不正アクセス対策に役立つASNルックアップ：強力なツール (JA)

ポイント1 ASN (Autonomous System Number) ルックアップは、ユーザーが接続しているネットワークを特定し、潜在的な地理的矛盾や既知の悪意のあるアクターとの関連性を示します。

ポイント2 ASNデータの分析は、ボットネット、プロキシの悪用、従来のセキュリティ対策を回避するその他の形式のIPアドレス詐欺を検出するために不可欠です。

ポイント3 ASNルックアップを他の不正シグナルと統合することで、より包括的で正確なリスク評価が可能になり、誤検知を減らし、不正検出率を向上させます。

ポイント4 ASN情報は公開されていますが、効果的な不正対策には、自動分析と脅威インテリジェンスフィードとの相関関係が必要です。

ASNとは何か、そして不正対策にとってなぜ重要なのか？

デジタル世界では、インターネットに接続するすべてのネットワークには、Autonomous System Number (ASN) と呼ばれる一意の識別子があります。インターネットの郵便番号のようなものです。ASNは、単一の管理下にあるIPネットワークの集合である自律システムに割り当てられるグローバルに一意の番号です。このASNは、インターネットトラフィックのルーティングを決定します。不正対策の基本を理解するには、ASNを理解することが重要です。IPアドレスだけでは得られない重要なコンテキストレイヤーを提供します。IPアドレスは簡単にスプーフィングまたはプロキシ化できますが、ASNはオリジナルのネットワークを明らかにし、ユーザーの真の場所と潜在的なリスクプロファイルに関する洞察を提供します。

ASNルックアップはどのように機能するのか？

ASNルックアップでは、特定のIPアドレスに関連付けられたASNを判断するために、データベース（whoisや専用の脅威インテリジェンスフィードなど）にクエリを送信します。これにより、そのIP範囲を担当するネットワークオペレーターが明らかになります。ただし、このプロセスは単なるデータベースのクエリではありません。Border Gateway Protocol (BGP) を理解する必要があります。BGPは、ASNがルーティング情報を交換する方法を管理するルーティングプロトコルです。BGPテーブルは常に更新され、ASNをIPアドレスブロックにマッピングします。これらのテーブルを分析することで、インターネットトラフィックのパスを追跡し、異常を特定できます。

たとえば、一見米国にあるIPアドレスからトランザクションが発生したとします。しかし、ASNルックアップにより、そのIPアドレスが実際にはロシアに登録され、悪意のある活動の履歴があるASNに属することが明らかになりました。この不一致は、IPアドレス詐欺の強力な兆候であり、さらなる調査が必要です。さらに、ASNは既知のVPNプロバイダー、プロキシサーバー、Tor出口ノードに関連付けることができ、これらは多くの場合、トラフィックの真の起源を隠蔽するために使用されます。

ネットワーク分析による不正パターンを特定する

ASNルックアップの真の力は、パターンと異常を特定する能力にあります。ネットワーク分析を使用してASNデータが不正検出に役立つ方法を以下に示します。

• ボットネット検出：ボットネットは、多くの場合、特定のASN内の侵害されたサーバーから動作します。疑わしいASNから発生するトラフィックの濃度が高いことを特定すると、ボットネット活動を示す可能性があります。
• プロキシの悪用：詐欺師は、IPアドレスを隠蔽するためにプロキシサーバーを頻繁に使用します。ASNルックアップは、IPアドレスが既知のプロキシプロバイダーに関連付けられているかどうかを明らかにし、注意喚起します。
• 地理的矛盾：前述のように、IPアドレスの場所とASNの登録場所の間の不一致は、不正の強力な兆候です。
• アカウント乗っ取り：ユーザーアカウントに関連付けられたASNの突然の変化は、アカウント乗っ取りの試みを示す可能性があります。

ASNデータとデバイスフィンガープリンティング、行動バイオメトリクス、ベロシティチェックなどの他の不正シグナルを組み合わせて分析すると、より包括的で正確なリスク評価が作成されます。

基本的なルックアップを超えて：脅威インテリジェンスの活用

基本的なASNルックアップは貴重な情報を提供しますが、このデータだけに依存するだけでは不十分です。効果的な不正対策には、ASNデータをリアルタイムの脅威インテリジェンスフィードと統合する必要があります。これらのフィードには、悪意のある活動に関連付けられていることが知られているASNに関する情報が含まれています。

• ブラックリストに登録されたASN：マルウェア、フィッシングサイト、またはボットネットをホストした履歴があるASN。
• レピュテーションスコア：ASNの全体的なセキュリティ体制と、ネットワークから発生する悪意のある活動の頻度に基づいて評価されます。
• 地理位置データ：ASNの正確な地理位置データにより、正確な地理的リスク評価が可能になります。

ASNデータと脅威インテリジェンスフィードの自動相関関係により、プロアクティブな脅威検出が可能になり、誤検知のリスクが最小限に抑えられます。たとえば、レピュテーションスコアが低く、不正な活動の履歴があるASNから発生したトランザクションは、IPアドレス自体が現在ブラックリストに登録されていない場合でも、さらなるレビューのためにフラグが立てられます。

DiditはどのようにASNルックアップと不正対策を支援しますか？

DiditのIDプラットフォームは、ASNルックアップ機能をその不正対策スイートの主要コンポーネントとして統合しています。私たちは単にASNルックアップを実行するだけでなく、データを独自の脅威インテリジェンスフィードと機械学習モデルと相関させて、詳細なリスク評価を提供します。当社のプラットフォームは次のものを提供します。

• リアルタイムASN分析：すべての検証試行に対するASNの自動ルックアップと分析。
• 脅威インテリジェンス統合：主要な脅威インテリジェンスプロバイダーとのシームレスな統合。
• カスタマイズ可能なルール：特定のASNからのトランザクションをブロックしたり、追加の検証手順をトリガーしたりするなど、ASNデータに基づいてカスタムルールを定義する機能。
• 包括的なレポート：ASN関連の不正トレンドに関する詳細なレポートにより、新たな脅威を特定して軽減できます。

Diditのプラットフォームは、ASNルックアップを他の高度な手法と組み合わせることで、優れた精度と保護を提供する、不正対策に対する全体的なアプローチを提供します。ASNベースの不正検出ルールを実装したクライアントは、不正なトランザクションが30％削減されました。

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