詐欺対策者は考え方を変える必要がある
オンライン詐欺は企業にとって依然として大きなコストとなっており、組織は攻撃の増大と進化に対抗するために、セキュリティおよび詐欺対策サービスを継続的に拡張し、より適切に統合する必要に迫られています。 アカウント乗っ取り (ATO) や口座開設 (AO) 詐欺につながる攻撃対象領域の拡大による脅威は、世界中の企業にとって依然として最も一般的な脅威の 1 つであり、年間数十億ドルの収益損失をもたらしています。 組織には、セッションを開始した瞬間からログイン、トランザクション、チェックアウトに至るまで、摩擦を加えることなくユーザー ジャーニー全体を保護するソリューションが必要です。
不正行為を防止するには、顧客の行動を総合的に把握する必要があり、取引が行われる前に不正行為者を検出できる機能が役立ちます。 多面的なアプローチを使用して攻撃を軽減することで、セキュリティ チームと詐欺対策チームの間に存在する可能性のあるギャップを埋めることができます。 application防御者 (ネットワーク、セキュリティ、詐欺対策チームなど) には、異常なアクティビティや不正行為者を特定できる権限を与える必要があります。 悪意のあるトラフィックを検出するために役立つ、ユーザーの行動、ネットワーク特性、デバイス特性に関する実用的なインテリジェンスが必要です。 最適なツールは、既存の意思決定エンジンとシームレスに統合して、セキュリティ、詐欺、認証の課題を総合的に検討できます。 AI ベースの洞察と高度なデータ分析、および組織がすでに他のデータ ソース経由でアクセスできる追加のコンテキスト/シグナルを使用することで、チームはより優れたルールとモデルを構築し、不正行為による収益損失を削減しながら、より優れた顧客エクスペリエンスを実現するための意思決定を行うことができます。
F5 が提供する主要な不正防止テクノロジーの 1 つに、分散型クラウド ボット防御があります。これは AI を使用して、比類のない長期的な有効性と顧客の負担ゼロを実現し、ボットに先んじます。 スニーカー ボットはPUMA North Americaの新製品の発売を妨害し、顧客を失望させ、サイトを何時間もダウンさせていましたが、F5 Distributed Cloud Bot Defense の助けにより攻撃が軽減され、PUMA の熱心なファンに優れたエクスペリエンスを提供できるようになりました。 分散クラウド ボット防御ソリューションを導入した後、PUMA North America は、自動トラフィックによってサイトのパフォーマンスが低下することなく、需要の高い靴をいくつか発売することができました。
「当社は、サイト上で販売すら行っていない状況から、それを緩和するところまで至りました。 「このソリューションは、いわば新規顧客と忠実な顧客の両方にとって、ビジネスの継続性を保つものだった」と、PUMA North Americaのeコマース担当副社長、リック・アルメイダ氏は語る。 「今では、市場開拓戦略と販売に集中でき、消費者の期待に応えることができます。」 チームはその後、ショッピング アプリを保護するために Distributed Cloud Bot Defense を導入しました。 「当社が製品をどこで販売しているかに関係なく、消費者に素晴らしい体験を提供し、自社も守っていることを確認しています」とアルメイダ氏は続けた。 「F5 ソリューションは、当社の将来の成長目標に直接貢献します。」
Aite-Novarica Group の Aite マトリックス: 主要なボット検出および管理プロバイダーのレポートでは、主要なボット管理製品をレビューし、F5 Distributed Cloud Bot Defense をクラス最高のソリューションとして評価しています。
レポートでは、ボット管理以外にも、F5 はapplication開発とセキュリティ機能の完全なスイートを提供していると指摘しています。 「当社は最近の買収を通じて、ほぼすべての企業に必要な機能を提供するために連携する補完的なサービスのポートフォリオを開発しました。」
このレポートは、エンドツーエンドの機能を通じてセキュリティと不正行為を統合し、ユーザーの負担を軽減しながら、幅広い自動および手動の不正行為攻撃から組織を保護するという当社独自のアプローチにより、不正行為およびボット管理市場におけるリーダーとしての地位が F5 で拡大していることを継続的に評価していることを反映しています。
Aite Novarica ボット管理マトリックスの詳細については、こちらをご覧ください。また、F5 のオンライン詐欺防止の詳細については、https: //www.f5.com/solutions/stop-online-fraudをご覧ください。
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