Как мы протестировали Stripe с 10 конфигурациями: VPN, Canvas, Spoof и поведенческий JS

Когда платежная форма отказывается принимать карту — проблема не всегда в карте. Stripe активно использует поведенческий антифрод на основе данных браузера и окружения. Мы решили провести технический эксперимент: взять 10 разных браузерных конфигураций и проверить, какие из них проходят оплату, а какие вызывают отклонения или 3DS.

Цель

Понять:

• влияет ли spoof fingerprint на прохождение платежа;

• как ведёт себя Stripe при headless-браузере;

• можно ли добиться успешной транзакции без 3DS при «естественном» поведении;

• что на самом деле триггерит Radar.

Что тестировали

Мы собрали 10 конфигураций:

Мы варьировали:

• navigator.webdriver

• spoofed canvas, audio, webgl

• реальное поведение (ввод руками) vs. программная симуляция

• гео IP и тип прокси (residential / mobile / datacenter)

📋 Методы

• Использовали undetected-chromedriver + Selenium

• Включили HAR-логирование

• Ловили запросы к:

  • /v1/payment_intents/.../confirm

  • m.stripe.com/6

  • r.stripe.com/b

📊 Результаты

Самая «чистая» сессия — живая, без headless, без прокси, с настоящим вводом данных — почти всегда проходила. Headless + spoofed fingerprint срабатывал только с mobile residential IP и «человеческим» поведением.

💡 Выводы

• Stripe активно собирает JS-фингерпринты ещё до клика «Pay»

• Spoof fingerprint помогает — но только в комбинации с реалистичным поведением

• TOR, headless и автофил без задержек почти всегда ведут к отказу

• Поведенческий анализ важнее, чем «валидность» карты

Где нашли рабочие подходы

Многие идеи конфигураций, в том числе spoof navigator и JS-паттерны, мы взяли из обсуждений на техническом форуме BFD CASH.

Если вас интересует именно техническая сторона антифрод-систем — BFD стоит внимания.