カード不正利用(テスト攻撃)防止ツール
4プラン · 月払い・3か月ごと・年払い制作期間 2〜5日チェックアウト全体で少額オーソリのパターン、拒否率、共有されたデバイス/IPのフィンガープリントを監視し、BIN列挙攻撃やカードテスティングの集中的な試行を見つけるリアルタイム検知システムを導入します。決済代行会社との良好な関係が損なわれる前に、自動でスロットリングを行い、チャレンジを挿入し、攻撃セッションを隔離します。
不正や異常なアクティビティを早期に検知し、損失のリスクを低減します。
チェックアウト全体で少額オーソリのパターン、拒否率、共有されたデバイス/IPのフィンガープリントを監視し、BIN列挙攻撃やカードテスティングの集中的な試行を見つけるリアルタイム検知システムを導入します。決済代行会社との良好な関係が損なわれる前に、自動でスロットリングを行い、チャレンジを挿入し、攻撃セッションを隔離します。
確定済みの取引と紛争の結果でモデルを学習させ、どの注文がチャージバックになるかを予測し、チェックアウト時と購入後に各注文をスコアリングします。高リスクの注文は、紛争手数料を避けるため、手動レビュー、出荷の保留、または事前の返金へと振り分けられます。
配送の証拠、デバイス履歴、過去の紛争行動、アカウントの利用期間を相関分析し、本物の「商品未着」の紛争とフレンドリー詐欺を見分けるモデルを導入します。ファーストパーティ詐欺と判定されたものについては、チャージバックに勝つための反証資料が自動で作成されます。
返金、販売者への支払い、仕入れ先への支払いといった出金に対して、送金先の履歴、頻度、口座変更のイベントに照らして各支払いをスコアリングする管理機能を導入します。疑わしい支払いは、資金が出る前に二重承認のために保留されます。
各ユーザーの通常のデバイス、地域、行動をモデル化し、ログインおよびログイン後のイベントを、あり得ない移動、認証情報の使い回し、突然の設定変更といった乗っ取りのシグナルでスコアリングする、継続的なATO検知システムを構築します。高リスクのセッションでは、リアルタイムで追加認証またはロックアウトが実行されます。
漏えいしたパスワードを試すボットでログインページが溢れているネット事業向けです。こうした波を検知し、既知の漏えいパスワードかを確認して、攻撃が止まるまで速度を落とすか認証を求める検知機能を導入します。
セッションの途中での端末、ネットワーク、セッショントークンの変化から、乗っ取られたセッションを示す兆候を監視する継続的な認証レイヤーを構築します(タイピングやマウス操作のパターンといった行動的生体認証は使いません)。継続性が途切れた場合は、重要な操作が完了する前に再認証を求めるか、セッションを終了します。
マーケットプレイスやストア全体で、レビュー投稿者アカウントのクラスタリング、投稿タイミングの集中、テキストの類似性、購入確認の欠如を分析し、レビュー詐欺を見つける検知システムを導入します。疑わしいレビューは隔離され、組織的なグループは対応のために可視化されます。
ポイントの獲得・交換パターンとアカウント間の関係をモデル化し、ポイントの不正な稼ぎ出し、アカウントの統合、自己紹介、無許可の交換といったロイヤルティプログラムの不正利用を検知するシステムを構築します。異常なポイントの流れは、交換前に凍結され、レビュー対象としてフラグが立てられます。
顧客の返金履歴とアカウント間のつながりをプロファイリングし、「商品未着」の繰り返しの申し立て、使用後返品(ワードロービング)、返金を受けて商品を返さないパターンといった返金の不正利用を検知するシステムを導入します。高リスクの返金申請は、処理前に手動レビューに回されるか、証明の提出が求められます。
デバイス、支払い、住所のシグナルでアカウントを結び付け、初回注文割引を再利用するための複数アカウント作成、コードの共有、併用の悪用といったプロモーションコードの不正利用を見つける検知システムを構築します。不正な利用は自動的にブロックまたは取り消されます。
購入・返品の履歴と商品の状態に関するシグナルを使い、繰り返しの返品、サイズ違いの複数購入、使用済み品の返品、返品詐欺について顧客と注文をスコアリングする返品悪用対策システムを導入します。リスクの高い返品は手作業の検品に回し、優良な顧客は手間なく返品を続けられます。法律で定められた返品の権利が取り除かれることは一切ありません。
ベロシティ、アカウントのクラスタリング、チェックアウト時の行動、配送先の集約パターンを用いて、数量限定販売での転売業者や在庫を買い占めるボットを特定する検知システムを構築します。検知された転売業者は、本来の顧客を守るためにスロットリング、保留、または購入数の制限の対象となります。
デバイスのフィンガープリント、支払い手段、メール/電話番号のパターン、行動によって登録を結び付け、無料トライアルの繰り返しの不正利用や複数アカウント作成を見つける検知システムを導入します。常習的な不正利用者は、再度のトライアルがブロックされるか、有料のみの導線に切り替えられます。
交換のベロシティ、残高照会のパターン、購入から交換までのつながりを監視し、残高照会ボット、コードの不正解読、盗難カードをギフトカードに換えるロンダリングといったギフトカード詐欺を検知するシステムを構築します。疑わしいカードは、残高が引き出される前に凍結され、フラグが立てられます。
レシートの検証と申請者アカウントの紐付けによって、偽造レシート、重複申請、自己紹介のループといった不正なキャッシュバック・リベート申請を見つける検知システムを導入します。疑わしい申請は、支払い前に確認のため保留されます。
消費パターンを想定使用量、天候、同種の利用者の基準値と比較してプロファイリングし、電気/ガス/水道メーターの改ざんや盗用を見つける検知システムを構築します。疑わしいアカウントは、異常の証拠とともに現地点検の優先度順にランク付けされます。
コールドチェーン全体の温度、湿度、扉の開閉センサーに監視サービスを導入し、逸脱と品質劣化のリスクをリアルタイムで検出します。商品が失われる前にアラートと予測される劣化時期を通知し、逸脱の全記録を残します。
車両のテレマティクスに検出器を構築し、車両全体で燃料の盗難、無許可の使用、荒い運転のリスク、走行距離・ルートの異常にフラグを立てます。フラグは車両単位の確認キューに送られて対応されます。ドライバーを個別にスコアリングしたり順位付けしたりすることはありません。
バッチ全体がダメになってから初めて不良に気づく製造業向けです。ラインのセンサーを、条件のずれを早期に見つけて、どの工程と設定を確認すべきかを作業者に伝えるモニターにつなぎます。
通常のトラフィックの基準を把握し、シグネチャ型ツールでは見逃される侵入、ラテラルムーブメント、ビーコン通信を検知するネットワーク異常検知システムを構築します。アラートは情報が付加され、優先度付けされたうえで、コンテキストとともにSOCまたはSIEMに送られます。
特権アカウントや管理者の操作を対象としたモニターを導入し、高リスクアカウントの想定される使い方の基準を把握したうえで、時間外の操作、通常と異なるパターン、権限昇格の異常を検知します。高リスクの操作については、実行前にジャストインタイムの承認を必須にできます。
APIやウェブサイトがあり、データがスクレイピングされたりAPIが悪用されたりする事業向けです。各クライアントの通常の使い方を学習し、悪用するものの速度を落とす、罠にかける、または遮断する検知機能を構築します。
レシートの解析と同僚間のパターンモデルを用いて、重複、水増しされた金額、個人的な支出の偽装、規定外の取引先といった不正や規定違反について従業員の経費精算をスコアリングする検知システムを構築します。フラグが立った精算は、具体的な例外事項とともに経理のレビューに回されます。