本人確認のための不正検知システム： どのように機能しますか？

ID詐欺が加速しています。 当社の「2026 Identity Fraud Report」によると、生体認証詐欺の5件に1件はディープフェイクが関与しており、インジェクション攻撃は前年比40%増加しています。 サイバー犯罪者がSaaSビジネスモデルを使ってツールやサービス、サポートを有料で提供する「Fraud-as-a-Service（サービスとしての詐欺）」も増加しており、こうした活動の規模は拡大の一途をたどっています。

不正検知システムは、犯罪者によるデータやリソースへの不正アクセスや窃取から組織を保護するうえで不可欠な存在となっています。 今日の最大の脅威は、データの窃取にとどまらず、人物へのなりすましにまで及んでいます。 だからこそ、最も強力な防御は本人確認から始まるのです。

不正検知ソフトウェアは、システムをモニタリングし、通常とは異なるユーザー行動、ネットワークアクティビティの異常、IPアドレスの不審な変化など、不正の兆候を検出します。さらに、潜在的な問題を担当チームに通知し、未然に防ぐための対策を講じることができます。 こうした不正検知ソリューションは、医療、金融、行政など、取引頻度が高く機密情報を扱う業界や、複雑な技術インフラを持つ大企業にとって特に不可欠です。

• 脅威がより一般化し、巧妙化する中、不正検知システムの重要性は高まっています。特に規制の厳しい業界の組織にとっては不可欠です。
• 最新の不正検知ソフトウェアは、ルールベースのロジック、行動分析、機械学習を組み合わせた多層的アプローチを採用し、既存の脅威と新たな脅威の両方に対応します。
• AIを悪用した不正行為は、単なる取引詐欺にとどまらず、ユーザのID情報そのものを標的にし、かつてない規模で増加しています。
• 現在の環境で効果的な不正モニタリングを行うには、リアルタイムの検知とリスクスコアリング、IDおよびアクセス管理システムとの統合、ゼロトラストアーキテクチャへの対応、コンプライアンス要件への準拠が求められます。
• また、過剰な認証要求や誤ブロックを防ぐため、セキュリティとユーザ体験のバランスを取ることも重要です。
• 本人確認を優先した不正検出では、あらゆるシグナルを確認済みの人物と紐付けることで、誤検知や脅威の見逃しを低減します。

簡単に言えば、不正検出システムとは、取引、ユーザ行動、認証情報をモニタリングし、不正や違法行為の可能性をリアルタイムで特定するものです。 対象は金融詐欺や不正取引にとどまらず、ID情報の悪用や認証情報の窃取にまで及びます。 文書偽造の40%以上は国民身分証明書が関係しており、偽造IDの作成や他人のIDの窃取に悪用される可能性があります。

その代償は大きく、 ある報告によると、調査対象のリーダー企業において、2024年に不正行為が米国企業にもたらした損害は1,140億ドルに上り、これは売上高の9.8%に相当します。

アイデンティティに焦点を当てた詐欺防止詐欺検出ソフトウェアの形で、損失を削減し、システムの完全性を維持し、ユーザの信頼を高めることができる。 こうしたソリューションでは、行動分析、IDシグナル、リスク評価といった手法を用いて、不正の可能性を常に算出し、対処すべきタイミングを判断します。

不正モニタリング・検出システムは、IDセキュリティの重要性が特に高い業務で多く導入されています。 具体的には、金融取引、機密データやシステムへのアクセス、給付金の支払いや機密情報へのアクセスなど、重要度の高い承認プロセスが挙げられます。

不正検出システムは、ネットワーク全体にわたる包括的なリスクプロファイルを構築するため、複数のアプローチを多層的に組み合わせています。

ルールベースのロジックは防御の最前線として機能し、あり得ない移動（数分以内に異なる国からの複数のログイン試行など）や、通常の営業時間外に行われる高額取引といった明らかな異常を検出します。 こうした行動は、ユーザのIDがハッキングや窃取の被害に遭っている、または何者かが合成ID（架空の身元情報）を使用している可能性を示しています。 このアプローチでは、流出したパスワードデータベースの情報を活用し、盗まれた可能性のある認証情報を検出することもできます。 ただし、識別できるのは既知のパターンに限られる。

行動分析もまた重要なレイヤーの一つです。 ユーザがシステムとどのようにやり取りしているかを分析し、デバイス特性、ログイン場所や時刻、操作パターン、セッション時間など、通常の行動からの逸脱を検出します。 行動的生体認証はユーザ固有の特徴パターンを形成するため、認証情報が盗まれた場合でも複製が困難です。

最後に、機械学習が大規模データセットを分析してパターンの逸脱を検出し、他のレイヤーでは見逃しがちな微細な変化を捉えます。 犯罪者がAIを活用して手口を巧妙化させている現状において、学習し適応する能力を持つこの手法は特に重要です。

• 機械学習には教師あり学習があり、これはラベル付きデータ（過去の不正行為と正当な行為の事例）を使ってモデルを学習させ、新規取引における不正の可能性を予測します。 通常、モデルの学習に十分な履歴データがある場合に使用されます。
• 教師なし機械学習は、ラベル付きの事例を必要とせず、データ内の異常なパターンや逸脱を見つけることで不正の可能性を検出します。 履歴データが不十分な場合や、合成IDやディープフェイクといった新たな不正手口の特定に活用できます。

ハイブリッド型の不正検出は、機械学習モデルとルールベースのビジネスロジックを組み合わせ、最も精度が高く、適応性と即応性に優れたアプローチを実現します。

不正検出システムは、これらの手法を駆使して、どのリスクに対して介入すべきかを判断します。 しきい値を超えた場合はアラートを発信するか、ステップアップ認証を要求し、セキュリティを確保しつつ、リスクの低いユーザや状況に対してはスムーズな体験を維持します。

不正検出 vs. 不正行為の監視： 違いは何でしょう？

不正モニタリングとは、取引やユーザログインといったオンラインアクティビティを受動的に観察することを指します。 単独で使用する場合、担当チームがアクティビティを分析し、潜在的な問題を手動で特定する必要があります。

銀行ネットワークや行政機関など、多くの大企業・大規模組織では、その規模ゆえにモニタリングだけでは不十分です。 不審な行動や異常が見過ごされてしまうケースは少なくありません。 さらに、認証情報の窃取や悪用が絡む場合は、完全に検知をすり抜け、数秒で被害が拡大する恐れがあります。

一方、不正検出は、リスクが一定のレベルに達した時点でアラートを発する、能動的なアプローチを取ります。その時点でシステムが自動的にアラートを発信するか、対応アクションを実行します。

現在稼働している多くのレガシーシステムは、モニタリングはできてもリアルタイムでの介入機能を備えていません。 今日の高度化・巧妙化する脅威と、拡大を続ける企業インフラストラクチャに対応するには、問題発生時に即座に特定し、直ちに対処できるシステムが求められます。 ユーザーの本人確認に重点を置くことで、最新のシステムは不正の可能性をより迅速かつ正確、効率的に検知できます。

セキュリティ要件の高いさまざまな業界では、不正検出システムを活用し、ID情報を悪用したシステム侵入の試みを検出しています。

金融機関は、アカウントアクセスを有効にしたり、大口取引を承認したりする前に、適応認証を使用して顧客の本人確認を行います。 具体的な手法としては、デバイスフィンガープリンティングや行動分析を用いて、通常とは異なるログインパターンや取引を検出します。 これにより、アカウント乗っ取り、決済詐欺、合成IDの使用、漏洩した認証情報の悪用を防止できます。

不正検出ソフトウェアは、複数のID認証レイヤーを組み合わせることで、社会保障制度やメディケアなどのサービス向けデジタルポータルを保護するうえで、行政機関を支援します。 ログイン行動やデバイスフィンガープリントを分析し、ID窃取やアカウント乗っ取りの兆候となる異常を検出できます。 これにより、機密性の高い給付情報や個人データへのアクセス、およびアカウント変更を行えるのは正規ユーザのみに限定されます。

医療機関では、EHR（電子健康記録）システムや患者ポータルへの不正アクセスを検出するために不正検知ソフトウェアを活用しています。 例えば、不正検出システムは、保険請求、患者属性、診療履歴における異常を検出し、何者かが盗んだIDを使って医療サービスや処方薬を不正に取得しようとしている可能性を示すことができます。

複雑なネットワークを有し、分散型またはハイブリッド型の勤務形態をとる大企業では、不正の兆候を常に把握するために不正検知ソフトウェアを活用しています。 オンラインで商品やサービスを販売する企業では、これらのツールが顧客の決済活動をモニタリングし、盗難カードの可能性、不審な購入パターン、合成IDを検出します。

こうした業界における不正検出・モニタリングシステムは、強固な本人確認機能を組み込むだけでなく、業界特有の事情や要素も考慮しています 組織は自社のポリシーに合わせて不正検出ワークフローをカスタマイズでき、さまざまなイベントや一連のイベントに応じて適応認証を発動させることができます。

最新世代の不正手口は、システムだけでなくユーザのID情報を標的にしており、組織にかつてないほどの損害を与えています。 米国企業の約60%が2025年に不正による損失増加を報告しており、72%がAIを活用した不正を大きな課題と見込んでいます。

高度に巧妙化したフィッシング攻撃はAIを活用して大規模に実行されることが多く、成功率も高まっています。 「生成AIを使って偽のID情報を作成するケースが増えています。顔画像の生成、既存の人物の顔を使ったディープフェイク、AIが生成した音声を用いたフィッシング攻撃など、さまざまな手口が見られます」と、Entrustの不正対策シニアマネージャーであるSimon Horswellは述べています。 犯罪者は多数のMFA（多要素認証）リクエストを連続して送信し、ユーザに疲労感やいらだちを与え、誤操作を誘発することがあります。 盗まれたユーザデータはディープフェイクIDの作成に悪用され、本物との見分けがますます困難になっています。

残念ながら、従来の不正モニタリングツールやレガシーシステムでは、こうした攻撃を検知できないケースが多く、短期間で甚大な被害をもたらす恐れがあります。 最新の不正検出ソフトウェアは、本人確認を防御の中核レイヤーとして組み込んだ継続的かつコンテキストを考慮したモニタリング機能を提供し、すべてのアクセス試行や取引を確認済みのユーザーIDと紐付け、そのリスクをリアルタイムで評価します。

ただし、ソリューションを選定する際には、以下のような潜在的な課題に注意する必要があります。

• 正規ユーザを不審者として誤検知する偽陽性
• 本人確認の不備により不正を検出できない偽陰性
• 高速かつ自動化された不正攻撃に追いつけない遅延時間検知
• サイロ化されたデータや互換性のないツールによる既存システムとの統合の複雑化・信頼性低下
• ユーザの負担増や体験悪化を招く過度に厳格な制御 

効果的な不正検知・モニタリングシステムは、デバイスフィンガープリントと行動分析の組み合わせなど本人確認への多層的アプローチ、リアルタイムのリスクスコアリング、状況に応じて適応するワークフローを組み合わせています。 「金融取引のあらゆる段階でリスクが顕在化し始めています」とHorswellは述べています。 「これらのレイヤーすべてにAIを組み込み、すでに導入しているセキュリティを補強・強化すべきです」

Entrustの不正検出アプローチは、「本人を確認できなければ、そのやり取りも確認できない」という原則に基づいています。 そのため、当社の包括的な本人確認ソリューションは、身元証明、デジタルクレデンシャル、生体認証などの機能を組み合わせ、正規ユーザの利便性を損なうことなく、組織が不正のリスクを低減できるよう支援します。

当社の不正検出ソリューションは、受賞歴のあるAIを搭載し、正規文書と不正文書の両方で学習しています。 このアプローチにより、既知の不正パターンのみを学習した他の機械学習手法と比較して、不正の見逃しを54%削減できます。

EntrsutのID重視型セキュリティソリューションが、IDライフサイクルのあらゆる段階で不正行為やサイバー脅威への対策にどのように役立つかをご覧ください。