ユーザーの行動プロファイルを自己学習して不正利用を検出

　オンラインサービスにおける攻撃や不正取引は、より複雑になり増加する一方だ。攻撃や不正取引の手口は、DDoS、フィッシング、トロイの木馬、アカウントの不正利用（なりすまし）などさまざまで、新しい手口の発見が困難なだけでなく、旧来の手口も発見に時間がかかり、セキュリティ担当者による手作業の常時監視と確認には限界がある。

　本資料では、オンラインでの正規利用者とは違う行動を取る不正利用者を見分ける脅威検出ソリューションについて紹介している。ユーザーのWeb遷移行動をくまなく監視し、サイトを移動する速度やアクセス元など過去の行動と比較して、異常な行動をリアルタイムで検知する。また、自己学習型のアプリケーションなため、データプロファイルを常に収集し、新しい行動に迅速に対応することができる。マニュアルで行っていた解析作業を自動化することで、セキュリティ担当者の運用負荷を軽減し、コストダウンと効率化が可能になる。オンラインサービスに携わる企業にとって、Web脅威対策は避けて通れない道だ。ぜひ、詳細を資料で確認してほしい。