AIで偽造ID急増、不正対策のシーオンがシグナル分析を拡充し不正グループを検知

不正対策とAML（マネーロンダリング対策）コンプライアンスのためのAIコマンドセンターを提供するシーオン（SEON）は本日、シグナルインテリジェンス（Signal Intelligence）の拡充を発表した。プラットフォームのシグナル基盤を900以上から1,100を超える独自の直接取得データポイントへと拡大する。新たに住所インテリジェンス、セッション行動、電話・通信事業者データをカバーするほか、デジタルフットプリントとデバイスのシグナルも強化した。今回の拡充により、リスク管理チームは顧客体験に手順を追加することなく、本人情報の矛盾や不正グループをつなぐインフラを暴くことができる。

顧客が本物かどうかを見分けることは難しくなっている。かつて不正行為者は、本人確認の証拠を揃え、フォームを一つずつ記入し、アカウントを一つずつ操作しなければならなかった。顧客になりすますには以前は手間がかかったが、今ではインターネット接続とプロンプトさえあればよい。生成AIツールは、信憑性のあるプロフィールや一貫したデバイス履歴を数分で作り出せる。金融活動作業部会（FATF）によると、スマートフォンを持っていれば誰でも、SNSのプロフィールを作成するのと同じくらいの時間で説得力のあるディープフェイクを生成できる。公認AMLスペシャリスト協会（ACAMS）の報告では、金融犯罪対策の専門家の75%が、3年連続で生成AIの悪用を最大の新たなリスクに挙げている。どの身元を使い、誰を狙うかを選ぶのは依然として不正行為者だが、その量産は機械の速度でAIエージェントが担っている。

不正対策チームにとっての課題は、個々のシグナルがそれ単体では正当に見え得ることだ。メールアドレスは検証を通過する。デバイスは問題がないように見える。住所も確認が取れる。不正が浮かび上がるのは、これらのシグナルを相互に照合したときだけだ。シーオンの今回の拡充は、こうした各層においてリスク管理チームにより多くの独立した証拠を提供し、何が捏造され、何が使い回され、何が変化したのかを暴く機会を増やす。身元像のうち、履歴、関連インフラ、リアルタイムの行動という3つの要素を深掘りし、その文脈をルール、アナリスト、AIエージェントによる後続の判断に生かす。

AIがすぐには作り出せない履歴を明らかにする

• デジタルフットプリント（Digital Footprint）チェックは、メールアドレスや電話番号が、人々が長期にわたって利用するサービスのどこに現れているかを示す。カバー範囲を拡大し、AI開発者向けプラットフォーム、求人サイト、不動産サイト、マッチングアプリを含めた。
• フォンインテリジェンス（Phone Intelligence）には、SIMスワップと番号ポータビリティの履歴が加わった。
• これらのシグナルを組み合わせることで、ある身元と電話番号が今この瞬間以前から存在していたかどうかをチームが判断しやすくなる。

不正グループが使い回すインフラを暴く

• アドレスインテリジェンス（Address Intelligence）は、240以上の国・地域で住所を検証・標準化し、正確な住所と建物に一貫した識別子を割り当てることで、乱雑な住所文字列をリスクシグナルに変える。これらの識別子により、無関係なはずのアカウントが同じ場所で部屋番号や表記の揺れを使い分けているケースが明らかになる。
• デバイスインテリジェンス（Device Intelligence）の拡充されたシグナルは、AIエージェントによる活動、侵害されたiOSデバイス、Android端末のeSIM不一致、さらにVPNによって表面上のIPが隠されている場合のネットワーク所在国の食い違いも検出する。
• これらのシグナルを組み合わせることで、使い回されたインフラに結び付くアカウントを特定し、デバイス環境が信頼できるかどうかを評価しやすくなる。

意図が形成される過程でそれを把握する

• セッションモニタリング（Session Monitoring）は、オンボーディングからログイン、アカウント復旧、チェックアウト、決済に至るまで顧客の行動を追跡する。
• チームはセッションの進行中に、自動化、リモートアクセス、画面外での操作、通話中の状態を検知できるため、不審な活動がアカウント乗っ取りに発展する前に介入できる。

より多くのシグナル文脈で、エージェントと人間のあらゆる判断を研ぎ澄ます

• シーオンのAIコマンドセンター内で、不正対策およびリスク管理チームは新たなシグナルをルール、アラート、顧客審査、ネットワーク調査に活用でき、あらゆる判断が全体像に基づいて行われる。
• 今回の拡充で追加されたすべてのシグナルは、シーオンのモデル・コンテキスト・プロトコル（MCP）サーバーを通じて、調査担当者が選んだAIツールに接続することもできる。これにより、エージェントはすべての文脈を一か所に集約した状態で、実際の証拠に基づいて推論できる。
• 人間のアナリストとAIエージェントは同じシグナル基盤を使って作業でき、検知から調査、対応まで証拠を引き継ぐことができる。

「AIによって、信憑性のある身元を安価に作り出せるようになった。不正行為者が大規模に行うのが難しいのは、インフラを使い回すことなく、すべてのアカウントについて一貫した履歴を構築することだ」と、シーオンのCEO兼共同創業者であるタマーシュ・カダル（Tamas Kadar）氏は述べた。「そこで当社のシグナル基盤が違いを生む。不正対策チームが同時に確認できる次元が多いほど、つじつまの合わない身元を隠すことは難しくなる」

シーオンはまた、「ヒドゥン・リスク・ファイル（Hidden Risk Files）」シリーズも開始した。同社の不正対策コンサルタントが執筆した短い調査レポート集で、特定のシグナルが他社の見逃す不正をどのように捉えるかを紹介する。各ケースは一つの不審な手がかりから始まり、それをたどって、より大きな不正グループの背後にある共有インフラへと迫る。このシリーズは、シグナルインテリジェンスが調査をどう変えるかについて、不正対策の責任者に実践的な視点を提供する。第1回では、画面の明るさの値という単一のデバイス属性が、実際のAndroid端末を使って活動していた不正グループの数千件のアカウントをどのように結び付けたかを明らかにしている。