-
タグ
タグ
- セキュリティ
- 人材開発・教育
- システム開発
- アプリ開発
- モバイルアプリ
- DX
- AI
- サイバー攻撃
- サイバー犯罪
- 標的型攻撃
- 脆弱性
- 働き方改革
- 企業市民活動
- 攻撃者グループ
- JSOC
- JSOC INSIGHT
- サイバー救急センター
- サイバー救急センターレポート
- LAC Security Insight
- セキュリティ診断レポート
- サイバー・グリッド・ジャパン
- CYBER GRID JOURNAL
- CYBER GRID VIEW
- ラックセキュリティアカデミー
- すごうで
- ランサムウェア
- ゼロトラスト
- ASM
- EDR
- SASE
- デジタルアイデンティティ
- インシデントレスポンス
- 情シス向け
- 対談
- CIS Controls
- Tech Crawling
- クラウド
- クラウドインテグレーション
- データベース
- アジャイル開発
- DevSecOps
- OWASP
- CTF
- FalconNest
- セキュリティ診断
- IoT
- EC
- サプライチェーンリスク
- スレットインテリジェンス
- テレワーク
- リモートデスクトップ
- アーキテクト
- プラス・セキュリティ人材
- 障がい者採用
- 官民学・業界連携
- カスタマーストーリー
- 白浜シンポジウム
- CODE BLUE
- 情報モラル
- クラブ活動
- 初心者向け
- 趣味
- カルチャー
- 子育て、生活
- 広報・マーケティング
- コーポレート
- ライター紹介
- IR
皆様は、「オレオレ詐欺」という言葉をよくご存じのことでしょう。電話で詐欺行為をする例の手口ですが、近年はこのようなアナログな手口は大きく減少し、「預貯金詐欺」や「キャッシュカード詐欺盗」といった新手の手口が急増しています。特殊詐欺による被害額は実に285.2億円にも上り、多くは銀行が被害者を救済しています。
ラックは、このような特殊詐欺の実態と金融機関がとるべき対策について、ホワイトペーパーを制作しました。
ラックのDNAは「国を衛(まも)る」という信念のもと、ミッションとして「ITとサイバーセキュリティの力で社会的課題に立ち向い、国の発展を支援し、人々の暮らしを守っていくこと」を目指しています。私たち金融事業部プロダクト開発グループは、常にこのミッションを意識し、社会インフラとしての金融サービスをいかに安心安全なものにできるかを考えてきました。
2021年に金融犯罪対策センターが発足した際、センター長である小森が持つ金融犯罪の防止に関する豊富な知見と、AI技術を活用することで、金融サービスから犯罪を大きく減らせると確信しました。そこで、学術機関と連携してAIの最先端技術を研究することで、特殊詐欺の検出技術を確立できました。
今回執筆したホワイトペーパー「金融犯罪の実態と、AIを活用した対策の可能性」は、金融犯罪の実態と金融機関がとるべき対策について、ラックの考えをまとめたものです。
金融犯罪の実態
警察庁は金融犯罪に対する啓発活動を行っていますが、特殊詐欺による被害額は285.2億円に達しています。
全体の認知件数、被害額は減少していますが、近年新しい手口である預貯金詐欺やキャッシュカード詐欺盗の占める割合が急上昇しています。これらの詐欺は、電話やメールなどを用いて被害者を巧妙な手口で騙し、預貯金の情報やキャッシュカードを窃取し現金を奪うものです。
金融機関がとるべき対策
ATMを介した特殊詐欺やインターネットバンキング不正送金、クレジットカード不正利用などの金融犯罪に対し、利用者の大切な資産を守るため、企業側も様々な対策を実施する必要があります。
しかし、1つの対策のみで犯罪を防ぐことはできず、犯罪を未然に防ぐための「予防」、犯罪性の高い取引を見つけるための「検知」、被害拡大を防ぐための「対処」といった観点で対策を講じ、これらを組み合わせた「多層防御」の考え方が非常に重要です。
今注目を集める「不正取引検知システム」とは
不正取引検知システムとは、金融サービスのインターネットや ATMなどを使用する取引において、犯罪者による不正利用の可能性が高い取引を検知し、取引の通知あるいは停止などを行う仕組みのことです。
具体的には、下図にあるように、ATM・パソコン・スマホといったエンドユーザが取引を行うチャネルにおいて取引をする際のログイン情報といった取引情報を基に、不正取引検知システムが真正・不正を判定します。
不正取引の判定結果は、企業システムにフィードバックされ、取引モニタリング担当者に通知して取引停止などを判断します。また、企業システムで直接取引を停止する場合もあります。グレーゾーン判定の場合は、エンドユーザへの確認を踏まえて、不正の有無を最終判断することになります。
ホワイトペーパー「金融犯罪の実態と、AIを活用した対策の可能性」目次
- 1はじめに
- 2金融犯罪の実態
- 3金融機関がとるべき対策
- 4今注目を集める不正取引検知システムとは
- 5金融サービスの不正検知のAI適用について
- 6ラックが開発した不正取引検知システム「AIゼロフラウド」
ホワイトペーパー
「金融犯罪の実態と、AIを活用した対策の可能性」
のダウンロードはこちらから
タグ
- セキュリティ
- 人材開発・教育
- システム開発
- アプリ開発
- モバイルアプリ
- DX
- AI
- サイバー攻撃
- サイバー犯罪
- 標的型攻撃
- 脆弱性
- 働き方改革
- 企業市民活動
- 攻撃者グループ
- JSOC
- もっと見る +
- JSOC INSIGHT
- サイバー救急センター
- サイバー救急センターレポート
- LAC Security Insight
- セキュリティ診断レポート
- サイバー・グリッド・ジャパン
- CYBER GRID JOURNAL
- CYBER GRID VIEW
- ラックセキュリティアカデミー
- すごうで
- ランサムウェア
- ゼロトラスト
- ASM
- EDR
- SASE
- デジタルアイデンティティ
- インシデントレスポンス
- 情シス向け
- 対談
- CIS Controls
- Tech Crawling
- クラウド
- クラウドインテグレーション
- データベース
- アジャイル開発
- DevSecOps
- OWASP
- CTF
- FalconNest
- セキュリティ診断
- IoT
- EC
- サプライチェーンリスク
- スレットインテリジェンス
- テレワーク
- リモートデスクトップ
- アーキテクト
- プラス・セキュリティ人材
- 障がい者採用
- 官民学・業界連携
- カスタマーストーリー
- 白浜シンポジウム
- CODE BLUE
- 情報モラル
- クラブ活動
- 初心者向け
- 趣味
- カルチャー
- 子育て、生活
- 広報・マーケティング
- コーポレート
- ライター紹介
- IR