• Faciles à détourner: Un cookie volé peut suffire à usurper une identité en ligne.
• Riches en données sensibles: Identifiants, sessions, préférences… autant d’informations exploitables pour des attaques ciblées.
• Invisible pour l’utilisateur: La plupart des internautes ignorent la portée des informations stockées, ce qui facilite les fraudes.

Les impacts pour votre marque

• Fraude publicitaire: Des cookies falsifiés gonflent artificiellement les impressions et les clics, faussant vos KPIs et augmentant vos coûts.
• Usurpation de session: Un pirate peut accéder à des comptes clients, générant des transactions frauduleuses.
• Atteinte à la réputation: Une faille exploitée via les cookies peut nuire à votre image et à votre conformité RGPD.

Exemples de techniques utilisées par les fraudeurs

• Reniflage de session: Interception des cookies sur des sites non sécurisés.
• Injection XSS: Scripts malveillants pour voler des cookies.
• CSRF: Actions frauduleuses exécutées à l’insu de l’utilisateur.
• Identifiants prévisibles: Exploitation d’algorithmes faibles pour deviner des sessions.

Comment protéger votre écosystème digital ?

• Surveillance proactive: Détecter les anomalies dans les comportements liés aux cookies.
• Solutions anti-fraude avancées: Identifier les cookies falsifiés ou clonés.
• Sensibilisation et transparence: Informer vos utilisateurs et renforcer la confiance.

En conclusion
Les cookies sont des outils précieux pour améliorer l’expérience utilisateur et optimiser les stratégies marketing. Mais leur exploitation par des fraudeurs représente un risque majeur : vol de sessions, usurpation d’identité, fraude publicitaire… Ces menaces peuvent impacter la confiance des clients, fausser vos indicateurs et nuire à votre image.

Pour rester compétitif et protéger votre écosystème digital, il est essentiel d’adopter une approche proactive : sécuriser vos parcours, intégrer des solutions anti-fraude et informer vos utilisateurs. Protéger les cookies, c’est protéger votre business et votre réputation.

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Et qu’est-ce qu’un processus d’après le Petit Robert ? « Ensemble de phénomènes, conçu comme actif et organisé dans le temps. »
Décortiquons donc cette définition pour une meilleure compréhension du sujet…

« Ensemble de phénomènes »“
Certes, c’est très vaste. Chronologiquement, le premier phénomène à identifier et observer est la faille exploitée et l’influence que l’on peut avoir pour l’atténuer.

Du point de vue de celui qui exploite la faille, la question qui se pose est de savoir quel va être son niveau d’implication. C’est ce qui va déterminer si on peut lui attribuer l’étiquette de « fraudeur » ou de « tricheur ». Attention, les deux commettent une fraude.

Mais le fraudeur est un professionnel. Il a travaillé son sujet et son organisation. Il gère une petite entreprise, avec du volume. Il va automatiser au possible (bots). Son identité, il la préserve. L’identifier et donc recouvrer est une gageure.

A contrario, le tricheur est plutôt un amateur. Il est opportuniste et compte sur une certaine impunité. Son identité, il ne la cache pas ou mal. C’est une bonne chose pour le recouvrer…

Au fil des années, la porosité entre fraudeur et tricheur a été grandissante. D’abord avec le phénomène de « mules » (« tricheurs » dupés et recrutés par des « fraudeurs » pour réacheminer des colis), aujourd’hui avec le « fraud as a service » (« tricheurs » contractant avec des « fraudeurs » pour partager le bénéfice de la fraude, notamment en fraude au retour).

« conçu comme actif »“

Le degré d’activité est déterminant. C’est ce qui vient trahir « l’ensemble de phénomènes ». L’observation de la vélocité est fondatrice dans la lutte contre la fraude.

Pour cela, il faut savoir rendre tout ce qui est observable en quantifiable. Parce que la fraude s’adapte. Aujourd’hui observer le nombre d’évènements attachés à une adresse électronique ne suffit plus. Il faut être en mesure de décortiquer la structure de ladite adresse électronique et de voir sa représentativité sur un ensemble. Est-elle dans la norme statistique (exemple : une adresse électronique avec un domaine atypique et un username composé de nombreux chiffres) ? Si non, y a-t-il une surreprésentation d’adresses électroniques avec les mêmes caractéristiques sur un temps relativement récent ?

Et cet exercice, il faut être en mesure de la faire pour chaque donnée. Pour chacune, il faut être en mesure d’associer un nombre maximum d’informations.

« organisé dans le temps »“
La gestion du temps. Frapper « vite et fort » ou « rester en dessous du radar » pour profiter le plus longtemps possible de la faille exploitée. Le fraudeur pratique les deux. Le tricheur davantage la seconde.

Pour ce dernier, souvent, rien ne vaut la « watch list ». Si l’on ne croit plus depuis longtemps au Père Noël, force est de constater que disposer d’une « naughty list » est essentiel. Car, le tricheur étant souvent un « fraudeur à la petite semelle », il pratique le « stop and go ». Il peut donc s’arrêter un temps pour mieux revenir ensuite. Certes, tout le monde peut bénéficier du « droit à l’oubli ». C’est pour cela que la meilleure pratique est de créer un score de réputation multifactoriel.

La suite ?“
A travers la compréhension de la motivation du « camp adverse », l’analyse de ses pratiques, l’identification de ses outils, on peut construire une réponse adaptée et pérenne.

Par exemple, dans un environnement online. Pour les évènements faillibles, quel est l’indicateur de risque de fraude numéro un si je propose des services ou bien à des humains ? Et bien l’indication que j’ai affaire à un « non-humain ». Par conséquent, très en amont, je me prémunis en mettant en place un outil d’identification de « bot ». Une fois la chose adressée, qu’est-ce que je souhaite déterminer ? Est-ce que je « connais » l’individu associé à l’évènement que j’analyse ? Si oui, suis-je en mesure d’avoir des éléments attestant que c’est bien lui (risque d’usurpation / account takeover) ? Si non, est-ce que je peux disposer tout de même d’éléments qui me conforteraient sur le fait qu’il s’agit d’une identité fiable (identité digitale avec des attributs dans la norme) ?

C’est ce jeu de questions qui permet de construire un arbre décisionnel. Nous vous en livrons d’ailleurs un exemple. Decision Tree.

Alors, vous sentez-vous… la main verte ?

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Le e-commerce a connu une croissance fulgurante depuis le début des années 2000, et avec lui, la fraude n’a cessé d’évoluer. Selon les chiffres de la FEVAD communiqués lors de cette Table Ronde 72 % des e-commerçants ont une activité rentable ou à l’équilibre, ce qui montre bien que le e-commerce est un commerce rentable. Et le e-commerce est également un créateur d’emploi, 41 % des e-commerçants ont créé des emplois en 2024.

2000–2005 : les débuts du commerce en ligne

L’arrivée d’Internet dans les foyers marque le coup d’envoi d’un nouveau canal de consommation. Les premiers sites marchands apparaissent, souvent peu sécurisés. Les comportements frauduleux restent artisanaux mais déjà préoccupants.

2005–2010 : le boom du e-commerce… et de la fraude

Le e-commerce se démocratise avec l’essor des marketplaces et des premiers grands pics de consommation en ligne. En parallèle, la fraude devient plus structurée, ciblant les paiements et les failles techniques.

2010–2015 : l’effet réseaux sociaux et l’élargissement des profils fraudeurs

Facebook, Instagram et autres plateformes font émerger de nouveaux usages… mais aussi de nouveaux vecteurs de fraude. Les contenus liés aux méthodes frauduleuses deviennent accessibles à tous. Le profil du fraudeur change : on passe de réseaux organisés à des opportunistes du quotidien.

2015–2020 : réglementation, DSP2 et complexification des parcours

L’entrée en vigueur de la DSP2 en Europe (Directive sur les Services de Paiement) impose l’authentification forte. Objectif : mieux sécuriser les paiements. Résultat : les fraudeurs se déplacent vers d’autres terrains (litiges PayPal, néo-banques, refund…). La faille humaine devient une cible majeure.

2020-2025: industrialisation, cybercrime and AI

Les frontières entre fraude et cybercriminalité se brouillent. Les attaques se professionnalisent, les outils des fraudeurs deviennent ultra-techniques, parfois dopés à l’IA.

Dans le même temps, les marchands doivent faire face à une réglementation plus dense (BNPL, encadrement du crédit conso), à des parcours clients toujours plus exigeants, et à une pression croissante sur la sécurité… sans nuire à l’expérience utilisateur.

25 prochaines années : l’intelligence humaine au cœur du combat

Les prochaines années s’annoncent tout aussi décisives. Deepfake, identités synthétiques, fraudes comportementales et IA offensive bousculent les lignes.

Mais une certitude demeure : c’est l’intelligence humaine qui permet de faire la différence. Là où des modèles automatisés se laissent tromper par une identité synthétique, l’expertise humaine intégrée dans notre approche permet de détecter les anomalies.

Pourquoi les marchands doivent (re)penser leur stratégie anti-fraude

Avec des fraudeurs toujours plus outillés, la stratégie anti-fraude des marchands ne peut plus reposer uniquement sur la technologie ou la conformité.

Les clés d’une lutte efficace aujourd’hui :

• Croiser les approches techniques et comportementales
• Travailler avec des partenaires qui connaissent les schémas émergents
• Anticiper les mutations réglementaires (DSP3, IA Act, crédit à la consommation…)
• Allier performance business et sécurité des parcours

C’est dans cette optique qu’Oneytrust accompagne depuis 25 ans les plus grands acteurs du e-commerce.

Notre mission : créer de la confiance, sans friction.

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L’avenir du e-commerce se construit aujourd’hui. Ensemble, bâtissons-le sur la confiance.

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