デバイスインテリジェンスを活用した不正検知

オンライン不正対策における戦いが激化する中、静的なIPアドレスチェックや単純な頻度ルールなどの従来の方法では不十分になりつつあります。狡猾な不正行為者はこれらの防御策を回避する技術を使用しており、より高度なソリューションが不可欠です。デバイスインテリジェンスと行動バイオメトリクスを活用した不正検知は、リスクを動的に評価し、不正行為を防止するための効果的な方法を提供します。この投稿では、これらのテクノロジーの仕組み、その利点、および最新の不正検知システムでの使用方法について詳しく説明します。

重要なポイント1: デバイスインテリジェンスはデバイスの識別にとどまらず、その特性と履歴を分析してリスクプロファイルを作成します。

重要なポイント2: 行動バイオメトリクスは、ユーザーがデバイスとどのように対話するかを分析することでセキュリティレイヤーを追加し、不正行為を示唆する異常を検出します。

重要なポイント3: 効果的な不正検知は、デバイスインテリジェンス、行動バイオメトリクス、および従来の不正指標を組み合わせて、包括的なリスク評価を行います。

重要なポイント4: プロアクティブな不正検知により、企業は評価されたリスクに基づいて検証要件を動的に調整し、ユーザーエクスペリエンスを最適化しながら不正損失を最小限に抑えることができます。

デバイスインテリジェンスについて

デバイスインテリジェンスは、ユーザーのデバイスに関するデータを収集・分析し、潜在的な不正リスクを特定するプロセスです。このデータには、以下を含む幅広い属性が含まれます。

• ハードウェアフィンガープリンティング: デバイスのハードウェアコンポーネント（CPU、GPU、メモリなど）に基づいて一意の識別子を作成します。
• ソフトウェアフィンガープリンティング: デバイスのオペレーティングシステム、ブラウザ、プラグイン、およびインストールされているフォントを識別します。
• ジオロケーション: IPアドレスに基づいてデバイスの位置を特定し、利用可能な場合はGPSデータを使用します。
• ネットワーク情報: デバイスのIPアドレス、ISP、および接続タイプを分析します。
• デバイス履歴: 以前のトランザクションや不正報告を含む、デバイスの過去の行動を追跡します。

これらの属性を分析することで、デバイスインテリジェンスシステムはデバイスリスクスコアを確立できます。高いスコアは不正行為の可能性が高いことを示し、低いスコアは正当なユーザーを示唆します。たとえば、IPアドレスが頻繁に変更されたり、既知のVPNが使用されたり、または不正なトランザクションの履歴があるデバイスは、より高いリスクスコアを受け取ります。

行動バイオメトリクスの力

デバイスインテリジェンスはデバイスに関する静的な情報を提供する一方で、行動バイオメトリクスはユーザーがデバイスとどのように対話するかを分析します。この動的なデータは、ユーザーが本人であることを示す異常を検出し、重要なセキュリティレイヤーを追加します。主な行動バイオメトリクスには、以下が含まれます。

• キーストロークダイナミクス: キーストロークのリズム、速度、および圧力を分析します。
• マウスの動き: 速度、加速度、およびパターンを含む、ユーザーのマウスの動きを追跡します。
• タッチスクリーンインタラクション: タッチ圧力、スワイプパターン、およびジェスチャー認識を分析します。
• ナビゲーションパターン: Webサイトまたはアプリケーション内でのユーザーのナビゲーションを監視します。

たとえば、ユーザーが突然はるかに速くタイプしたり、Webサイトを通常とは異なるパターンでナビゲートしたりすると、潜在的な不正行為としてフラグが立てられる可能性があります。行動バイオメトリクスは、不正行為者が正当なユーザーのアカウントにアクセスするアカウント乗っ取り攻撃に対して特に効果的です。

不正検知を強化するためにデバイスインテリジェンスと行動バイオメトリクスを組み合わせる

これらのテクノロジーの真の力は、それらを組み合わせることによって発揮されます。堅牢な不正検知システムは、デバイスインテリジェンス、行動バイオメトリクス、および従来の不正指標（ブラックリスト、頻度チェックなど）を統合して、包括的なリスク評価を作成します。この統合されたアプローチは、単一の方法よりも正確で信頼性の高い不正スコアを提供します。

仕組みは次のとおりです。

1. データ収集: ユーザーのデバイスからデバイスインテリジェンスと行動バイオメトリクスデータを収集します。
2. 特徴抽出: 収集されたデータから関連する特徴を抽出します（例：デバイスリスクスコア、キーストロークダイナミクスパターン）。
3. モデルのトレーニング: 過去のデータに基づいて、不正パターンを識別するように機械学習モデルをトレーニングします。
4. リスクスコアリング: トレーニングされたモデルを新しいデータに適用して、不正スコアを生成します。
5. アクショントリガー: 不正スコアに基づいて、追加の検証手順を要求する、トランザクションを手動レビューのためにフラグを立てる、またはユーザーをブロックするなどの適切なアクションをトリガーします。

実世界の例とデータポイント

デバイスインテリジェンスと行動バイオメトリクスを実装すると、不正率を大幅に削減できることが研究で示されています。たとえば、これらのテクノロジーを不正スコアリングシステムに組み込んだ金融機関は、不正なトランザクションが30％削減され、正当なユーザーのコンバージョン率が20％増加しました。Didit自身のデータによると、デバイスフィンガープリンティングとライブネス検知を組み合わせることで、合成ID詐欺の試みが65％削減されます。さらに、マウスの動きパターンを分析することで、ボットを最大98％の精度で識別できます。

Diditがお手伝いできること

Diditは、既存の不正防止インフラストラクチャにシームレスに統合される包括的なデバイスインテリジェンスおよび行動バイオメトリクスプラットフォームを提供します。当社のソリューションは、以下を提供します。

• 受動的なバイオメトリクス: ユーザーエクスペリエンスを中断することなく、ユーザーの行動を継続的にバックグラウンドで分析します。
• 高度なデバイスフィンガープリンティング: ユーザーが身元を隠蔽しようとしても、非常に正確なデバイス識別を実現します。
• 機械学習を活用した不正スコアリング: 進化する不正パターンに適応する動的なリスク評価を提供します。
• リアルタイムの不正アラート: 不正なアクティビティの即時通知を提供します。
• カスタマイズ可能なルールと閾値: 不正スコアリングシステムを特定の許容リスクに合わせて調整します。

今すぐ始めましょうか？

不正行為によって利益が損なわれ、評判が損なわれることのないようにしましょう。デバイスインテリジェンスと行動バイオメトリクスの力を活用してビジネスを保護してください。 今すぐデモをリクエストして、Diditが不正スコアリングを改善し、不正損失を削減するのにどのように役立つかを確認してください。 また、料金プランを調べて、予算に合ったソリューションを見つけることができます。