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。
購買パターンとエンティティ間の関係を分析し、談合、承認限度額を回避するための分割発注、取引先と従業員の共謀といった調達不正を見つける検知システムを導入します。疑わしい活動は、裏付けとなる購買と関係の証拠とともに案件化されます。
不正な請求書やビジネスメール詐欺(BEC)の請求書を検知するシステムを構築し、架空の取引先、変更された口座情報、重複または水増しされた請求書を支払い前にフラグ付けします。疑わしい請求書は、異常内容と口座情報変更の証拠とともに、買掛金担当者の確認のため保留されます。
金額、参照番号、日付のあいまい一致を用いて、請求書、取引先、支払い処理をまたいだ重複や誤った支払いを見つける買掛金照合システムを導入します。一致したものは、支払い前であれば保留のために、支払い後であれば回収のために提示されます。
取引先マスターデータを登記情報、従業員記録、住所/口座の重複と照合し、通常と異なる支払いパターンをプロファイリングすることで、架空の取引先やペーパーカンパニーを見つける検知システムを構築します。疑わしい取引先には、以降の支払い前に確認のためフラグが立てられます。
IP/デバイスの評判、クリックのタイミング、コンバージョンの一貫性、ボットの行動のシグナルを用いて広告クリックの無効性をスコアリングする、クリック詐欺検知サービスを構築します。無効なクリックはリアルタイムで除外され、広告ネットワークへの返金請求の証拠としてまとめられます。
ビューアビリティのシグナル、トラフィックの調達元、掲載パターンを分析し、ボットトラフィック、重ねられた/隠された広告、ドメインのなりすましといったインプレッション詐欺を検知するシステムを導入します。不正な在庫はスコアリングされ、補填請求のための証拠とともに出稿対象から除外されます。
コンバージョンの質、トラフィックの流入元、アフィリエイトと顧客のつながりを分析し、クッキースタッフィング、自己紹介、偽のリード、トラフィックロンダリングといったアフィリエイト詐欺を見つける検知システムを構築します。不正なアフィリエイトにはフラグが立てられ、報酬は支払い前に保留されます。
インストール単位で広告ネットワークに支払っていて、多くのインストールが偽ではないかと疑っているアプリ開発者向けです。インストールのタイミング、端末のパターン、アトリビューションデータを確認し、偽のインストールを除外して、返金請求の証拠を準備する検知機能を導入します。
契約上の権利、利用状況、請求データを突き合わせ、未請求の利用、価格設定の誤り、更新漏れ、過少請求の契約といった収益の漏れを見つける検知システムを導入します。各漏れは金額が算定され、裏付けとなる記録とともに回収のために振り分けられます。
売上、登録数、コンバージョン、エラー率といったビジネス指標を対象に、季節性を学習して統計的に有意な逸脱についてアラートを出す、自動異常検知レイヤーを導入します。アラートには推定原因のセグメント分析が含まれるため、チームはどこを調べるべきかがわかります。
取引、デバイス、支払い手段を通じてアカウントを結び付け、買い手と売り手の仮装売買、レビューグループ、手数料回避のループといった双方向マーケットプレイスでの共謀を検知するグラフ分析システムを構築します。共謀しているクラスターはスコアリングされ、対応のために提示されます。
偽造品の兆候、盗用された画像、安すぎる価格の詐欺、おとり商法のパターンといった不正について、マーケットプレイスの出品と出品者をスコアリングする検知システムを導入します。高リスクの出品は公開が保留され、出品者は監視のためにリスク別に分類されます。
チケット販売向けに、ベロシティ、行動、アカウントのクラスターのシグナルを用いて、販売開始時の転売ボットやアカウントの大量作成を特定する検知システムを構築します。検知されたボットはスロットリングされ購入数が制限されるため、本物のファンが額面価格でチケットを入手できます。
外部への電信送金や支払いを対象に、直前の口座情報変更、通常と異なる受取人、ソーシャルエンジニアリングのパターンといった送金先すり替え詐欺を、資金の送金前に検知するシステムを導入します。高リスクの送金には、コールバックによる確認と二重承認が必要になります。
通話明細記録から異常な通話量、発信先、通話時間の特徴をプロファイリングし、SIMボックスによる迂回、国際収益分配詐欺(IRSF)、ワン切り詐欺(Wangiri)のパターンといった通信詐欺を検知するシステムを構築します。疑わしい番号とルートには、証拠とともにブロックのためのフラグが立てられます。
請求パターンとエンティティ間のつながりを分析し、保証対象外の請求、シリアル番号の使い回し、販売店/修理業者の共謀といった不正または悪用的な保証請求を検知するシステムを構築します。疑わしい請求は、判断の根拠となった指標とともに、払い戻しの前にレビューに回されます。
整備、検査、出品の記録をまたいで走行距離の値を照合し、あり得ない減少や不整合を見つけることで、走行距離計の巻き戻しや車両履歴の詐欺を検知するシステムを導入します。疑わしい車両には、矛盾する記録とともに確認のためのフラグが立てられます。
各カードと車両の通常の利用状況と場所をプロファイリングし、タンク容量を超える給油、ルート外での購入、燃料以外への支出といった燃料カードの不正利用を検知するシステムを構築します。異常な取引には、例外の詳細とともにフラグが立てられるか、拒否されます。
VPN、プロキシ、TOR、住宅用プロキシネットワーク、GPSスプーフィングといった位置情報偽装のリスクを検知するシステムを構築し、地域制限、ライセンス、不正対策が重要な処理を保護します。各リクエストには、ポリシー判断のための偽装シグナルとともに位置情報の信頼スコアが付与されます。
カード、デバイス、メールアドレス、IP、住所、アカウントなど任意のエンティティについて、スライディングウィンドウ上で件数と合計を追跡し、しきい値を超えたときにルールを発動する設定可能なベロシティエンジンを導入します。不正対策チームは、エンジニアの手を借りずに自らベロシティルールを作成・テストできます。
互いに連携しない複数の不正対策ツール、ルール、リストを持つ事業向けです。それらをすべて統合し、承認、審査、拒否を理由付きで返し、すべての判断を記録するひとつの判断サービスを構築します。
すべての検知システムからのアラートを集約し、エンティティの全コンテキスト、関連する履歴、ワンクリック操作を備えた、優先度付けされ重複が排除されたレビューキューにまとめるケース管理ワークベンチを導入します。アナリストの判断結果はラベルとしてフィードバックされ、モデルの継続的な改善に活用されます。
エンティティと取引のネットワークを継続的に構築し、リンク分析、コミュニティ検出、グラフ特徴量を実行して隠れた不正の関係を明らかにするグラフプラットフォームを導入します。他の検知システムにグラフのシグナルを提供し、調査担当者がつながりを視覚的に探索できるようにします。
受け付けた紛争を取り込み、理由コードを分類し、予測される勝率に基づいて反論するか受け入れるかを判断し、注文・配送データから反証資料一式を自動で作成するシステムを導入します。勝てる見込みのある紛争には、ネットワークの期限内に自動で反論します。