SlideShare a Scribd company logo
ケーススタディ
1
160 W Santa Clara St
San Jose, CA, 95113
United States
Telephone: +1 408 200 5755
Fax: +1 408 200 5799
sales@threatmetrix.com www.threatmetrix.com
スレットメトリックスのコンテクスト・データを利用し、より正確なリスクベース認証を支援
スレットメトリックス・グローバル共有インテリジェンスによる
VISA 顧客認証サービス(VCAS)のサポート
顧客名
Visa
要件
• 国間をまたがるグローバルなインテリジェンスの
提供によるVISAの既存データソースを拡張
• リアルタイム・トランザクション認証をサポート
• ステップアップ認証を伴うユーザの煩わしさを
削減
ソリューション
スレットメトリックスの動的リアルタイム共有
インテリジェンスは、 VISA にたいして静的なア
イデンティティ評価とオンラインでのアイデンテ
ィティのギャップを埋めることを支援。
結果
• スレットメトリックスのインテリジェンスと
VISA ネットワークデータを連携することによ
り、国間をまたがるグローバルなトランザク
ションに対し、より正確なリスクスコアの
算出と認証の煩わしさと廃棄率を削減。
• 不正削減と高い転換率をグローバルに実現
• 不正の数を増加させることなく、新しい国で
のオンライン購買におけるより多くのクレジ
ットカード利用を可能とし、国間をまたがる
トランザクションをサポート
ビジネスの課題
概要
•
•
•
“スレットメトリックスとのパートナーシップは、
デバイス分析を伴ったネットワークレベルのデータ
の増加を我々にもたらし、不正に対してより良い意思
決定を可能としています。
Mark Nelsen , SVP, Risk Products, Visa Inc
VISA はワールドワイドに24億のカードホルダーを有しております。
Eコマースが成長するにつれVISAはカード発行会社に対して、不正を
増やすことなく容易に取引を実施できる革新的なソリューションを提
供してきております。
VISA の世界にまたがるデジタル・ビジネスの規模は、分散した地
域、国間にまたがる取引に対して効果的に働くグローバル・デジタ
ル・インテリジェンスが必要であり、かつリアルタイムに更新してい
く必要があります。
VISA顧客認証サービス(VCAS)は、リスクベース認証のソリュー
ションであり、ユーザに煩わしさを追加することなくEコマース取引
を精査するのに使用されます。認証プロセスの前に不正防止の特別な
レイヤーを設け、Verified by VISA というカード発行会社向け
3DSecure プログラムにシームレスにサポートします。VCAS はリス
クスコア・モデルであり、デバイスのクリティカルな情報、取引情
報、プロファイル情報を含む拡張されたデータを分析します。スレッ
トメトリックスは、VISA に対し下記の事項を可能にします。
数万のウェブサイトをまたがる数十億のグローバル取引から得ら
れるリアルタイムの共有インテリジェンスの組み込み
デバイス分析によって可能性のある不正を特定する意思決定能力
をカード発行会社に提供し、追加認証は必要な時だけ実施
チェックアウト時の煩わしさを削減し、総合的に不正防止とセキ
ュリティ保護を提供。
VCAS の主たる目標は、ユーザがVerified by VISA利用時のパスワ
ード入力を不要とすることです。パスワード入力はその煩わしさに
よって高い取引廃棄率を引き起こします。Verified by VISAは、戦
略的に高いリスクのみ利用し、ユーザのオンライン取引にシームレ
スに煩わしさを排除します。
ケーススタディ
© 2016 ThreatMetrix. All rights reserved. ThreatMetrix, TrustDefender ID, TrustDefender Client, TrustDefender Cloud, TrustDefender Mobile, ThreatMetrix
SmartID, ThreatMetrix ExactID, the TrustDefender Cybercrime Protection Platform, and the ThreatMetrix logo are trademarks or registered trademarks
of ThreatMetrix in the United States and other countries. All other brand, service or product names are trademarks or registered trademarks of their
respective companies or owners.
不正検知を拡張するためにスレットメトリックスの共有
インテリジェンスを利用
長期的な成功
•
•
•
•
•
•
Mark Nelsen , SVP, Risk Products, Visa Inc
デジタル・ビジネスが急激に成長し続けるとともに、共有イ
ンテリジェンスはグローバルオンライン取引の認証に鍵とな
る必要不可欠なものの一つです。オンライン上では、ユーザ
は主張する誰にもなり得ます。カードユーザの物理的なアイ
デンティティと相互に関連付けるオンラインでのアイデン
ティティを確実にすることはビジネスの責務です。不正行為
者は、盗んだID/パスワード、詐称したデバイス、隠した地
域やリモート・アクセス・トロージャン(RATs)などを利用
して真のユーザであると企業に信じさせることにより不正行
為を適応してきています。
VISA が直面したチャレンジは、最も効果のある利用可能な
データソースを組み込んで、より正確なリスク判断への意思
決定をすることでした。
スレットメトリックスのソリューションはスレットメトリッ
クス・デジタル・アイデンティティー・ネットワークにより
支えられています。それは、1日に数百万の消費者のログイ
ン、支払い、新規アカウント登録のトランザクションによる
グローバルな共有インテリジェンスを利用しています。この
情報を利用してスレットメトリックスは、デバイス、地域、
匿名の個人に関する情報間の多種多様のつながりを分析し、
それぞれのユーザに対して固有のデジタル・アイデンティ
ティを作成します。これによって VISA は、すべてのトラン
ザクションの完全な前後関係を理解し、疑わしいふるまいは
リアルタイムに検知され、よって Verified by VISA ソ
リューションは特定のトランザクションのみ利用される様に
なりました。
デジタル・アイデンティティは、下記の鍵となるインテリ
ジェンスを結びつけることによって作成されています。
n VCAS の目的は煩わしさを排除しユーザの利便性を改
善することにありました。デジタル・アイデンティティ
を利用することでより認証プロセスを簡素化し、不正を
削減しながらカード利用全体を改善しています。|
デバイスのプロファイリング − デバイス識別、デバイス
の健全性とアプリケーションの整合性および、隠された、
たまたは詐称された(プロキシ、VPN、TOR ブラウザ)
地域の検知
脅威のインテリジェンス − マルウェア、リモート・アク
セス・トロージャン(RATs)、自動化された bot 攻撃、
セッション・ハイジャック、フィッシング・アカウント
のリアルタイム検知を利用し、既知の不正行為者とボッ
トネット参加者のグローバルな脅威情報と組み合わせる
アイデンティティ・データ − ユーザネーム、eメールア
ドレスなど匿名化された、規制されていない個人情報と
の統合
行動分析 − アイデンティティとデバイス識別、アクセス
元地域特性を伴ったトランザクションメタデータの組み
合わせにより、信頼できるユーザ行動のパターンを定
義。全てのイベントはこの行動パターンの前後関係とグ
ローバルな履歴の前後関係による分析。
VCAS は、下記の鍵となるスレットメトリックス機能に支え
られています。
スレットメトリックスのスマートID機能は、2度目以降
のアクセスしたデバイスがcookieを削除または無効化さ
れていても識別。ブラウザ、プラグイン、TCPIP 接続属
性などの分析から生成されたスマートIDは、不正行為者
による同じデバイスを利用した虚偽のアカウト作成や不
正購入を特定し、VISA が十分信用にたえうるリスクスコ
アを算出。
スレットメトリックスの優れたつながり分析技術によっ
て、VISA は疑わしいイベントに対して明確な視点を提
供。不正行為者は、頻繁に地域を隠し、隠蔽したプロキ
シ、VPN、 TOR ブラウザなどのアイデンティティ隠蔽を
利用することに対して、スレットメトリックスは、これ
らの技術を正確に検知し、プロキシや VPN の場合には、
VISA に、真の IP アドレス情報、地域とそれぞれのイベ
ントにおけるその他属性情報を提供。
デジタル・アイデンティティ企業であるスレットメトリックスは、インターネット上のデジ
タル・ペルソナとトランザクションを認証するクラウド型ソリューションのマーケット・
リーダーです。年間数十億のトランザクションの識別は、グローバルに ThreatMetrix® デ
ジタル・アイデンティティ・ネットワークを通して、数万のウェブサイト、数千の企業をサ
ポートしています。スレットメトリックスは、マルウェアや情報漏洩によるアカウントなり
すまし、支払い不正、虚偽アカウント登録に対して顧客のビジネスとエンド・ユーザを保護
しています。主な利点として、ユーザ利便性の改善、煩わしさの削減、利益確保、不正対応
運用コストの低減を含みます。スレットメトリックスのソリューションは、金融機関サービ
ス、eコマース企業、決済および貸付サービス、メディア、政府、保険サービスを含む様々
な企業に活用されています。
詳細な情報およびデモの問い合わせはsales@threatmetrix.com までお問い合わせくださ
い。
多くの国では、対応範囲が乏しい静的なアイデンティティ評
価の弊害として、多数のユーザが全く必要としない多段階認
証を求められています。更に言うと、静的なアイデンティ
ティ評価は、不正行為者が盗んだアイデンティティを利用す
ることに対してほとんど効力はありません。いくつかのケー
スでは、不正行為者はステップアップ認証の質問の答えを真
のユーザより答えられることさえあります。加えて、モバイ
ル化が進み、国をまたがる取引が増えるにつれ、VISA は、
ユーザが異なるデバイスや異なる地域からアクセスするのに
対し、ユーザを識別するのに動的共有インテリジェンスを組
み込む必要がありました。

More Related Content

More from Ken Lam

高い不正検知とユーザーの利便性維持の 両立
高い不正検知とユーザーの利便性維持の 両立高い不正検知とユーザーの利便性維持の 両立
高い不正検知とユーザーの利便性維持の 両立
Ken Lam
 
Netfilxの無料トライアル不正行為対策を サポート
Netfilxの無料トライアル不正行為対策を サポート Netfilxの無料トライアル不正行為対策を サポート
Netfilxの無料トライアル不正行為対策を サポート
Ken Lam
 
Fit forum seminar_20170623
Fit forum seminar_20170623Fit forum seminar_20170623
Fit forum seminar_20170623
Ken Lam
 
ThreatMetrix Minimizes Payment Fraud Reduce Fraud and Protect Revenue Without...
ThreatMetrix Minimizes Payment Fraud Reduce Fraud and Protect Revenue Without...ThreatMetrix Minimizes Payment Fraud Reduce Fraud and Protect Revenue Without...
ThreatMetrix Minimizes Payment Fraud Reduce Fraud and Protect Revenue Without...
Ken Lam
 
ThreatMetrix for 3d-secure
ThreatMetrix for 3d-secureThreatMetrix for 3d-secure
ThreatMetrix for 3d-secure
Ken Lam
 
Threat metrix全球共享数字身份情報
Threat metrix全球共享数字身份情報Threat metrix全球共享数字身份情報
Threat metrix全球共享数字身份情報
Ken Lam
 

More from Ken Lam (6)

高い不正検知とユーザーの利便性維持の 両立
高い不正検知とユーザーの利便性維持の 両立高い不正検知とユーザーの利便性維持の 両立
高い不正検知とユーザーの利便性維持の 両立
 
Netfilxの無料トライアル不正行為対策を サポート
Netfilxの無料トライアル不正行為対策を サポート Netfilxの無料トライアル不正行為対策を サポート
Netfilxの無料トライアル不正行為対策を サポート
 
Fit forum seminar_20170623
Fit forum seminar_20170623Fit forum seminar_20170623
Fit forum seminar_20170623
 
ThreatMetrix Minimizes Payment Fraud Reduce Fraud and Protect Revenue Without...
ThreatMetrix Minimizes Payment Fraud Reduce Fraud and Protect Revenue Without...ThreatMetrix Minimizes Payment Fraud Reduce Fraud and Protect Revenue Without...
ThreatMetrix Minimizes Payment Fraud Reduce Fraud and Protect Revenue Without...
 
ThreatMetrix for 3d-secure
ThreatMetrix for 3d-secureThreatMetrix for 3d-secure
ThreatMetrix for 3d-secure
 
Threat metrix全球共享数字身份情報
Threat metrix全球共享数字身份情報Threat metrix全球共享数字身份情報
Threat metrix全球共享数字身份情報
 

Recently uploaded

LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
CRI Japan, Inc.
 
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
t m
 
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさJSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
0207sukipio
 
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
Toru Tamaki
 
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
chiefujita1
 
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援しますキンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
Takayuki Nakayama
 
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
Matsushita Laboratory
 
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
Toru Tamaki
 
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language ModelsGenerating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
harmonylab
 

Recently uploaded (9)

LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアルLoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
LoRaWAN 4チャンネル電流センサー・コンバーター CS01-LB 日本語マニュアル
 
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
遺伝的アルゴリズムと知識蒸留による大規模言語モデル(LLM)の学習とハイパーパラメータ最適化
 
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさJSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
JSAI_類似画像マッチングによる器への印象付与手法の妥当性検証_ver.3_高橋りさ
 
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
論文紹介:When Visual Prompt Tuning Meets Source-Free Domain Adaptive Semantic Seg...
 
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
This is the company presentation material of RIZAP Technologies, Inc.
 
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援しますキンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
キンドリル ネットワークアセスメントサービスご紹介 今のネットワーク環境は大丈夫? 調査〜対策までご支援します
 
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
ReonHata_便利の副作用に気づかせるための発想支援手法の評価---行為の増減の提示による気づきへの影響---
 
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
論文紹介:Deep Learning-Based Human Pose Estimation: A Survey
 
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language ModelsGenerating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
Generating Automatic Feedback on UI Mockups with Large Language Models
 

Threatmetrix スレットメトリックス・グローバル共有インテリジェンスによる VISA 顧客認証サービス(VCAS)のサポート

  • 1. ケーススタディ 1 160 W Santa Clara St San Jose, CA, 95113 United States Telephone: +1 408 200 5755 Fax: +1 408 200 5799 sales@threatmetrix.com www.threatmetrix.com スレットメトリックスのコンテクスト・データを利用し、より正確なリスクベース認証を支援 スレットメトリックス・グローバル共有インテリジェンスによる VISA 顧客認証サービス(VCAS)のサポート 顧客名 Visa 要件 • 国間をまたがるグローバルなインテリジェンスの 提供によるVISAの既存データソースを拡張 • リアルタイム・トランザクション認証をサポート • ステップアップ認証を伴うユーザの煩わしさを 削減 ソリューション スレットメトリックスの動的リアルタイム共有 インテリジェンスは、 VISA にたいして静的なア イデンティティ評価とオンラインでのアイデンテ ィティのギャップを埋めることを支援。 結果 • スレットメトリックスのインテリジェンスと VISA ネットワークデータを連携することによ り、国間をまたがるグローバルなトランザク ションに対し、より正確なリスクスコアの 算出と認証の煩わしさと廃棄率を削減。 • 不正削減と高い転換率をグローバルに実現 • 不正の数を増加させることなく、新しい国で のオンライン購買におけるより多くのクレジ ットカード利用を可能とし、国間をまたがる トランザクションをサポート ビジネスの課題 概要 • • • “スレットメトリックスとのパートナーシップは、 デバイス分析を伴ったネットワークレベルのデータ の増加を我々にもたらし、不正に対してより良い意思 決定を可能としています。 Mark Nelsen , SVP, Risk Products, Visa Inc VISA はワールドワイドに24億のカードホルダーを有しております。 Eコマースが成長するにつれVISAはカード発行会社に対して、不正を 増やすことなく容易に取引を実施できる革新的なソリューションを提 供してきております。 VISA の世界にまたがるデジタル・ビジネスの規模は、分散した地 域、国間にまたがる取引に対して効果的に働くグローバル・デジタ ル・インテリジェンスが必要であり、かつリアルタイムに更新してい く必要があります。 VISA顧客認証サービス(VCAS)は、リスクベース認証のソリュー ションであり、ユーザに煩わしさを追加することなくEコマース取引 を精査するのに使用されます。認証プロセスの前に不正防止の特別な レイヤーを設け、Verified by VISA というカード発行会社向け 3DSecure プログラムにシームレスにサポートします。VCAS はリス クスコア・モデルであり、デバイスのクリティカルな情報、取引情 報、プロファイル情報を含む拡張されたデータを分析します。スレッ トメトリックスは、VISA に対し下記の事項を可能にします。 数万のウェブサイトをまたがる数十億のグローバル取引から得ら れるリアルタイムの共有インテリジェンスの組み込み デバイス分析によって可能性のある不正を特定する意思決定能力 をカード発行会社に提供し、追加認証は必要な時だけ実施 チェックアウト時の煩わしさを削減し、総合的に不正防止とセキ ュリティ保護を提供。 VCAS の主たる目標は、ユーザがVerified by VISA利用時のパスワ ード入力を不要とすることです。パスワード入力はその煩わしさに よって高い取引廃棄率を引き起こします。Verified by VISAは、戦 略的に高いリスクのみ利用し、ユーザのオンライン取引にシームレ スに煩わしさを排除します。
  • 2. ケーススタディ © 2016 ThreatMetrix. All rights reserved. ThreatMetrix, TrustDefender ID, TrustDefender Client, TrustDefender Cloud, TrustDefender Mobile, ThreatMetrix SmartID, ThreatMetrix ExactID, the TrustDefender Cybercrime Protection Platform, and the ThreatMetrix logo are trademarks or registered trademarks of ThreatMetrix in the United States and other countries. All other brand, service or product names are trademarks or registered trademarks of their respective companies or owners. 不正検知を拡張するためにスレットメトリックスの共有 インテリジェンスを利用 長期的な成功 • • • • • • Mark Nelsen , SVP, Risk Products, Visa Inc デジタル・ビジネスが急激に成長し続けるとともに、共有イ ンテリジェンスはグローバルオンライン取引の認証に鍵とな る必要不可欠なものの一つです。オンライン上では、ユーザ は主張する誰にもなり得ます。カードユーザの物理的なアイ デンティティと相互に関連付けるオンラインでのアイデン ティティを確実にすることはビジネスの責務です。不正行為 者は、盗んだID/パスワード、詐称したデバイス、隠した地 域やリモート・アクセス・トロージャン(RATs)などを利用 して真のユーザであると企業に信じさせることにより不正行 為を適応してきています。 VISA が直面したチャレンジは、最も効果のある利用可能な データソースを組み込んで、より正確なリスク判断への意思 決定をすることでした。 スレットメトリックスのソリューションはスレットメトリッ クス・デジタル・アイデンティティー・ネットワークにより 支えられています。それは、1日に数百万の消費者のログイ ン、支払い、新規アカウント登録のトランザクションによる グローバルな共有インテリジェンスを利用しています。この 情報を利用してスレットメトリックスは、デバイス、地域、 匿名の個人に関する情報間の多種多様のつながりを分析し、 それぞれのユーザに対して固有のデジタル・アイデンティ ティを作成します。これによって VISA は、すべてのトラン ザクションの完全な前後関係を理解し、疑わしいふるまいは リアルタイムに検知され、よって Verified by VISA ソ リューションは特定のトランザクションのみ利用される様に なりました。 デジタル・アイデンティティは、下記の鍵となるインテリ ジェンスを結びつけることによって作成されています。 n VCAS の目的は煩わしさを排除しユーザの利便性を改 善することにありました。デジタル・アイデンティティ を利用することでより認証プロセスを簡素化し、不正を 削減しながらカード利用全体を改善しています。| デバイスのプロファイリング − デバイス識別、デバイス の健全性とアプリケーションの整合性および、隠された、 たまたは詐称された(プロキシ、VPN、TOR ブラウザ) 地域の検知 脅威のインテリジェンス − マルウェア、リモート・アク セス・トロージャン(RATs)、自動化された bot 攻撃、 セッション・ハイジャック、フィッシング・アカウント のリアルタイム検知を利用し、既知の不正行為者とボッ トネット参加者のグローバルな脅威情報と組み合わせる アイデンティティ・データ − ユーザネーム、eメールア ドレスなど匿名化された、規制されていない個人情報と の統合 行動分析 − アイデンティティとデバイス識別、アクセス 元地域特性を伴ったトランザクションメタデータの組み 合わせにより、信頼できるユーザ行動のパターンを定 義。全てのイベントはこの行動パターンの前後関係とグ ローバルな履歴の前後関係による分析。 VCAS は、下記の鍵となるスレットメトリックス機能に支え られています。 スレットメトリックスのスマートID機能は、2度目以降 のアクセスしたデバイスがcookieを削除または無効化さ れていても識別。ブラウザ、プラグイン、TCPIP 接続属 性などの分析から生成されたスマートIDは、不正行為者 による同じデバイスを利用した虚偽のアカウト作成や不 正購入を特定し、VISA が十分信用にたえうるリスクスコ アを算出。 スレットメトリックスの優れたつながり分析技術によっ て、VISA は疑わしいイベントに対して明確な視点を提 供。不正行為者は、頻繁に地域を隠し、隠蔽したプロキ シ、VPN、 TOR ブラウザなどのアイデンティティ隠蔽を 利用することに対して、スレットメトリックスは、これ らの技術を正確に検知し、プロキシや VPN の場合には、 VISA に、真の IP アドレス情報、地域とそれぞれのイベ ントにおけるその他属性情報を提供。 デジタル・アイデンティティ企業であるスレットメトリックスは、インターネット上のデジ タル・ペルソナとトランザクションを認証するクラウド型ソリューションのマーケット・ リーダーです。年間数十億のトランザクションの識別は、グローバルに ThreatMetrix® デ ジタル・アイデンティティ・ネットワークを通して、数万のウェブサイト、数千の企業をサ ポートしています。スレットメトリックスは、マルウェアや情報漏洩によるアカウントなり すまし、支払い不正、虚偽アカウント登録に対して顧客のビジネスとエンド・ユーザを保護 しています。主な利点として、ユーザ利便性の改善、煩わしさの削減、利益確保、不正対応 運用コストの低減を含みます。スレットメトリックスのソリューションは、金融機関サービ ス、eコマース企業、決済および貸付サービス、メディア、政府、保険サービスを含む様々 な企業に活用されています。 詳細な情報およびデモの問い合わせはsales@threatmetrix.com までお問い合わせくださ い。 多くの国では、対応範囲が乏しい静的なアイデンティティ評 価の弊害として、多数のユーザが全く必要としない多段階認 証を求められています。更に言うと、静的なアイデンティ ティ評価は、不正行為者が盗んだアイデンティティを利用す ることに対してほとんど効力はありません。いくつかのケー スでは、不正行為者はステップアップ認証の質問の答えを真 のユーザより答えられることさえあります。加えて、モバイ ル化が進み、国をまたがる取引が増えるにつれ、VISA は、 ユーザが異なるデバイスや異なる地域からアクセスするのに 対し、ユーザを識別するのに動的共有インテリジェンスを組 み込む必要がありました。