詐欺は進化しています。洗練された戦術と先進的なテクノロジーにより、詐欺の調査はますます複雑になり、アナリストは膨大なデータに埋もれてしまいます。費用は？重要なパターンが見逃され、調査が長引いて、組織は脆弱なままになります。
しかし、調査を自動化し、検出時間を短縮し、一貫して高品質の分析を提供することで、流れを変える方法があったらどうでしょうか?まさにそれが、当社の新しい GenAI を活用した調査の目的です。
基本的な AI を超えて: 不正分析における言語モデルの力
多くのソリューションでは AI を使用して不正データを分析していますが、Mosaic AI Insights は LLM ベースの AI エージェントとして動作することで、さらに一歩進んでいます。
AI 搭載ツールのほとんどは、受動的なクエリ システムとしてのみ機能します。つまり、データについて質問すると、回答が返されます。ただし、Mosaic AI Insights は、どのデータを分析し、どのように処理するかを独自に決定する、自律的な LLM ベースのエージェントとして機能します。熟練した調査員のように、膨大な量の不正データを積極的に処理し、重要なパターンを自動的に識別し、複雑な技術的調査結果を誰もが理解できる明確で実用的な説明に変換します。しかも、すべて数秒で実行されます。
当社の実装では、高度な言語モデルを活用して、コンテキストの理解、パターンの識別、自然言語での洞察の伝達など、最も得意とする作業を実行します。つまり、AI Insights が自動的に提案を行い、検出から対応までの時間を短縮するため、不正調査担当者はレポートの作成や関係者への技術的調査結果の説明に何時間も費やす必要がなくなります。
このように考えてみましょう。Mosaic は、アナリストのデスクの上に積み上げられ、処理を待っている比喩的な「レポートの山」を片付けるのに役立ちます。重要な洞察がデータに埋もれて時間が無駄になるのではなく、システムが積極的にパターンを識別し、ストーリーを伝えます。結果？最も必要なときに、より迅速な意思決定、より少ない労力、そして実用的な洞察が得られます。
調査プロセスの自動化
現在、当社の AI 機能は、通常アナリストの膨大な時間を費やす不正調査の 2 つの重要な側面に重点を置いています。まず、時間的パターンを調べて詐欺キャンペーンを分析し、協調攻撃とその時間経過に伴う進化を自動的に識別します。第二に、相互接続された組織のネットワークを分析することで詐欺組織のマッピングを行い、そうでなければ検出されない可能性のある高度な操作を明らかにします。
複雑なグラフから明確な洞察へ: 実世界の例
詐欺グループを調査する場合、アナリストは通常、相互接続されたユーザー、デバイス、および IP アドレスを示す複雑なネットワークの視覚化から始めます。一見すると、これらの視覚化は圧倒的に見えます。つまり、重要なパターンが明白に見えなくなるノードと接続の迷路のように見えるのです。これは多くの場合、「分析麻痺」につながり、膨大な量のデータと制限のない調査によって生産性が低下し、実用的な洞察が遅れることになります。経験豊富なアナリストであっても、何が起こっているのかの全容を解明するには何時間もかかるかもしれません。
ここで、当社の AI 分析機能が真価を発揮します。私たちのシステムが複雑なグラフ データを実用的な洞察に変換する方法を示す最近の詐欺グループの調査を見てみましょう。
Mosaic AI は、接続されたエンティティの密なネットワーク視覚化から始めて、パターンと関係性を自動的に分析し、高度な詐欺行為を明らかにする明確な物語を作成しました。
- 協調的な自動化:複数の指標により、不正行為の組織化されたネットワークが明らかになりました。
- わずか23 個の IP アドレスを介して88 台のデバイスが動作しており、著しい集中化が見られます。
- 単一の IP アドレスで47 台のデバイスを制御し、集中型オーケストレーションを示します。
- 異常なユーザー行動:
- 5 つのユーザー アカウントがほとんどのアクティビティを担当しており、各アカウントが11 ～ 23 台のデバイスを管理しており、これは通常の使用パターンをはるかに超えています。
- 自動化パターン:
- 動作シグネチャは、同期されたタイミングと同一のブラウザ構成で、主要アカウント全体で98% の自動化率を示しました。
- デバイスと場所の操作:
- デバイスの 98.7% にスプーフィングや位置情報操作の証拠が見られ、検出を回避するための組織的な試みが示唆されました。
この分析が特に強力なのは、複数の層の洞察を組み合わせる点です。システムは自動的に次の処理を実行します。
- 多数のデバイスがわずか数か所のネットワークの場所から制御されているパターンを特定しました。
- ユーザーが通常よりもはるかに多くのデバイスを管理する異常なアカウント動作を検出しました
- ネットワーク全体で洗練された自動化パターンを発見
- デバイス操作と位置情報の偽装の組織的な試みを発見
この明確な物語の背後には、洗練されたデータ分析があります。このシステムは、速度パターン、タイミングの相関関係、地理的分布など、多数のメトリックを処理しながら、生データの分析と解釈のオーバーヘッドに対処し、データ品質を向上させ、これらの洞察をビジネス ワークフローに統合します。Mosaic AI は、これらの手順を自動化することで、調査員が生データに圧倒されることなく、不正行為を示す最も重要なパターンを把握できるようにします。その結果、技術系と非技術系の両方の関係者が理解して行動できる明確で実用的なストーリーが得られ、不正行為の対策と調査チームをシームレスにサポートできます。
緩和までの時間を短縮: サイバー詐欺の融合を実現
不正行為防止においては、平均緩和時間 (MTTM) などの指標の重要性はいくら強調してもし過ぎることはありません。詐欺行為の検出と対処にかかる時間を短縮することは、損失を最小限に抑え、ユーザーを保護するために重要です。しかし、実際には、ほとんどの組織は MTTM などの KPI を通じて効率を測定するのに苦労しています。不正行為は事後に発見されることが多く、調査から得られた洞察が実用的な予防策につながることはほとんどありません。
ここで、当社の AI Insights が単なるソリューションとしてではなく、変化の触媒として登場します。当社の革新的なアプローチは、半教師あり学習と高度な分析を活用して、個別の詐欺事件と、その根本的な原因（戦術、脆弱性、ID など）との関係を強化します。そうすることで、私たちは組織が不正行為と、MTTM などの指標がすでに成功の中心となっているより高度なサイバーセキュリティ領域との間のギャップを埋めるのを支援します。
Transmit Security は、この変化をリードする独自の立場にあります。サイバーセキュリティを第一に考える企業として、私たちは進化する詐欺行為の世界に深い専門知識をもたらします。業界アナリストによって強調されているものの、実際に導入されている人はほとんどいないトレンドである、詐欺対策チームとサイバーセキュリティ チームの融合を可能にすることで、組織がより効果的に連携し、業務を調整できるようにします。AI Insights は調査ワークフローを自動化するだけでなく、考え方の転換を促進し、チームが MTTM などの測定可能な KPI を採用し、積極的な予防に重点を置くように促します。
技術的な検出と人間の理解をつなぐ架け橋
AI Insights が特に強力なのは、技術的な検出システムと人間の意思決定者との間の橋渡しとして機能する能力です。複雑な技術データから明確で実用的なナラティブを自動的に生成することで、熟練したアナリストの負担を軽減しながら、詐欺の脅威に対してより迅速かつ情報に基づいた対応が可能になります。
このシステムは現在、構造化データ処理、ネットワーク分析、AI を活用した物語生成を含む高度なパイプラインを通じてデータを処理しています。この体系的なアプローチにより、詐欺調査に必要な高い精度基準を維持しながら、関連するすべてのパターンが特定され、明確に伝達されます。
現在の能力、将来のビジョン、そして今後の道筋
Mosaic AI Insights はすでに不正行為対策チームの運営方法を変革しています。複雑な不正データを明確で実用的な説明に変換することで、生のデータを解釈する手作業が不要になり、すべての調査で一貫した高品質のレポートが保証されます。これは単に時間を節約するだけではなく、調査員が最も重要なこと、つまり詐欺の防止に集中できるようにすることが目的です。
しかし、私たちはそこで止まるつもりはありません。私たちのビジョンは、AI Insights を完全に自律的な調査エージェントにすることです。パターンを識別するだけでなく、調査パスについてリアルタイムで決定し、適切なツールを選択して実行し、新たな脅威を積極的に発見するシステムを想像してみてください。このレベルの自動化はまだロードマップ上にあります。しかし、現在のバージョンでは、不正調査ワークフローの重要な部分を自動化することで、すでに効果を発揮しています。
これからの道のりは刺激的で、私たちはまだ始まったばかりです。
チームの不正行為の調査方法を変革する準備はできていますか?Mosaic AI の機能によって不正調査を強化し、徹底的な分析に必要な時間と労力を大幅に削減する方法について詳しくは、お問い合わせください。
