Akamai、高度なボット検知とエンティティのグローバル評価を発表
ボット管理は「いたちごっこ」だと言われています。ボット管理ベンダーがボット検知／緩和機能を開発すると、ボット運用者はその機能を回避する新しい攻撃方法を見つけ出します。それを受けて、ベンダーはその新しい攻撃に対処するための新しい検知／緩和機能を開発します。こうして堂々巡りに陥ることになります。
金銭を狙う攻撃者
このような「いたちごっこ」が繰り広げられるのには明確な理由があります。標的となるサイトへの攻撃に成功することで金銭的利益を得られるためです。巧妙な攻撃は、多くの場合、自動化と人間の操作を組み合わせたものです。顧客アカウントを乗っ取って不正利用する人間の犯罪者や、高価値商品を買い占めて値段を吊り上げて転売するボット運用者など、攻撃に成功すると多くの見返りを得られます。
動的に対応することが、不正行為や詐欺行為の防止に繋がります。ここでは、ベンダー側や企業側で継続的な革新を行い、特定の攻撃者の一歩先を行くことが求められます。
不正利用や詐欺からの防御ソリューションの強化
だからこそ、Akamai は 不正利用や詐欺からの防御ソリューションに大々的に投資し続けています。Akamai は、世界的に有名なブランド、そして世界中の攻撃者から標的にされるブランドの多くを保護しています。そのため、極めて巧妙な攻撃や最新の攻撃に日々遭遇しており、その経験に基づいて最先端の保護機能を開発しています。
本日発表する機能強化は、非常に高度な人工知能（AI）や機械学習（ML）モデルなどを通じて、最新の攻撃を予測し、防御するものです。主な内容は次のとおりです。
信頼できるユーザーのグローバル評価：Akamai のお客様は、Akamai ネットワーク全体の可視性に基づいてユーザーログインのリスクスコアを取得するなど、ネットワーク効果を活用できます。この機能では、Akamai Account Protector のすべてのお客様にわたって、エンティティの累積履歴を調べて、すべてのユーザーログイン（ユーザーが初めてサイトにアクセスした場合も含む）について、信頼性の指標と正確なリスクスコアを特定します。
顧客固有の機械学習：Akamai の堅牢な AI／ML 技術をさらに発展させて、顧客固有のモデルに対応できるようになりました。ディープ・ラーニング・モデルが、標的になりやすい有名ブランドの Web サイトに対する巧妙な攻撃を学習します。この学習内容を高度なアルゴリズムに組み込み、新しい攻撃に対する緩和策を、数日や数週間どころか、数分で実装します。
強化されたスクレイパー検知：これまでのスクレイパーボットは決して巧妙なものではありませんでしたが、最近は著しく進化しています。新型コロナウイルスの流行やサプライチェーンの問題により、サイトをスクレイピングして、価格や在庫などの情報を盗み出すことに経済的合理性が成立するようになったためです。このスクレイパーボットの巧妙化を受けて、Akamai は高度な検知を通じて防御を強化しています。
ブラウザー偽装検知：ボット運用者は、特定のブラウザーを偽装することで、検知を回避しようとします。Akamai のブラウザー偽装検知では、定期的なチューニングを行うことなく、高い精度で偽装を検知し、他の検知方法よりもフォールス・ネガティブ（検知漏れ）を抑制できます。
マーケティング分析のシグナル伝達：在庫の買い占めや Credential Stuffing などの不正行為や攻撃に加えて、ボットトラフィックによってマーケティングデータ（最もアクセス数の多いページなど）が歪められる場合もあります。マーケティング分析のシグナル伝達が強化されたことで、マーケティング担当者はサイトの指標を確認する際にボットトラフィックを除外し、人間によるトラフィックに基づいて意思決定を行い、顧客体験を強化できます。
保護機能を最新の状態に維持
組織にとって、 ボット管理戦略 を最新の状態に維持することが重要です。ボット運用者は常に攻撃を行ったり、検知を回避しようとしています。そのため、セキュリティチームは最新の機能を使用してボットや攻撃者の不正行為から防御しなければなりません。
今回の機能強化は、Akamai の堅牢なソリューション機能をさらに強化するものです。当社のソリューションは、その有効性と防御能力について、市場アナリストから高く評価されています。
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