デバイスインテリジェンス：不正検知の鍵 (JA)

主なポイント

デバイスフィンガープリンティングの基本 デバイスフィンガープリンティングは、ハードウェアやソフトウェアの特性に基づいて各デバイスに一意の識別子を作成し、Cookieを使用しません。

不正検知の力 デバイスインテリジェンスは、特にアカウント乗っ取りや不正な新規アカウント作成に関して、不正検知率を大幅に向上させ、異常な行動を識別します。

ID検証の範囲を超えて デバイスインテリジェンスは、ID検証を補完し、誰がシステムにアクセスしているかだけでなく、何がアクセスしているかに焦点を当てて、重要なリスク評価層を追加します。

進化する手法 不正行為者は常に変化に対応しています。デバイスインテリジェンスは、進化する脅威に先んじるために、継続的な更新と機械学習が必要です。

デバイスインテリジェンスとフィンガープリンティングについて

オンライン不正対策において、知識ベース認証（KBA）やワンタイムパスワード（OTP）など、従来のID検証方法はますます脆弱になっています。不正行為者は、データ侵害やソーシャルエンジニアリングを通じてこれらの対策を巧みに回避します。そこで、デバイスインテリジェンス、特にデバイスフィンガープリンティングが、堅牢なセキュリティ戦略の重要な要素となります。

デバイスフィンガープリンティングは、個人を追跡することではありません。デバイスを識別することです。ユーザーのデバイスから、ブラウザのバージョン、オペレーティングシステム、インストールされているフォント、プラグイン、ハードウェア構成、さらにはタイムゾーン設定など、幅広いデータポイントを収集します。このデータは、その特定のデバイスの一意の「フィンガープリント」を作成するために組み合わされます。重要なのは、このプロセスはCookieに依存しないため、Cookieブロックやプライバシー重視のブラウザ拡張機能に対してより耐性があることです。

このフィンガープリントは、後でデバイスを識別するために使用されます。過去に高リスクとしてフラグが立てられたデバイス、または不正な活動に関連付けられているデバイスの場合、そのデバイスからシステムへの後続のアクセス試行はブロックされるか、さらなるレビューのためにフラグが立てられます。デバイスフィンガープリンティングの重要な利点は、その受動的な性質です。ユーザーエクスペリエンスを中断することなく、バックグラウンドで発生し、ユーザーの操作は必要ありません。

デバイスインテリジェンスが不正検知を強化する方法

デバイスインテリジェンスは、単にリターンのデバイスを識別するだけでなく、行動パターンを分析して異常を検知します。ここで機械学習アルゴリズムが活躍します。特定のデバイスにとっての「通常」の行動を学習することで、システムは不正な活動を示す可能性のある逸脱を識別できます。いくつかの主要な技術が使用されています:

• 行動バイオメトリクス: タイピング速度、マウスの動き、スクロールパターンを分析して行動プロファイルを作成します。
• 位置情報分析: ユーザーが報告した位置と、デバイスのIPアドレスおよび既知の位置情報パターンの比較を行います。大きな不一致は危険信号となる可能性があります。
• デバイス整合性チェック: デバイスの特性の変化を監視します。ブラウザのバージョン、オペレーティングシステム、またはハードウェアの突然の変化は、デバイスの侵害または正当なデバイスの偽装の試みを示す可能性があります。

たとえば、通常はニューヨークのデスクトップコンピュータからログインするユーザーが、突然ロシアのモバイルデバイスからログインしようとすると、デバイスインテリジェンスシステムはこれを高リスクイベントとしてフラグを立てます。これは、不正行為者が正当なユーザーアカウントに不正にアクセスするアカウント乗っ取り（ATO）を防止する上で特に重要です。

デバイスインテリジェンスと従来の不正検知

従来の不正検知方法は、多くの場合、不正なトランザクションが発生した後にフラグを立てるなど、反応的な対策に依存しています。デバイスインテリジェンスは、不正な活動を事前に識別してブロックすることで、プロアクティブなアプローチを提供します。これらの違いを考慮してください:

ID検証におけるデバイスインテリジェンスの役割

デバイスインテリジェンスはID検証の代替ではありませんが、強力な補完となります。ID検証はユーザーが誰であるかを確認し、デバイスインテリジェンスは使用されているデバイスに関連するリスクを評価します。これらの2つのアプローチを組み合わせることで、企業はより包括的で効果的な不正防止戦略を達成できます。たとえば、ユーザーがID検証に正常に合格したとしても、高リスクのデバイススコアは、多要素認証（MFA）や手動レビューなどの追加のセキュリティチェックをトリガーする可能性があります。Diditのプラットフォームは、デバイスインテリジェンススコアを全体的なリスク評価に統合し、検証フローの動的な調整を可能にします。

データによると、高リスクデバイスから発生したトランザクションは、低リスクデバイスから発生したトランザクションの最大8倍多く不正である可能性があります。この統計は、不正防止戦略にデバイスインテリジェンスを組み込むことの重要性を強調しています。

Diditがお手伝いします

Diditは、高度なデバイスインテリジェンス技術を活用して、堅牢な不正対策層を提供します。当社のデバイスフィンガープリンティング技術は、データポイントを収集して各デバイスの一意の識別子をパッシブに作成し、機械学習アルゴリズムは行動パターンを分析して異常を識別します。以下を提供します:

• リアルタイムリスクスコアリング: さまざまな要素に基づいて、各デバイスにリスクスコアを割り当てます。
• 異常検知: 不正な活動を示す可能性がある不審な行動パターンを識別します。
• ID検証との統合: 包括的な不正防止戦略を提供するために、ID検証ソリューションとシームレスに統合されます。
• カスタマイズ可能なルール: 企業は、特定のニーズに基づいて独自のリスクトレショルドとルールを定義できます。

さあ、始めましょうか？

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