Предотвращение мошенничества в онлайн-платежах является сложным процессом, но он имеет решающее значение для успеха компаний по всему миру. Внедрение антифрод-систем позволяет выявлять угрозы на разных уровнях, снижать риски и делать транзакции более безопасными. В России такие системы получили широкое распространение благодаря усилению регуляторных требований и активному развитию онлайн-платежей. Цель исследования – создать систему, состоящую из нескольких взаимодействующих сервисов, для автоматической проверки транзакций на возможные признаки мошенничества. В ходе разработки системы была построена архитектура, состоящая из нескольких взаимодействующих сервисов, каждый из которых выполняет конкретную задачу в рамках общей системы. Были использованы такие технологии, как gRPC для обмена сообщениями между сервисами и RabbitMQ для асинхронной обработки транзакций. Валидация транзакций и проверки на мошенничество реализованы на gRPC сервере с использованием собственной логики валидации и интеграции с базой данных, обеспечивающей хранение черного списка пользователей. Главный сервис системы предоставляет пользователям два ключевых интерфейса для взаимодействия с системой: REST API с поддержкой HATEOAS и GraphQL API. REST API с HATEOAS обеспечивает гибкость и удобство, позволяя пользователям получать не только данные о транзакциях и результатах проверок, но и ссылки на возможные дальнейшие действия, что упрощает навигацию и интеграцию с другими сервисами.
Preventing online payment fraud is a complex process, yet it is crucial to the success of companies worldwide. Implementing anti-fraud systems allows for the detection of threats at multiple levels, mitigating risks, and making transactions more secure. In Russia, such systems have become widespread due to tightened regulatory requirements and the rapid growth of online payments. The aim of the research is to create a system consisting of several interacting services to automatically check transactions for possible signs of fraud. During the system’s development, an architecture was built consisting of several interacting services, each performing a specific task within the overall system. Technologies such as gRPC for messaging between services and RabbitMQ for asynchronous transaction processing were used. Transaction validation and fraud checks were implemented on the gRPC server using custom validation logic and integration with a database that stores a user blacklist. The system’s main service provides users with two key interfaces for interacting with the system: a REST API with HATEOAS support and a GraphQL API. The REST API with HATEOAS provides flexibility and convenience, allowing users to access not only transaction data and audit results but also links to possible further actions, simplifying navigation and integration with other services.
1. Васильев Т. И. Разработка и внедрение систем для борьбы с мошенничеством в финансовых транзакциях // Экономика. Информатика. 2024. Т. 51. № 4. С. 919–925. URL: https://econom-inform-journal.ru/index.php/journal/article/view/408 (дата обращения: 26.06.2026). DOI: 10.52575/2687-0932-2024-51-4-919-925.
2. Брехов Д. А. Способы совершения мошеннических действий с использованием сети Интернет, средств подвижной связи и систем дистанционного банковского обслуживания // Вестник Поволжского института управления. 2021. Т. 21. № 4. С. 52–60. URL: https://vestnik-piu.ru/arkhiv/2021/4/Brekhov.pdf (дата обращения: 26.06.2026). DOI: 10.22394/1682-2358-2021-4-52-60.
3. Сенцова А. Ю., Тимергазин В. Э., Ильясова Р. И. Антифрод-система как инструмент предотвращения мошенничества // Информационные технологии. Проблемы и решения. 2021. № 4 (17). С. 101–107. EDN: JMFOVP.
4. Копнин А. А., Соколова Е. В., Долгополов А. А. Методика обеспечения безопасности банковских интернет-транзакций на основе антифрод системы // International Journal of Professional Science. 2022. № 10. С. 149–157. URL: https://cyberleninka.ru/article/n/metodika-obespecheniya-bezopasnosti-bankovskih-internet-tranzaktsiy-na-osnove-antifrod-sistemy/viewer (дата обращения: 26.06.2026). DOI: 10.54092/25421085_2022_10_149.
5. Бэнкс А., Порселло Е. GraphQL. Язык запросов для современных веб-приложений. СПб.: Питер, 2019. 240 с. (Серия «Бестселлеры O’Reilly»). ISBN 978-5-4461-1143-5.
6. Videla A., Williams J. J. W. RabbitMQ in Action / 1st Edition. Manning Publishing. 2012. 312 p. ISBN 9781935182979.
7. Официальная документация RabbitMQ. [Электронный ресурс]. URL: https://www.rabbitmq.com/documentation.html (дата обращения: 26.06.2026).
8. Индрасири К., Курупу Д. gRPC: запуск и эксплуатация облачных приложений. Go и Java для Docker и Kubernetes. СПб.: Питер, 2021. 224 с. (Серия «Бестселлеры O’Reilly»). ISBN 978-5-4461-1737-6.
9. Хабаров С. П., Шилкина М. Л. Построение распределенных систем на базе WebSocket: учебное пособие для вузов. 3 е изд., стер. СПб.: Лань, 2026. 216 с. ISBN 978-5-507-54698-5.
10. Сошин А. Kotlin. Паттерны проектирования и лучшие практики. 3-е изд. Sprint book. 2025. 416 с. (Серия «Библиотека программиста»). ISBN 978-601-09-9694-6.
11. Хеклер М. Spring Boot по-быстрому. СПб.: Питер, 2022. 352 с. (Серия «Бестселлеры O’Reilly»). ISBN 978-5-4461-3942-2.
12. Гумерова Г. Р., Мансурова Т. Г. Моделирование требований к программному обеспечению // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2023. № 12–1. С. 42–52. URL: https://vaael.ru/ru/article/view?id=3131 (дата обращения: 26.06.2026). DOI: 10.17513/vaael.3131.
13. Патент № 2388053 C1 Российская Федерация, МПК G06Q 20/00. Способ проверки транзакций, автоматическая система для проверки транзакций и узел для проверки транзакций (варианты): № 2008143735/09: заявл. 06.11.2008: опубл. 27.04.2010 / А. Г. Рожков.
14. Жао Э. SQL. Pocket guide. 4-е изд. Астана: Спринт Бук, 2024. 320 с. ISBN 978-601-08-3728-7.
15. Aydemir F., Basciftci F. Application of HATEOAS Principle in RESTful API Design // IEEE 22nd International Symposium on Computational Intelligence and Informatics and 8th IEEE International Conference on Recent Achievements in Mechatronics, Automation, Computer Science and Robotics (CINTI-MACRo), Budapest, Hungary. 2022. P. 000051–000056. URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10029427 (дата обращения: 26.06.2026). DOI: 10.1109/CINTI-MACRo57952.2022.10029427.
16. Баженов А. Э., Райков А. В., Нехаев М. В., Ореховский Н. В. Оптимизация взаимодействия микросервисов с использованием асинхронных вызовов и брокеров сообщений (Kafka, RabbitMQ) // Программные системы и вычислительные методы. 2025. № 4. С. 77–93. URL: https://nbpublish.com/library_read_article.php?id=77228 (дата обращения: 26.06.2026). DOI: 10.7256/2454-0714.2025.4.77228.