オンラインショッピングでのリアルタイム不正検知を行う
技術をAWSのブログでアップされていたので、紹介します。
Amazon Kinesis Data Firehouseにて、トランザクションデータを
ローディングし、Lambda経由で、Amazon Fraud Detectorにて、
不正データか否かの判断を行い、怪しいデータを発見した場合は、
Amazon SNSを通じて、通知が来るようになります。

不正データか否かの判定を行うAmazon Fraud Detectorでは
機械学習を駆使しており、クレジットカードの不正利用や
アカウントハックなどを、行動のパターンや特徴を
学習します。また、それとは別にカスタムルールを設定することも
できるようです。

オンラインショッピングでの不正利用については、
クレジットカードの請求データを消費者が見てから
気づくケースが多いと思うので、こうしてリアルタイムで
検知できる技術は有用に思えます。
ただ、この技術では不正なトランザクションデータをリアルタイムで
検知できるものの、防止するところまではなかなか難しいようです。
現在の技術を駆使すれば防止まで行けるのかもしれませんが、
正常取引データを拒否してしまう可能性があることを考えると
なかなか難しいのかもしれません。
今後このあたりの技術制度が向上すれば、
不正なトランザクションデータ発生も防止することができるかもしれません。

<元記事>
サーバレスと機械学習サービスを利用したリアルタイム不正検知
https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/real-time-fraud-detection-using-aws-serverless-and-machine-learning-services/