COVID-19流行下で（急増する）失業給付金詐欺がもたらす影響

Joshua Goldfarb

COVID-19のパンデミックは、世界中の数十億人に影響を及ぼしています。ウイルスによる健康への影響に加え、それに伴うロックダウン、渡航制限、施設の閉鎖は、経済にも甚大な影響をもたらしました。この景気悪化により、失業や大幅な減収に見舞われ、経済的に苦しむ人が多く生じているのは残念なことです。

州政府や地方自治体がこの困難な時期の負担を軽減するための施策を実施しているとはいえ、こうした経済的苦境と日常生活への深刻な支障だけでも、対処すべき問題としては十分すぎるほどだと思われるかもしれません。しかし残念ながら、詐欺行為者の考えは異なるようで、現在のパンデミックを大規模な失業給付金詐欺の機会と捉えています。パンデミックによって、すでに進行していたデジタル化が加速しました。企業がその変化の速さに対応しようと苦慮する一方で、詐欺行為者には、かつてないほど多くの不正行為の機会が生まれています。

この問題はどの程度広がっているのでしょうか。2020年12月31日付のUSA Todayの記事によると、COVID-19に関連する失業給付金詐欺による損失額は、2020年に360億ドルに達しました。言い換えれば、パンデミックの発生以降、失業給付金詐欺が横行し、米国のほぼすべての州が被害を受けています。

では、失業保険詐欺とは具体的にどのようなものでしょうか。失業保険詐欺にはさまざまな種類がありますが、COVID-19のパンデミック中に見られたのは、失業保険を不正に申請する手口です。詐欺行為者は、主に次のような手口を用います。

• ダークウェブサイトを通じて、アンダーグラウンド市場から盗まれた個人情報を購入する
• その情報を使って失業給付を申請する
• 失業給付金を受取用口座で受け取る

詐欺犯は、なぜこれらの手順を大規模かつ容易に実行できるのでしょうか。その答えは、これを可能にする複数の状況が重なっていることにあります。

F5 Labsが2020年5月22日に公開したブログ記事によると、失業給付金詐欺は「攻撃者が正規の社会保障番号を入手している必要がある点で、ほかの詐欺とは一線を画しています。しかし残念ながら、攻撃者にとってこれは問題ではありません。2015年、2017年、2019年に医療機関、信用調査機関、クレジットカード会社、小売業者などで発生した大規模なデータ侵害により、ほぼすべての米国人の社会保障番号が漏えいしました」。つまり、アンダーグラウンドには盗まれた個人情報が大量に出回っており、容易に購入できるのです。

詐欺師は、盗まれた身元情報を1件以上入手すると、不正な失業給付申請を作成する必要があります。詐欺師にとって都合のよいことに、その方法を解説するオンラインチュートリアルが5～100ドルで入手できます。さらに、不正申請時には、ほぼどのような住所を使用しても発覚を免れられるようです。たとえば、CBS Los Angelesは、調査の結果、売りに出されていた無人の豪邸を現住所として登録した不正な失業給付申請が、数百件、場合によっては数千件に上ることを明らかにしました。

さらに、各州は失業給付申請の急増への対応に追われ、リソースも不足しているため、不正の兆候となる不整合を特定する余裕すらありません。こうした状況から、COVID-19が失業給付詐欺に特有の機会をもたらしたことがわかります。ほとんどの州では、不正を防止するための統制が整備されておらず、不正検知機能もほとんど、あるいはまったくありません。そのうえ、確認を後回しにして、まず給付金を支払うよう強い圧力を受けています。

F5の調査では、以下の各カテゴリーにおける行動が失業給付金詐欺の兆候であることが判明しています。

• デバイスシグナル
  • オンライン上のデバイスとデジタルユーザーの識別
  • 通常とは異なるタイムゾーン
  • 同じデバイスから複数のユーザーがログイン
• ネットワークシグナル
  • 通常とは異なる国
  • ホスティング環境に所在するASN
  • 米国のASNに関連する通常とは異なるタイムゾーン
• 環境偽装の兆候
  • 環境を隠蔽または偽装するよう設計されたVPN、匿名化プロキシ、その他の技術を介したトランザクション
  • 同一デバイスから行われる同種の複数のトランザクション
  • これまで確認されていない一意のブラウザフィンガープリント
  • ブラウザへの照会によって検出された、デバイスの完全性、アイデンティティ、正当性におけるわずかな変化
• 行動シグナル
  • 押されたキー、入力速度、名および姓のフィールドへの入力を含む、不審なほど大量のコピー＆ペーストなどのタイピングパターン
  • ブラウザーウィンドウが画面の一部しか占めていない（コピー＆ペースト元のテキストファイルが隣に開かれている可能性が高いことを示す）
  • テキスト入力フィールドからブラウザの外へのマウス移動（ブラウザウィンドウの横で開いているテキストファイルからコピー＆ペーストしている可能性を示唆）

深刻な状況に思えますが、州政府は失業保険詐欺を検知・防止するために、明確な対策を講じることができます。たとえば、Shape AI Fraud Engine (SAFE)のような不正対策ソリューションを活用することで、疑わしいアクティビティ、悪意のあるアクティビティ、異常なアクティビティを特定し、阻止できます。

SAFEは、以下のような不正を検知することで、失業保険詐欺から保護します。

• 同一のデバイスやメールアドレスからの多数の失業給付申請
• サイト利用時に見られる、以下のような不審なユーザー行動パターン：
  • PIIのコピー＆ペースト
  • 失業給付申請を極めて短時間で送信する
  • サイト内を素早く移動し、サイトの操作に非常に慣れている様子を示す
  • 別のウィンドウを継続的に参照する
  • 検知を回避しようとする（例：VPNやクラウド経由で接続する）
  • 複数の申請を送信した後、ログインしていない
  • 同じデバイスから同じフォームに繰り返し入力する
• 米国外にあるデバイスからカリフォルニア州の失業給付を申請するなど、不審な環境指標
• 複数の失業給付金が同一の受取用口座に振り込まれている
• 同一の住所を使用した複数の失業給付申請
• 上記を含む複数の要素を関連付けることで判明する不審な組み合わせ

これらの点に加え、SAFEの導入プロセスは非常にシンプルでわかりやすく、企業はわずか数時間でSAFEの運用を開始できます。

不正防止のための統制と不正監視機能を導入することで、州政府機関は管轄下で発生する失業給付金詐欺を大幅に減らすことができます。まず、失業給付の申請プロセスを管理するためのプロセスと手順を導入することが重要です。さらに、失業給付の不正利用を監視する不正検知・防止プラットフォームを組み合わせることで、州政府機関は失業給付金詐欺に正面から対処し、損失を減らして納税者の負担を軽減できます。Shapeは、お客さまによる数百万ドル規模の不正損失の削減を支援してきました。Shapeのデータとシグナルの効率性により、社内ソリューションや他社の不正対策ソリューションと比べて2倍の不正を検知でき、お客さまによる不正損失の検知と防止を支援しています。

COVID-19のパンデミックは、私たちの生活のさまざまな領域に複雑さと混乱をもたらしました。それに伴う失業給付金詐欺の急増が、状況をさらに複雑で混乱したものにしています。毎年数十億ドルもの詐欺被害を受け入れて諦めるのではなく、今こそ行動を起こすべきです。Shape AI Fraud Engine（SAFE）などの不正検知・防止プラットフォームを活用することで、失業給付金詐欺を含むさまざまな種類の詐欺を特定し、阻止できます。

詳細については、お近くのF5営業所までお問い合わせください。

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