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デジタル アイデンティティ グラフ®

膨大なトランザクションに基づくマシンラーニングを活用して、より精度の高いサイバー セキュリティを実現

世界初のデジタル アイデンティティ グラフ

デジタル アイデンティティ グラフは、人間とデバイス、場所、アカウントの認証情報、行動パターンの間にある絶えず変化する関係をマッピングすることで、匿名のユーザ アイデンティティを対象とする、グローバルなフレームワークを構築し、プライバシーを侵害することなくサイバー犯罪を防止します。

スレットメトリックスのデジタル アイデンティティ グラフ

不正防止やエンタープライズのIT部門またはスモール ビジネスであったとしても、アナログの世界で使用されていた認証や取引確認の手順が、日々、時代遅れとなっているのは疑いようのない事実です。氏名や物理的な住所、社会保障番号の確認に基づいた従来の信用調査モデルは、過去の時代の遺物となっています。この静的な情報は、これまでに行われた膨大なデータ侵害によって犯罪者の手に渡っています。そして、グローバルに接続された世界では、侵害されたデータは急速に拡散します。

「デジタル アイデンティティ グラフにより、アナログの世界で一般的に使われていた認証手順を一新することができました」

スレットメトリックスCTO、Andreas Baumhof

スレットメトリックスのデジタル アイデンティティ グラフでインターネット上のデジタル アイデンティティを確立し匿名化して、サイバー犯罪者を特定

  • インターネットで接続された今日の世界でのプライバシーとセキュリティは、絶えず課題となっております。広告対象を絞り込むために既知の個人ユーザ間の関係を表す、Facebookで広まったソーシャル グラフと同様の方法で、スレットメトリックスのデジタル アイデンティティ グラフでは、インターネット上のデジタル アイデンティティを確立し匿名化して、サイバー犯罪者を特定します。
  • スレットメトリックス デジタル アイデンティティ ネットワーク は、全世界の数万のウェブサイトと数億のモバイル デバイスで処理される数十億のトランザクションから得られるリアルタイムの共有インテリジェンスを活用して、デバイス、場所、行動、検知された脅威、そして匿名化された重要な個人情報の間の多様なつながりを分析し、個人ユーザのデジタル アイデンティティを1つに統合します。
  • その結果として得られるデジタル アイデンティティ グラフを強力な意思決定分析機能と組み合わせ、正規のユーザ行動と比較することによって、膨大なトランザクションと認証試行をリアルタイムで検証できます。高リスクの異常は、除外すべきか、またはレビューすべきかを高い精度で瞬時に識別されます。また、膨大な量のクラウド ソース型フィードバックと高度なマシンラーニングにより、個々の新規トランザクションへのソリューションの有効性が、より高まります。
  • プライバシーの侵害、ユーザ のフリクションの増大、ビジネス プロセスへの負担などを生じることなく、オンラインで瞬時にサイバー攻撃と信頼できるユーザを区別できます。
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