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直接被る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応する適応型の次世代制御が必要とされ、その導入機会も生まれています。

一方、現在の詐欺対策ツールは大規模な設定を必要とし、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、正規ユーザーの負担が増し、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