100 | Refusé automatiquement |
Expérience du participant pour les widgets à accès instantané En général, les programmes utilisant [des widgets à accès instantané](/brand/fr/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/manage-advocate-participant-experiences/widget-experiences/widget-types-explained.md) accordent immédiatement une récompense à l'ami parrainé. Lorsque la Protection contre la fraude est activée et qu'Advocate détecte une tentative de parrainage suspecte, le parrainage est soit refusé, soit placé en attente, selon son score de fraude et vos paramètres. Les ambassadeurs clients voient un message dans le widget leur indiquant que le parrainage a soit été refusé, soit signalé pour un examen manuel. Pour les parrainages en attente, aucune récompense n'est attribuée sauf si vous approuvez le parrainage.
#### En savoir plus * [Concevez un programme de recommandation à l’épreuve de la fraude](/brand/fr/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/protect-your-advocate-program/design-a-fraud-proof-referral-program.md) * [Examiner les parrainages en attente pour Advocate](/brand/fr/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/manage-advocate-participants/referrals-and-events/review-pending-referrals-for-advocate.md) --- # Agent Instructions This documentation is published with GitBook. GitBook is the documentation platform designed so that both humans and AI agents can read, navigate, and reason over technical content effectively. Learn more at gitbook.com. ## Querying This Documentation If you need additional information that is not directly available in this page, you can query the documentation by asking a question. Perform an HTTP GET request on the following URL with the `ask` and `goal` query parameters: ``` GET https://help.impact.com/brand/fr/what-would-you-like-to-learn-about/advocate-program/protect-your-advocate-program/advocate-fraud-protection-explained.md?ask=&goal= ``` `ask` is the immediate question: it should be specific, self-contained, and written in natural language. `goal` is what the user is ultimately trying to achieve, the reason they need the answer. Sharing it helps GitBook give you a better, more relevant answer. A goal is most helpful when it describes the outcome the user wants rather than restating the question. For example, with `ask=how do I create an API token`, a goal like `automate deployments from our CI pipeline` lets GitBook tailor the answer to that use case. The response will contain a direct answer to the question and relevant excerpts and sources from the documentation. Use this mechanism when the answer is not explicitly present in the current page, you need clarification or additional context, or you want to retrieve related documentation sections.