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イノベーション

2024年7月18日

 

アルゴリズムの裏側：AIとグラフ技術がカード詐欺師を取り締まる方法

MastercardのAI Garageに所属するデータサイエンティストが、不正利用されたカードを検出するための同社の最新の取り組みの裏側を明らかにする。

画面上の数字に、それらを繋ぐ線を重ねて表示し、AIを用いた不正検出を例示している。

Elyse Cuttler

Director, Global Communications, Mastercard

オンライン詐欺は一大ビジネスであり、それに携わる者はハッカー、マーケター、セールスマン、さらにはカスタマーサービス担当者など、様々な肩書きを持っている。

スパイウェアやマルウェア、カードスキミングなどの手口を用いて、詐欺師たちは何百万もの決済カード番号を盗み出し、違法なウェブサイトで転売している。彼らは、盗んだカード番号を部分的に公開して宣伝することさえある。これは、潜在的な顧客を誘惑するのに十分な情報ではあるが、カードを特定して将来の不正行為を防ぐには不十分な情報だ。

今まで。マスターカードのデータサイエンティストは、大規模なデータセットに基づいて新しいコンテンツを生成するように自己学習する生成型AIと、データポイント間の関係性やパターンを検出できるグラフ技術を組み合わせることで、不正利用されたカードが使用される前に、以前の2倍の検出率で発見できるようになった。

ヤティン・カティアルは、MastercardのAIガレージでこのアルゴリズムを開発したチームの一員である。これらのデータサイエンティストは、主にインドのグルガオンを拠点とし、サイバーおよびインテリジェンスソリューションを開発し、社内および顧客が直面する課題にAIの専門知識を応用し、シーケンスデータ、グラフモデリング、合成データモデリングなどの分野で特許取得につながる研究に従事している。

Mastercardのニュースルームは先日、Katyal氏にAI Garageがどのようにこの課題に取り組み、不正行為対策に最新技術をどのように活用しているのか、その詳細について尋ねた。「一番嬉しいのは、自分のアルゴリズムがようやく機能し始めた時だ」と彼は言う。「私にとってそれは、解決するまでは方法論というより芸術に近いものです。」

Mastercardは長年にわたり、サイバーセキュリティソリューションに人工知能を活用してきた。不正利用されたカードをより正確に特定するために、私たちはどのようにAIを新たな方法で活用しているのでしょうか？

カティアル氏：私たちは、世界中の銀行がサイバーセキュリティ上の脆弱性を事前に特定し、潜在的なデータ漏洩を検出するのを支援するサイバーセキュリティチームと緊密に連携し、違法なウェブサイト上で不正利用されたMastercardをもっと特定するためのアルゴリズムを開発しました。最大の課題は、カード番号の一部しか特定できなかったことだった。それは、詐欺師が16桁のカード認証情報の一部を違法なウェブサイトに掲載し、他の犯罪者に販売しているためです。下4桁など部分的な情報しかなくても、そのデータは1枚または複数のカードに関連付けられる可能性があり、問題を解決するのは非常に困難です。

また、違法なウェブサイトで流出した可能性のあるこれらのカードは、当然のことながら、いわゆるBIN攻撃（詐欺師が自動ソフトウェアを使用して、銀行識別番号から始めてクレジットカード番号のさまざまな組み合わせを推測してテストする攻撃）や詐欺事件でより高い割合で使用されていることも判明しました。しかし、攻撃者の手法が急速に進化するにつれて、パターンも変化し続けている。このため、データポイント間の関係性に焦点を当て、ネットワーク内の潜在的にリスクのあるカードや漏洩したカードをすべて追跡して予測アルゴリズムを改善できるグラフデータベース技術の利用を検討するに至りました。

では、それはどのように機能するのでしょうか？

カティアル氏：私たちは、最近報告された不正取引、既知または疑わしい不正アクセスを受けた加盟店、および事前承認済み取引のテストなどのその他のシグナルを利用して、不正行為の可能性のある最近の活動をスキャンしています。当社は不正利用されたカード情報を探すために、違法なウェブサイトを直接スキャンすることはありません。不正行為を追跡するために必要なデータを取得するために、パートナーや第三者機関と協力しています。

生成型AI、高度なアルゴリズム、グラフ技術を用いることで、不正利用されたカードの16桁のカード番号全体と、それらのカードが犯罪者によって使用される可能性を予測することが可能です。この情報により、銀行はこれまで考えられていたよりもはるかに迅速に、疑わしいカードを停止できるようになるでしょう。このアルゴリズムはカードと加盟店を分析し、関連するリスクに基づいて両者の間にリンクを生成します。これらのリンクは、新しいデータが生成されるたびに継続的に作成または削除されます。この処理の後、アルゴリズムは違法ウェブサイト上で潜在的にリスクのあるカードのリストを生成し、そのようなカードが犯罪者によって使用される可能性を示します。

グラフ技術はMastercardとその顧客にどのような優位性をもたらすのか？

カティアル氏：私たちは既にAIを使ってカード詐欺を検知し、阻止しています。しかし、生成型AIを用いることで、この技術は、従来の統計的手法や機械学習に基づくソリューションよりも、将来の取引を新たな脅威からより効果的に保護することを可能にする。グラフ技術は、Mastercardネットワーク全体の活動を追跡するのに役立ち、ネットワークの効率性を向上させます。

例えば、1枚のカードが200枚のカードに紐づけられ、そのうち30枚の不正利用されたカードが使用された1つの加盟店と危険な関連性を持つ場合がある。銀行に対して、より迅速かつ正確に通知することが可能です。その後、カードはブロックされ、再発行される。不正利用されたカードでの取引試行を継続的に監視することで、不正行為を軽減し、サイバーセキュリティを強化することができます。

当社は既にこの技術をサイバーセキュアに組み込んでおり、発行会社や加盟店がシステム全体のサイバーリスクをより的確に理解・評価し、潜在的な侵害を未然に防ぐことができるようにしています。