データドリブンなアプローチによる不正の検知と防止

攻撃者や不正行為者は、その手口を絶えず巧妙化させています。その結果、オンラインビジネスは不正行為によって毎年数百万ドルもの損失を被っており、その額は年々増加しています。ルールベースの不正検知・防止アプローチが、かなり以前から有効性を失っていることは明らかです。そのため、セキュリティおよび不正対策チームは、次世代の不正検知・防御手段としてAIや機械学習モデルに注目しています。しかし、多くのベンダーが同じ専門用語を使う中で、不正対策ベンダー各社の違いはどこにあるのでしょうか。

本ウェビナーでは、不正検知・防止にデータドリブン型アプローチを採用するメリットに加え、適切かつ最良のデータを確保することが極めて重要である理由について解説します。