決済脅威インテリジェンスが銀行の不正対策を迅速化する仕組み

• 詐欺師たちは、ディープフェイク、情報窃盗、AI搭載ボットといった高度な手口を用いて、攻撃の速度と規模を拡大させている。
• 決済における脅威インテリジェンスは、不正行為の早期兆候を示すことができ、不正対策チームがリスクが深刻化する前に予測し、軽減することを可能にする。
• 不正対策チームとサイバーセキュリティチームが脅威インテリジェンスデータを積極的に共有することで、決済詐欺の検出と防止を迅速化できる。

今日の詐欺師は、より迅速に、より高度な装備で、より緊密に連携している。そして彼らはAIと自動化技術を駆使して、驚異的なスピードで脆弱性を悪用している。

現在の状況では、データ漏洩から収益化までの所要時間は、多くの場合1日未満です。漏洩した認証情報のほぼ3分の2（ 65％ ）は、盗まれてから24時間以内に販売されている。

反撃するには、不正対策チームとサイバーセキュリティチームが攻撃者のスピードに追いつく必要がある。しかし、タイムリーな脅威情報がなければ、彼らはしばしば一歩遅れをとってしまう。実際、世界のリーダーのうち、データ漏洩の通知を受ける前に不正行為のパターンを検知できるのはわずか36％に過ぎない。これは憂慮すべき遅延であり、特に組織が情報漏洩を特定して封じ込めるまでに平均241日かかることを考えると、なおさらである。

ギャップを埋め、決済詐欺の検出と防止を加速させるには、不正対策チームは、早期の不正兆候を明らかにし、積極的な計画を可能にする決済脅威インテリジェンスにAccessできる必要がある。

詐欺師たちは、自動化技術や新たなデジタルツールを活用し、サイバー攻撃から金融詐欺へと至るプロセスを加速させている。これらの戦術により、彼らはサイバー攻撃を前例のないスピードで自動化、適応、拡大することが可能になり、決済詐欺の発生方法を根本的に変革している。

サイバー犯罪者は現在、リアルタイムで攻撃を自律的に洗練できるAIエージェントを導入している。

例えば、詐欺師はクレデンシャルスタッフィング攻撃において、盗んだユーザー名とパスワードを複数のサイトでテストするために、自動化されたボットをよく利用する。しかし、攻撃者はますます、より有望な認証情報の組み合わせを特定したり、侵害しやすいと思われるアカウントを標的にしたりできるAIツールを試すようになっている。

単純で反復的な動作を行う従来の自動ボットと比較して、自律型AIシステムはより高速で効率的である。これらはサイバー脅威の新たなフロンティアを象徴するものであり、適応性が高く、継続的で、防御がますます困難になっている。

当然のことながら、現在では最高情報セキュリティ責任者（CISO）の80％が、 AIを活用したサイバー攻撃を最大の懸念事項として挙げている。このような進化に伴い、効果的な不正防止策は、攻撃の早期兆候を特定し、サイバーセキュリティ対策を調整し、積極的な対応策を計画することにかかっています。

情報窃盗マルウェアは、システムに侵入して機密性の高い個人情報（PII）を盗み出すように設計されたマルウェアです。これらは認証情報の窃盗を自動化することで決済詐欺の手口を助長し、攻撃者が手動の手法よりもはるかに速く大量のデータを収集することを可能にする。

情報窃盗装置は安価で広く入手可能である。素人犯罪者でも、オンラインのサイバー犯罪サービス市場から既製のマルウェアツールキットを購入できるため、簡単に攻撃を実行できる。

情報窃盗犯は、個人情報窃盗犯を通じて個人識別情報（PII）を収集した後、そのデータを利用してアカウント乗っ取りやなりすまし詐欺を行ったり、ダークウェブのマーケットプレイスで販売したりすることができる。個人情報（PII）の要素は、社会保障番号から、本人確認を回避するために悪用される可能性のある一見些細な個人情報まで、多岐にわたる。2024年だけでも、アカウント復旧に関する問い合わせでよく見られることから、盗まれたカード情報とともに、 400万人の母親の旧姓が販売された。

生成型AIは、犯罪者が大規模かつ迅速に説得力のある人物像を作り出すことを可能にすることで、なりすまし詐欺を加速させている。

AIを利用することで、犯罪者は実在の人物の顔や声を模倣したディープフェイクを迅速に作成でき、本人確認を回避して不正な取引を承認することが可能になる。同様に、社会保障番号などの実在する要素とAIが生成した名前や顔写真を組み合わせた合成IDは、クレジットカードの申し込みや新規口座開設などの手続きにおいて、正当な申請者になりすますためにますます利用されている。

盗まれた個人情報が大量にオンライン上に流通している現状では、サイバー犯罪者は容易に偽のデジタルペルソナを作成し、複数の詐欺行為を同時に実行することが可能になっている。金融機関のほぼ半数（46％）がディープフェイク関連の詐欺未遂事件の増加を報告しており、これらの攻撃が新たな脅威から主流のリスクへと移行しつつあることを示している。

決済に特化した脅威インテリジェンスは、不正対策チームに対し、潜在的な不正行為の兆候を早期に把握する能力を提供する。詐欺師がAIやその他の高度なツールを使って攻撃の速度と規模を拡大する中、このデータは、以下の機能を実現することで、チームがより効果的な対応を調整できるようにします。

サイバーセキュリティチームと不正対策チーム間の壁が、決済詐欺の検出と防止に向けた連携した取り組みを阻害し続けている。実際、世界の金融機関の幹部の4人に3人は、サイバー脅威インテリジェンスソリューションを導入しているものの、不正防止対策を効果的に改善するための統合機能が不足していると述べている。

決済脅威インテリジェンスは、サイバーセキュリティデータを、不正対策チームが解釈し、サイバーセキュリティ担当者と議論できる実用的な洞察に変換することで、このギャップを埋めます。

決済に特化した脅威インテリジェンスは、サイバーセキュリティと不正に関するデータを共通のコンテキストに統合することで、不正対策チームにリスクの全体像を提供します。チームが同じ行動計画を共有することで、共通の対応策を策定し、新たな脅威が発生した際に連携して対応することができる。

例えば、統合された分析結果は、不正対策チームがサイバー攻撃がどのように下流の不正行為につながるかを理解し、それに応じて対策を講じるのに役立ちます。犯罪者が盗んだカード番号を少額のテスト取引（カードテスト）によって検証しているという情報が得られた場合、不正対策チームは損失が発生する前に予防措置を講じることができる。

不正行為が確認されてから対応するのではなく、チームは不正行為を未然に防ぐことができるようになった。決済脅威インテリジェンスは、犯罪者が利益を得る前に不正対策チームが介入できるようにする早期警告信号を提供する。

Mastercard Threat Intelligence（MTI）では、これらの対策が組み込まれています。例えば、MTIはカードの不正使用を検知すると、カード発行会社に警告を発し、従来の不正対策システムでは検知できないような高額取引にカードが使用される前に、不正使用取引を拒否することができる。

このような可視性があれば、不正対策チームは、確認された事案への対応のみから、脅威を予測し、防御策を計画することへと移行でき、損失の防止に役立つ。

サイバー犯罪が加速するにつれ、不正対策チームとサイバーセキュリティチームの連携は不可欠となる。決済に特化した脅威インテリジェンスは、今後の方向性を示すものであり、部門間の壁を取り払い、不正行為が発生する前に阻止するための統一的な取り組みを推進するのに役立つ。

Mastercardの脅威インテリジェンスを活用することで、チームは決済詐欺の脅威に先手を打つことができます。新たなリスクに関する厳選された情報、自動検出、および代理対応により、顧客を保護するための、より迅速で積極的かつ連携のとれた防御が実現します。

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