不正防止と検知：なぜ「リアルタイム」は物語の半分にすぎないのか

SaaSプラットフォームやデジタル・エージェンシー、フィンテックの新興企業を経営している皆さんは、リアルタイムの不正検知についてよくご存知だろう。書類上は完璧なソリューションです。しかし、不正行為の情勢が刻々と変化する今日、特にAIツールの進歩に伴い、それだけではもはや十分ではありません。実は、現代の詐欺師たちは、勝利の後にあぐらをかいて満足しているわけではないのだ。より速く、より賢く、より適応的になることで、彼らはゲームの先端にとどまるために進化し続けているのだ。 

リアルタイム不正防止とは？

リアルタイム不正防止とは、不正行為が発生した時点で、被害が発生する前に検知し、阻止するプロセスのことです。リアルタイム不正防止は、自動化されたシステム、機械学習、継続的なモニタリングを使用して、トランザクション、ログイン、または通信を即座に分析します。異常なログイン場所、異常な取引量、偽造メールの送信者など、疑わしい行動パターンを特定し、その瞬間にブロックまたはフラグを立てます。

リアルタイム・データは不正検知に大きな役割を果たす。しかしそれは、警鐘が鳴るずっと前から始まる不正防止とは異なる。予測システムは、文脈、行動パターン、時間をかけて学習するツールを使用する。多くの業界専門家は、リアルタイムの検知は完全な答えではなく、防御の第一線であると見ている。長期的な防御を構築するには、次のようなソリューションが必要だと考えている。 不正防止・検知ソリューションこの2つの要素が連動すれば、終わりの見えない「猫とネズミのゲーム」において、より有利な立場に立つことができる。

なぜリアルタイムの不正検知は答えのすべてではないのか

詐欺師は決して休むことなく、常に貴社のシステムをテストしています。その手口には、盗んだ認証情報を利用したり、IPを偽装したり、あるいは単に人間の行動をシミュレートしたりするものがあります。リアルタイムのアラートによって、複数のログイン失敗やクレジットカード情報の不一致のような明らかな攻撃に警告を発することはできますが、より微妙な進化パターンを発見するのは困難です。

この種の詐欺には長期的な分析が必要である。残念ながら、履歴データや行動プロファイリングを欠いた不正検知モデルでは、忠実な顧客が異常な買い物をしたのか、詐欺師が盗んだ情報を試しているのかの違いを見分けるのに苦労することになる。 

文脈は欠けたピース

詐欺防止を単純に見る方法は、犯罪映画のようなものだ。すべてのユーザーは自分のデジタルフットプリントを残す。これにはログインの習慣や取引時間などが含まれる。これらの手がかりをすべてつなぎ合わせると、明確なパターンが示され、不正行為を事前に予測することができる。スティーブン・スピルバーグ監督の『マイノリティ・リポート』に登場する「犯罪予備警察」のようなものだ。 

統合されたアナリティクスと履歴データのおかげで、予測的不正検知はプロアクティブな不正防止になります。弱点を認識し、傾向を予測することで、最新の不正検知ソリューションは単にリスクのある支払いをブロックするだけではありません。また、時間をかけてより優れた検知システムを構築するために、学習と改善を行います。

完全な不正防止フレームワークの構築

リアルタイム・データは、不正防止における数多くの防御レイヤーの一つに過ぎない。以下は、これらすべてが組み合わさって継続的な保護サイクルを形成する4つの主な方法である。

• インスタント検出:フィッシングやカードテストのような進行中の攻撃を即座に発見し、阻止します。
• 行動分析学:"正常 "と "疑わしい "を区別するために、時間経過に伴うプロファイルを理解することを学ぶ。
• フィードバック・ループ:不正行為が確認されたケースは、より高い予測精度を得るためにモデルにフィードバックされる。
• 適応採点:リスクスコアは、新しいデータやユーザーの傾向に基づいて常に更新されます。

単に不正を検知するだけでなく、実際の脅威から学習し、それに応じて進化する学習ベースの予防が重要であることを覚えておいてほしい。

リアルタイム不正検知システムに共通するギャップ

残念ながら、どんなに優れたリアルタイム・ソリューションにも弱点はある。特に単独で運用する場合は、いつ故障してもおかしくない。以下はその例である：

• 偽陽性:正当なユーザーを不用意にブロックすることは、不正行為そのものよりもコストがかかる可能性がある。
• ルール疲労:新たな脅威や顧客行動の変化には、柔軟なルールが必要である。
• データサイロ:つながっていないシステムでは、洞察は十分に速く共有されない。
• 限定的な情報共有:その結果、不正は1つのプラットフォーム内だけでなく、関連業界全体に広がる。

こうしたギャップを埋めるには、決済処理からカスタマー・サポートまで、すべてのシステムにわたるコラボレーションと自由なデータ・フローが必要だ。

プロアクティブな不正検知が長期的コストを削減する理由

不正行為に関しては、長期的に見れば、検知のコストに比べれば、予防の方がはるかに安上がりであるというのが真実である。例えば、ジュニパー・リサーチの調査によると、自動化とクレデンシャルの盗難が主な原因となる世界的なオンライン詐欺の被害額は、2023年から2028年の間に3620億ドルを超える可能性があるという。 2023年から2028年の間に3620億ドルを超える可能性がある。.そのため、リアルタイムのアラートだけに頼っている企業では、すでに発生した不正行為に対応することになりかねない。しかし、プロアクティブ・プリベンション（事前予防）であれば、そのような損失を未然に防ぐことができる。

業界横断データ：隠れた優位性

全体として、詐欺は単独では起こらない。多くの場合、ある企業でのデータ漏洩が、別の企業での合成ID作成につながる可能性がある。このため、インテリジェンスを共有することは非常に重要であり、システムが異なる業界の攻撃から学ぶのに役立ちます。例えば、フィンテック企業に対する不正行為が、後にSaaSアカウントの不正使用として取り上げられる可能性がある。データの共有はまた、以下のような標準への準拠を強化する。 サイバーセキュリティ・コンプライアンス・チェックリストのような標準への準拠も強化される。

電子メール・セキュリティと取引詐欺の接点

オンライン詐欺の最も一般的な入り口は、間違いなくEメールである。フィッシングであれ クレデンシャル・ハーベスティング攻撃の大半は、単純な受信トレイの悪用から始まります。Eメールのセキュリティ基準を向上させる方法を研究することで、詐欺への耐性を高めることができる。電子メールをカバーするシームレスなセーフティネットのためには、トランザクションを監視し、これを電子メール保護につなげることを検討してください。

最終的な感想リアルタイム＋予測＝持続可能な不正防止

即座にリスクを特定するためのリアルタイム・ツールと、ゆっくりと時間をかけて構築される詐欺のスキームを発見するための予測分析である。これらは、フィードバック、アダプティブ・スコアリング、共有インテリジェンスを用いて連携する必要がある。もちろん、詐欺がすぐになくなるわけではない。 

実際、AIの進歩により、詐欺師はさらに多くのツールを利用できるようになるだろう。しかし、守る側も同様だ。リアルタイムのモニタリングと深い行動学習を組み合わせることで、単に対応するのではなく、予測する、より優れた不正対策システムを構築することが可能になる。

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Ahona Rudra

ドメインとメールセキュリティのエキスパートPowerDMARC

AhonaはPowerDMARCのマーケティングマネージャーで、サイバーセキュリティのトピックについて5年以上の執筆経験があり、ドメインと電子メールのセキュリティを専門としている。ジャーナリズムとコミュニケーションの卒業後学位を取得し、2019年からセキュリティ分野でキャリアを固めている。

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