キャッシュレス決済不正利用ケースから考える 新たな不正パターンに追随する不正利用予測検知 ~機械学習の予測モデルを取り入れたリアルタイムモニタリング~

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アルテアエンジニアリング株式会社 妹尾明 / Senoo Akira

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キャッシュレス決済サービスの急速な普及に伴い、悪意のある第三者からの不正アクセスおよび、なりすましによる不正取引や不正出金に、新たなパターンが次々と出現しています。従来のルールベースに基づく不正検知システムではますます多様化する不正手口に対応しきれません。 本講演では、機械学習ツールKnowledge Studioを使いGUI操作で作成した不正利用の予測モデルをリアルタイム可視化ツールPanopticonと連携させ、利用状況をモニタリングするユースケースをご紹介いたします。

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