投稿日: Jul 21, 2022
本日、Amazon Fraud Detector (AFD) が Account Takeover Insight (ATI) モデルのサポートを開始しました。これは盗まれた認証情報、フィッシング、ソーシャルエンジニアリング、その他の形態のアカウント乗っ取りによって侵害されたアカウントを検出するために特別に設計された低レイテンシーの不正検出の機械学習 (ML) モデルです。この ATI モデルは、従来のルールベースのアカウント乗っ取りソリューションに比べて最大 4 倍多く ATI 不正を検出しながら、正当なユーザーへの負荷レベルも最小限に抑えるように設計されています。
毎年、不正行為により数十億のアカウントが侵害されています。多くの企業は高度な詐欺対策チームを持っていても、まったく保護を行っていなかったり、作成と拡張が簡単なルールベースのソリューションを使って侵害されたアカウントを検出していたりしています。
ATI モデルを使用すると、不正ラベルの収集や高度なデータエンジニアリングを必要とせずに ML モデルを組み込んでアカウント乗っ取りの検出を簡単に改善できます。使い始めるには、オンラインログインからラベルのない未加工データをアップロードするかストリーミングするだけです。その後、ATI パイプラインがデータの検証と変換、モデルの構築、本番環境への導入に必要なすべてのステップを処理します。このモデルは、ユーザーの行動パターンから学習し、それによって正常なログインと異常なログインを判別するように設計されています。Amazon Fraud Detector は 1 秒間に最大 200 件 (リクエストに応じてそれ以上も可能) の不正予測の処理のために自動的に拡張するよう設計されており、最小限のレイテンシーで不正評価を返すことができるため、すべての本番トラフィックを同期して評価し、ユーザーへの負荷を軽減するのに役立ちます。