ThreatMark AFS – 製品詳細

特徴

ユーザのネット利用状況をモニタリングし、数百の項目(行動パターン、セッションパラメータ、詳細にわたる取引内容、生体情報、ウェブ・モバイルアプリケーション間の相互連携等)により、評価を行います。ユーザに関する詳細な情報を取得することで、検出率が向上し、誤検知の件数を減少します。

最先端の機械学習学習と人工知能を用いて、ユーザの行動と数百もの、技術や金融に関するパラメータを分析します。これまでは攻撃の準備段階の摘発は不可能でしたが、この機械学習機能の搭載により、ユーザプロファイルをもとに、疑わしい挙動を検知したり、不正を防止したりすることができます。

多層的な不正検出チェックの仕組み

Threatmark 多層的な検出手法

  • 接続チェック
    (TOR、匿名プロキシサーバ)
  • ブラウザやOSのセキュリティチェック
  • マルウェア、
    フィッシング
  • デバイスフィンガー
    プリンティング
  • GeoIPの確認
  • ログイン時間の確認
  • 生体認証での
    ログイン
  • ベロシティチェック
  • 行動の背景
  • Webのページ遷移
    プロファイリング
  • プログラムされた
    アクセスと自動検知
  • セッションの
    乗っ取り
  • 行動とアプリケーションを連携した
    個人認証
  • マネーミュール
    ブラックリスト
  • 異常な取引
  • 行動プロファイリング
  • ビッグデータAI/ML
  • 異常検出
  • 信号の集約
  • クラウドデータの
    比較