Shapeで不正行為者の一歩先を行く方法をご紹介します

オンライン詐欺を検知するツールに毎年数十億ドルが費やされているにもかかわらず、企業が詐欺によって被る直接的な損失は増え続けています。F5 LabsとShape Securityによる「2021 Credential Stuffing Report」の主要な調査結果によると、攻撃者は詐欺対策技術への適応を続けており、クレデンシャルスタッフィングや詐欺に対処する、適応型の次世代制御が必要とされています。また、これはそうした制御を導入する機会でもあります。

一方、現在の詐欺対策ツールは大規模な設定作業を必要とし、不確実なリスクスコアを生成するうえ、詐欺対策チームが独自の詐欺検知ルールを作成しなければなりません。その結果、正規ユーザーの操作に支障が生じ、収益機会の損失につながります。

このウェビナーでは、以下の内容をご紹介します。

悪意のあるボット、自動化、手動攻撃など、オンライン詐欺の主な発生源

現在のオンライン不正検知戦略の課題

AIを活用したオンライン詐欺防止の新たなアプローチ