なりすましや乗っ取りをどう防ぐ？　実例に見る不正行為の6つのパターンと対策

　アカウントの乗っ取りや個人情報の盗難、なりすましなどの不正行為が深刻化する中、企業には、これら不正行為から顧客を保護するための対策が求められている。不正行為によって金銭的負担を強いられたり、ビジネスの効率が下がったりするだけでなく、企業の評判・信頼が落ちるといった大きなダメージを受けてしまうためだ。

　そこで注目されているのが、マシンデータを活用して、不正行為の検出・防止を行う手法だ。どのようなデジタルサービスでも、不正行為の痕跡はマシンデータに残されているため、それを手掛かりに不正行為の証拠やパターンを特定し、リアルタイムに不正行為を検出する。そして、即時の警告を発することで、不正行為に先手を打つことが可能となる。

　本資料では、マシンデータを活用した分析主導型プラットフォームの詳細な機能を解説するとともに、アカウントの乗っ取りやサービス妨害など、実例に基づく6つのシナリオを紹介。また、メールプロバイダーや銀行、医療機関などでの実際の不正行為防止策も取り上げているため、活用法や効果をイメージしやすい資料となっている。