Formerly known as Shape AI Fraud Engine (SAFE), now F5 Distributed Cloud Account Protection. Learn more ›
オンライン不正対策のための強力な人工知能
Distributed Cloud Account Protectionは、既存のツールで見過ごされた不正行為をブロックし、正規ユーザーの不満を最大90%削減し、不正行為対策チームの作業負担を軽減します。
Distributed Cloud Account Protectionは、リアルタイムのクローズドループ エンジンと大規模な統合テレメトリにより、アプリケーション セキュリティと不正対策のための統合ソリューションを提供し、お客様の不満を緩和し、不正行為を未然に防ぐことができます。
不正行為による攻撃や損失は増加の一途をたどっています。企業は、絶えず変化する脅威、顧客の不満を減らすというプレッシャー、調査すべき不正行為の急増、人員不足のバランスをとるのに苦労しています。
攻撃者はすぐに適応して攻撃方法を変更します。また、組織のサイロ化によって可視性が欠如することで生じる脆弱性を巧みに悪用します。
複雑な不正防止製品が開発されているにもかかわらず、巧妙な攻撃者は、技術的に高度な不正手法を展開して従来の不正行為検出アプローチを打破しているため、不正行為による損失が続出しています。
階層化された専用製品は、調整やメンテナンスに時間がかかり、誤検知が多いため、不正行為対策チームは複雑で非効率的な作業を強いられ、運用コストが増加します。
認証に問題があると、優良顧客に不要な不満を抱かせ、取引の中止や正当なユーザーと収益の損失につながる恐れがあります。
Fortune 500社の本番環境において、Distributed Cloud Account Protectionは既存のソリューションと比較して2倍の不正行為を特定し、誤検知も少なくなっています。
正当なユーザを識別して、MFAなどの課題を減らし、カスタマ エクスペリエンスを向上させます。
ルールを作成したり、スコアを解釈したりする必要はなく、審査対象となるトランザクションを削減しながら、リアルタイムで不正をブロックできます。
Distributed Cloud Account Protectionは、クローズドループのAIエンジンと、1日あたり10億件以上のトランザクションに基づいて構築された大規模な統合テレメトリを搭載しており、ユーザー ジャーニー全体からリアルタイムでトランザクションを監視します。高度な信号収集、行動や環境に関する洞察を用いて、このプラットフォームはユーザーの意図を独自に判断し、悪意のある行為を正確に検知し、高い不正検知率を実現します。このプラットフォームのAIエンジンは忠実度の高い単一の結果をリアルタイムで提供し、適応型MLは迅速な再トレーニングと継続的な検出強化を提供します。
リスクレベルの正確かつリアルタイムの予測。
忠実度の高い単一の成果により効率を最大化。
MLモデルが動的に適応して不正検知を継続的に強化します。
オンライン詐欺を未然に防ぐリアルタイムのクローズドループ エンジンを搭載した強力なAIソリューションにより、不正行為を検知して排除します。
ユーザの行動のあらゆる側面において、一連のテレメトリ データ、環境データ、および行動データに基づいてオンライン トランザクションを評価します。同一ユーザーが使用する異なるブラウザやデバイス間のコンテキストを統合し、ユーザーの意図を正確に判断することも可能です。
トランザクションデータと企業の不正行為ファイルをAIエンジンに送り込むことで、忠実度の高い単一かつリアルタイムの成果が得られるため、不正を即座に削減でき、その効果はエンジンが消費するデータ量に比例して上昇します。
不正防止の成果をもたらすクローズドループシステムは、ソリューションの維持と調整を行うことで、リアルタイムに判断を下し、調査の対象となるインシデント数を減らし、不正行為対策チームの負担を軽減します。
洗練されたカスタマ エクスペリエンスにより、オンラインロイヤルティを獲得します。
ユーザエクスペリエンスに影響を与えることなくリアルタイムで不正行為を阻止します。
不正行為や収益損失につながる前に、ATOを阻止します。
Distributed Cloud Account Protectionは、ユーザジャーニーの全フェーズで不正行為を防止するためのクラウド マネージド サービスです。
JavaScriptタグがクライアントのシグナルを収集し、APIサービスと安全に通信します。
「Distributed Cloud Account Protectionのおかげで、既存の不正対策ソリューションに比べて177%多くの不正を検知することができました。」