不正行為検出の仕組み: 一般的なソフトウェアとツール
不正行為を検出し、軽減することは、企業と顧客の両方にとって重要です。 データを詐欺から保護する方法を学びます。
詐欺は、金融、医療、電子商取引、政府など、世界中の多くの業界で蔓延している問題です。 常に変化する不正行為の状況に対処し、不正行為が引き起こす可能性のある金銭的、個人的、または法的損害を防ぐためには、効果的な不正行為検出ソリューションが不可欠です。
不正検出とは何ですか?
不正検出とは、アプリケーション、API、システム、トランザクション、データ内の不正行為を識別して防止するプロセスです。 取引や顧客の行動を監視するためにさまざまな技術やテクノロジーを使用します。 不正な行為や取引を示唆する可能性のあるパターン、異常、または疑わしい活動を認識するため。 不正検出の主な目的は、不正行為を積極的に特定して軽減し、金銭的損失を最小限に抑え、資産を保護し、業務の整合性を維持し、規制遵守と顧客ロイヤルティを確保することです。
不正検出システムの重要性
不正行為の検出はさまざまな面で極めて重要です。 不正行為は個人や組織に多大な経済的損失をもたらす可能性があり、通常の業務運営を妨害し、遅延や評判の失墜を引き起こす可能性があります。 多くの業界では詐欺防止に関する規制要件が適用されており、詐欺を検出して報告しないと法的処罰や罰金が科せられる可能性があります。 さらに、不正行為の検出はデータ セキュリティと密接に関連していることが多く、機密情報を不正アクセスや盗難から保護することは、全体的なサイバー セキュリティの主要な要素です。
不正行為の検出にはどのくらい時間がかかりますか?
不正行為の検出に必要な時間は、アプローチがリアルタイムか遡及的かによって大きく異なり、それぞれに利点と制限があります。
- リアルタイム検出方法は、不正行為が発生したとき、または発生した直後に不正行為を特定し、不正な取引の完了を防ぐなどの即時の対応を可能にします。 これは、迅速な対応によって金銭的損失を防ぐことができる金融や電子商取引などの業界にとって非常に重要です。 ただし、リアルタイム検出メカニズムには相当な計算リソースが必要であり、実装が複雑になる場合があります。また、誤検知が発生するリスクもあり、正当な顧客が取引をブロックされたり、MFA などの追加の認証を要求されたりして、イライラする可能性があります。
- 遡及的検出では、詐欺ファイルやケース管理ツールからの履歴データを調べて、詐欺を示唆する可能性のある過去のパターンや異常を特定します。 この方法は、詐欺事件が疑われた後の徹底的な調査によく使用されます。 即時の対応が求められないため、遡及的な方法ではデータをより徹底的に調査することができ、アナリストはインシデント後の分析と修復をサポートしながら、疑わしいパターンや動作をより深く調査することができます。 ただし、遡及的な検出では過去の不正行為とその根本原因を明らかにすることはできますが、不正行為をリアルタイムで特定したり防止したりすることはできません。
組織は、社内のセキュリティチームと詐欺対策チームを連携させることで、より迅速かつ効果的な詐欺対策を実現することもできます。
多くの組織では、コンピューティング ネットワークと外部向けアプリケーションを保護するサイバー セキュリティ部門と、オンライン/デジタル トランザクション、イベントの相関関係、インシデント対応に重点を置く不正部門を設けるのが一般的です。 これにより、責任が分離され、異なるツール、データ セット、パフォーマンス指標、スタッフ、予算を持つ 2 つの部門が作成されます。
しかし、アカウント乗っ取りにつながるクレデンシャルスタッフィングなど、今日の最も危険な攻撃の多くは、セキュリティチームと詐欺チームの両方の責任に及びます。 セキュリティチームと詐欺対策チームがコミュニケーションをとらないと、脅威に関する情報とコンテキストが失われ、攻撃の全体を把握することが困難（不可能になる可能性もある）になります。 その結果、詐欺師が抜け穴をすり抜け、企業とその顧客が損失を被ることになります。
組織のサイロを解体することで、詐欺とセキュリティの両方の管轄区域にわたる活動を多次元的に把握できるようになります。 チーム間でデータをプールすると、より予測的で正確な機械学習モデルが実現し、よりプロアクティブで実用的なインテリジェンスと、より迅速かつ効果的な修復が可能になります。
一般的な不正検出ソフトウェアの種類
不正行為検出ソフトウェアおよびシステムにはさまざまな技術的アプローチがあります。
ルールベースシステム
これらのシステムは、事前定義されたルールと条件を使用して動作し、データ フロー内の不正なパターンや動作を識別します。 システムは、トランザクション、アカウントアクティビティ、ユーザーインタラクションなどの受信データを継続的に監視し、各データポイントを定義済みのルールと照合します。定義済みのルールには、トランザクション値、時刻、地理的位置、ユーザーの動作など、データのさまざまな側面が含まれる場合があります。 ルール内の条件が満たされると、システムはアラートをトリガーするか、指定されたアクションを実行して、不正分析者やセキュリティ担当者などの関係者に通知します。
ルールは、一般的な詐欺パターンに関する知識に基づいています。たとえば、顧客が無効なクレジットカード番号を使用して繰り返し取引を試行すると、ルールアラートがトリガーされる可能性があります。 取引金額が 5,000 ドルなどの事前定義されたしきい値を超えた場合、または顧客が通常は営業時間中に取引を行っていて、突然夜中に取引を行った場合、これらのアクティビティによってアラートがトリガーされる可能性があります。
静的なルールベースのシステムは簡単で、既知の不正パターンを迅速に検出できますが、制限もあります。 組織内のビジネス アプリケーション間で要件が異なる傾向があるため (ロイヤルティ ポイント プログラムと予約アプリなど)、保守が面倒になります。 また、ルールの書き換えやシステムの最適化を行わないと、誤検知が発生したり、新たな詐欺の手口を識別できなかったりする可能性もあります。
異常検出とトランザクション監視
異常検出とトランザクション監視は、不正行為が典型的な動作やパターンから逸脱することが多いという仮定に基づいて、データ フロー内の異常なパターンや外れ値を特定することに重点を置いた不正検出のアプローチです。 異常検出システムは、トランザクション記録やユーザー行動ログなど、さまざまなソースから収集されたデータのベースラインを作成し、典型的な正当な行動を表します。 システムは、受信したデータを設定されたベースラインと継続的に比較し、データ ポイントまたは動作がこのベースラインから大幅に逸脱すると、異常としてフラグが付けられ、アラートが生成されます。
異常検出とトランザクション監視は、クレジットカード詐欺検出でよく使用されます。 取引データを監視し、異常に大規模な購入や、短期間に異なる地理的な場所から複数の取引が行われるなど、異常なパターンにフラグを立てます。
機械学習とAIベースのシステム
不正検出システム 機械学習モデルに基づくシステムは、人間の観察者や従来のルールベースのシステムの能力をはるかに超える速度で、膨大な量のデータに含まれる複雑なパターンや関係性を識別できます。 ML モデルは履歴データでトレーニングできますが、新しいデータからリアルタイムで適応して学習することもできます。これは、新たな不正の傾向を特定し、これらのシステムが長期にわたって有効であり続けることを保証するために重要です。 AI ベースのツールは、取引が発生したときに承認または拒否するなどの決定をリアルタイムで行うことができます。 AI と ML は、以前の決定から学習することで、誤検知を減らすように微調整することもできます。 より多くのデータを収集するにつれて、正当な活動と不正な活動をより正確に区別できるようになります。
銀行や金融機関は、アカウント乗っ取り、マネーロンダリング、インサイダー取引など、さまざまな形態の詐欺を検出するために AI と ML を使用しています。 これらのシステムは、取引データ、ユーザーの行動、市場状況を監視して、疑わしいアクティビティを特定します。 たとえば、以前に関係のない口座間で多額の資金が移動された場合、AI はそれをフラグ付けしてさらに調査することができます。
不正行為検出の主要コンポーネント
高度な不正検出システムには、いくつかの共通する主要コンポーネントがあります。
データの収集と集約
不正行為検出システムは、不正行為を特定する初期段階として、複数のソースからのデータ収集と集約に依存しています。 金融機関では、データ ソースには、Web、モバイル、コール センターなど、ユーザーが使用するすべてのチャネルにわたるアカウント アクティビティとトランザクション データが含まれる場合があります。 電子商取引では、注文や支払いのデータが含まれる可能性があります。 データのクリーニングと正規化を含む前処理の後、データは単一のデータセットに集約され、ルール エンジンまたはその他の分析モデルによる分析に適した形式に変換されます。
機能エンジニアリング
特徴エンジニアリングとは、データ分析や機械学習モデルのパフォーマンスを向上させるために、生データ内の変数を選択、作成、または変換するプロセスです。 特徴とは、モデルが予測を行ったりパターンを識別したりするために使用するデータセット内の特性です。 適切に設計された機能により、より正確な予測が可能になり、変数間の関係をより深く理解できるようになります。
不正行為の検出は、パターン、異常、および通常の動作からの逸脱を特定することに大きく依存します。 特徴エンジニアリングは、疑わしいアクティビティを強調表示できる属性を作成することで、これらのパターンをキャプチャするのに役立ちます。 たとえば、特定の期間の平均取引額や失敗したログイン試行回数などが指標となる特徴となります。
モデルのトレーニングと検証
モデルのトレーニングと検証は、不正検出のための効果的で信頼性の高いモデルを作成するための重要なステップです。 利用可能なデータのサブセット (トレーニング セットと呼ばれることが多い) は、モデルの学習に使用されます。 このデータセットには通常、入力データと対応するターゲット ラベル (たとえば、不正検出の場合の不正または非不正) を含むラベル付きの例が含まれます。 モデルはトレーニング データ内のパターンと関係性を学習し、最適化プロセスを通じて内部パラメータを調整し、予測と実際の結果の差を最小限に抑えることを目指します。 トレーニング期間の後、モデルのパフォーマンスを評価するために、検証セットと呼ばれる別のデータセットが導入されます。 このデータセットはトレーニング データとは異なり、モデルが新しい状況に一般化できることを保証するために、トレーニング中には見られなかった例が含まれています。 さまざまなパフォーマンス メトリックを使用してモデルの精度と予測力を評価し、パフォーマンスを最適化するようにシステムを微調整します。
一般的な不正行為検出ツール
進化する攻撃の急増を防ぎ、拡大し続ける攻撃対象領域を保護するために、組織は複数の不正検出ツールとデータ ソースを活用して、効果的な不正防止プラットフォームが不正をリアルタイムで積極的に検出して軽減するために必要な重要な機能を獲得する必要があります。
以下のツールは不正検出の取り組みをサポートし、強力な不正検出システムの基本的な要素となります。
取引監視システム
トランザクション監視システム (TMS) は、発生した金融トランザクションを追跡および分析し、不正検出およびリスク管理プロセスの重要な要素となります。 TMS は継続的に取引を監視し、異常な取引金額、頻度、場所など、詐欺を示唆する可能性のある疑わしいパターンや異常なパターンを探します。 不正の可能性がある取引が検出された場合、TMS はアラートを送信したり、取引をリアルタイムでブロックしたり、さらなる調査を開始したりできます。 ほとんどの TMS は大量のトランザクションを処理できるため、トランザクション率が非常に高くなる可能性がある電子商取引などの業界に適しており、特に金融セクターでは規制遵守を確保するために重要です。
本人確認ソリューション
本人確認ソリューションは、取引や活動中に個人またはデバイスの本人確認を行うために使用され、個人情報の盗難、アカウントの乗っ取り、その他の不正行為のリスクを軽減します。 さまざまな方法とツールを使用して ID を検証できますが、多くの場合、これらを組み合わせて、ユーザーが少なくとも 2 つ以上の認証要素を提供することを要求する多要素認証 (MFA)をサポートします。 これらには、運転免許証、パスポート、国民 ID などの政府発行の身分証明書や、指紋や顔認識、虹彩スキャンなど、個人の固有の身体的属性を使用して本人確認を行う生体認証が含まれます。 本人確認はもはや人間のユーザーだけのものではありません。 デバイス フィンガープリンティングは、IP アドレス、地理的位置、ハードウェア構成などの固有の特性を調べることで、トランザクションに使用されるデバイスの正当性を検証する、MFA および CAPTCHA を使用しない認証プロセスにとって重要です。
行動分析プラットフォーム
これらのテクノロジーは、組織のネットワーク、アプリケーション、システム内のユーザーとデバイスの動作を分析および監視し、不正行為の検出に役立つツールです。 ユーザーおよびエンティティの行動分析 (UEBA) は通常、これらのプラットフォームの中核機能であり、ユーザー プロファイルを作成し、異常なアクティビティや通常の行動からの逸脱が発生したときにセキュリティ チームに警告します。 これらのプラットフォームでは、多くの場合、ユーザーやデバイスのアクティビティに基づいてリスク スコアが割り当てられるため、組織はよりリスクの高いインシデントの監視と対応を優先できます。
ネットワークとセキュリティ監視ツール
これらのツールは、組織が IT インフラストラクチャとデータを監視、分析し、詐欺につながる可能性のある潜在的な脅威、脆弱性、疑わしいアクティビティから保護するのに役立ちます。 これらのツールとシステムには次のものが含まれます。
- 侵入防止システム (IPS) は、疑わしいネットワーク トラフィックやアクティビティをリアルタイムで積極的にブロックし、潜在的な詐欺やセキュリティ インシデントの防止に役立ちます。
- セキュリティ情報およびイベント管理 (SIEM) システムは、さまざまなソースからログ データを収集、集約、分析し、組織がセキュリティ イベントを相関させ、不正行為を示す可能性のある異常を検出するのに役立ちます。
- Web アプリケーション ファイアウォール (WAF) は、Web アプリケーションをセキュリティの脅威やサイバー攻撃から保護するように設計された特殊なファイアウォールであり、オンライン トランザクションを詐欺から保護するのに役立ちます。
- Web アプリケーションおよび API 保護 (WAAP) ソリューションは、認証および承認メカニズム、多要素認証、ボット緩和を実装してログインおよびセッション管理プロセスを保護することにより、アカウント乗っ取り攻撃による不正行為を防止するのに役立ちます。
不正検出ソリューションに必要な機能
上記のツールに加えて、検討する不正検出ソリューションでは、次の主要な機能領域に対応する必要があります。
- 認証情報インテリジェンスは、不正行為の検出と防止の観点から、ユーザー名、パスワード、その他の認証データなどのデジタル認証情報の過去の使用状況に関する情報を提供する機能です。 資格情報インテリジェンスは、「この資格情報は最近侵害されたことが知られていますか？」や「この資格情報は他のサイトで詐欺に使用されましたか？」などの質問に答えます。 これらのソリューションは、ユーザー資格情報のセキュリティと整合性に重点を置くことで、資格情報の侵害、不正アクセス、アカウントの乗っ取りに関連する不正行為を特定し、防止することができます。
- デバイス インテリジェンスは、オンライン プラットフォーム、システム、またはネットワークにアクセスするために使用されるデバイスに関連するデータの収集と分析を伴います。 この情報には、デバイスの特性、属性、動作が含まれており、各デバイスに固有のデバイス フィンガープリントを作成するために使用されます。また、異常なログイン場所を検出するための位置履歴も含まれます。
- 行動/受動的な生体認証。これには、登録されたサンプルと比較するために、ユーザーのデバイスとの物理的なやり取りの指標を分析する機能が含まれます。 これらの生体認証には、キーストロークのダイナミクスやマウスの動きに関する行動情報、または指紋スキャナーや顔認識カメラなどの生体認証センサーの受動的な監視が含まれる場合があります。
- ボットの検出と管理は、悪意のあるボットのアクティビティを識別して軽減することに重点を置き、実際のユーザーとボットのどちらがアクセスを要求しているかをセッションごとに判断します。 ボット防御ソリューションは、自動化された詐欺行為の影響を軽減しながら、正当なユーザーが安全にサービスにアクセスして操作できるようにするのに役立ちます。
不正行為検出における課題
データ保護プロセスが改善され、不正検出システムが特定の不正パターンをより正確に識別できるようになるにつれて、不正行為者はその手口を進化させ続けています。 攻撃者はソーシャルエンジニアリングなどの戦術を使って個人を騙し、機密情報を漏らさせ、機械学習やAIなどの技術を使って正当な活動を模倣した攻撃を仕掛け、従来のルールベースのシステムでは異常を発見するのが困難になっています。 新たな詐欺の手法やベクトルにより、検出モデルの継続的な更新が必要となり、詐欺師と詐欺検出システム開発者の間で軍拡競争が起こります。
ビッグデータの時代には、従来の不正検出システムも苦戦を強いられています。 今日の組織が生成する膨大な量のデータにより、従来の不正検出システムでは、これらの膨大なデータフローをリアルタイムで分析し、効果的に理解するための拡張性や処理能力が不足している可能性があるため、不正検出はさらに大きな課題となっています。
さらに、ルールベースの不正検出では誤検知が発生しやすく、運用の非効率性とアラート疲労につながります。詐欺師はこれを利用して、影響度が低く頻度の高い攻撃を仕掛け、影響度が高く頻度の低い攻撃から注意をそらすことができます。 実際、誤検知を最小限に抑えることと、すべての不正行為を捕捉することの間にはトレードオフがあります。 すべての不正行為の検出を優先すると、捕捉率が向上し、不正行為をさらに防止できますが、不正アナリストがアラートを手動で調査する必要があり、リソースを大量に消費してコストがかかる可能性があるため、追加の運用コストが発生する可能性もあります。 このトレードオフは、取引リスクやユーザーの行動などの要素に基づいて検出の厳しさを調整する適応型不正検出システムを導入することで改善できます。
企業や組織は、顧客体験を阻害することなく、効果的な不正防止対策を導入するという課題にも直面しています。 一部の不正防止メカニズムでは、CAPTCHA（信号機のような複雑な識別チャレンジ）や時間のかかる MFA 手順などの煩わしいセキュリティ制御を課したり、注文の完了処理中に顧客を自動的にログオフさせる短いユーザー セッションを強制したりします。 これらの不正防止メカニズムを正しく完了することは困難な場合があり、正当な顧客のアカウントがロックアウトされる可能性があります。 組織は、ユーザーに負担をかけずに不正行為の防止とバランスをとる方法を見つける必要があります。
不正検出の今後の動向
進化する詐欺行為のペースに追いつくために、詐欺検出システムは独自の技術進化を維持し、詐欺師に追いつくための新しいツールを組み込む必要があります。
高度なAIと機械学習
高度な AI と機械学習システムは現在、膨大なデータセットを分析してデータ内の複雑なパターンと関係性を認識するために使用されており、これは異常や不正行為の可能性がある活動を特定するために不可欠です。 ML モデルは新しいデータから継続的に学習し、新たな不正パターンに合わせて進化し、変化する戦術に適応することができます。 詐欺師が手口を変えても、ML モデルはそれに追随し、新たな脅威に迅速に適応できます。
ただし、他の多くのテクノロジーと同様に、AI は正当な目的と悪意のある目的の両方に使用される可能性があります。 生成 AI は特に複雑な状況を示しており、貴重なサイバーセキュリティ ツールにも脅威にもなり得ます。 一方、生成 AI は、セキュリティ衛生のサポート、セキュリティ検出のためのインライン ドキュメントの生成、アラートやインシデントのデータの拡充など、積極的なサイバーセキュリティ機能に使用できます。 生成 AI は、慢性的に人員不足となっている労働集約的で時間のかかるセキュリティ機能を引き受けることにより、現在のセキュリティ チームにおける既存のスキル ギャップや人材不足を軽減するのに役立つ可能性もあります。
一方、強力で普及している生成 AI は、悪意のある人物によって、より高度で効果的なサイバー攻撃を行うためにますます利用されるようになっています。 犯罪者は AI を活用して詐欺検出システムの仕組みを理解し、それを回避する戦略を立てることができます。 これには、敵対的機械学習技術を使用して、従来の不正検出方法を回避する攻撃を作成することが含まれる場合があります。 AI は、機械学習アルゴリズムを使用してパスワードをより効率的に推測することで、パスワード解読のプロセスを高速化することもできます。
AI が生成したディープフェイク動画や音声は、組織内の上級管理職や信頼できる人物になりすまし、従業員を操ってセキュリティを侵害する行動を取らせるために使用される可能性があります。 ディープフェイクのスピアフィッシング攻撃、ランサムウェア攻撃、ソーシャルエンジニアリング詐欺は、従来のセキュリティ対策を簡単に回避できます。
さらに、強力な AI に簡単にアクセスできるようになったことで、高度で破壊的なデータ侵害を実行するための参入障壁が低くなり、サイバー犯罪が民主化され、より幅広い個人やグループが詐欺行為に関与しやすくなります。
ブロックチェーン技術
ブロックチェーンは、不正検出における透明性とセキュリティを強化する可能性を秘めた新たなテクノロジーです。 ブロックチェーンは、すべての取引の改ざん不可能な不変の台帳を維持し、データがブロックチェーンに追加されると、変更または削除することはできません。 ブロックチェーン ネットワークのすべての参加者は、取引をリアルタイムで確認および検証できるため、詐欺師が秘密裏に活動することが困難になります。 ブロックチェーンは、ユーザーの身元を安全に保存および検証するためにも使用でき、詐欺行為でよくある個人情報の盗難やアカウントの乗っ取りを減らすのに役立ちます。
コラボレーションとデータ共有
組織間での連携と不正データの共有により、不正検出も向上します。 信頼できるパートナー間でデータと洞察を循環させることにより、ある組織によって検出された不正行為が他の組織に対する警告となり、他の組織が積極的に自らを保護できるようになります。 共有データとコラボレーションにより、組織は分析のために大量のデータにアクセスできるようになります。 データ ポイントが増えると、機械学習モデルとアルゴリズムをより効果的にトレーニングして、不正行為に関連するパターンや異常を検出できるようになります。
適切な不正検出ソリューションの選択
組織に適した不正検出ソリューションを選択することは、重要なビジネス上の決定です。 どの不正検出ソリューションを導入するかを決定する際に留意すべき主な考慮事項を以下に示します。
ビジネスニーズ評価
検討している不正検出ソリューションが、特定のビジネス要件、組織の戦略目標、組織のリスク許容度と一致していることを確認してください。 組織が最も脆弱な特定の種類の詐欺（支払い詐欺、個人情報の盗難、アカウントの乗っ取り、内部者による詐欺など）を特定し、検討しているソリューションがビジネスに関連する種類の詐欺に対処していることを確認します。
たとえば、大量のオンライン取引を行う電子商取引会社は、支払い詐欺を最も懸念しており、詐欺取引を効果的に特定しながらスムーズな顧客体験を確保するために誤検知を最小限に抑えたいと考えている可能性があります。 この企業は、オンライン決済取引をリアルタイムで分析するための機械学習アルゴリズムを組み込んだ不正検出ソリューションを検討し、継続的に学習して新たな不正パターンに適応する適応型モデルに重点を置くことを検討する必要があるかもしれません。
機密性の高い患者データを保護し、HIPAA などの医療規制に準拠する必要がある医療提供者は、患者記録への不正アクセスを防止し、データのセキュリティを確保することに重点を置く必要がある場合があります。 組織は、患者データを保護するために、強力なユーザー認証、暗号化、監査機能を備えた ID およびアクセス管理に特化した不正検出ソリューションの実装を検討する必要があります。
既存システムとの統合と互換性
不正検出ソリューションを検討する際には、統合の容易さとレガシー システムとの互換性も重要な要素となります。
組織内の既存のシステムには、不正行為の検出に使用できる貴重なデータが含まれています。 互換性のある、または簡単に統合できるソリューションは、このデータをより迅速に活用して、取引とユーザーの行動をより迅速かつ包括的に把握し、不正検出の精度を高めることができます。 レガシー システムを簡単に統合できるため、エラーが発生しやすい手動のデータ転送と調整の作業も削減され、ワークフローが合理化されて運用効率が向上します。 互換性のないシステムでは、データ交換を容易にするためにカスタム開発が必要になる場合もあり、実装および保守のコストが高くなります。
スケーラビリティとパフォーマンス
ビジネスの成長に合わせて効率的かつ効果的な不正防止を維持するには、スケーラブルで高性能な不正検出ソリューションを選択することが重要です。
検討中の不正検出ソリューションが、現在の取引量を処理できるだけでなく、ビジネスの拡大に合わせて取引量の増加に簡単に対応できる拡張性があることを確認してください。 休暇シーズンや特別なイベントなどのピーク時のトランザクション負荷を処理するソリューションの能力を評価します。 トラフィック量が多い状況でもパフォーマンスの低下は発生しません。 また、ビジネスが地理的に拡大している場合は、ソリューションが複数の地域とタイムゾーンにわたるスケーリングをサポートしていることを確認してください。
F5 がどのように役立つか
効果的な不正検出ソリューションは、多くの業界の組織の財務の健全性、運用の整合性、信頼を維持するために不可欠です。 不正行為管理は、企業の即時の経済的損失を防ぐだけでなく、個人や顧客のデータ、財務、プライバシーを保護します。 効果的な不正検出ツールと戦略を導入すると、組織と顧客が不正行為者や進化する不正スキームに先手を打つのに役立つさまざまなメリットが得られます。
F5 の不正検出および軽減サービスは、オンライン アカウントがこれまで以上に脆弱になっている、増大する脅威環境から保護します。 F5 のアプリケーション セキュリティおよび不正行為軽減ソリューションは、迅速な再トレーニングと継続的な強化された検出機能を提供するクローズド ループ AI エンジンと適応型 ML モデルを搭載しています。 このシステムの大規模な統合テレメトリは、1 日あたり 10 億件を超えるトランザクションのデータに基づいて構築されており、ユーザー ジャーニー全体にわたってトランザクションをリアルタイムで監視する機能を備えています。 高度な信号収集、行動および環境に関する洞察を使用することで、システムはユーザーの意図を独自に判断し、悪意のあるアクティビティを正確に検出し、高い不正検出率を実現します。
F5 の不正検出および防止ソリューションの影響について詳しく知るには、この独立した Aite レポートをダウンロードしてお読みください。
