| 研究課題/領域番号 |
25280114
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 研究機関 | 筑波大学 |
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研究代表者 |
吉田 健一 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (40344858)
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| 研究分担者 |
倉橋 節也 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 准教授 (40431663)
津田 和彦 筑波大学, ビジネスサイエンス系, 教授 (50302378)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2018-03-31
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| キーワード | 不正検知 / 通信販売 / 名寄せ |
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| 研究概要 |
本研究では、関連基盤研究３件により得た、事前学習を必要としない不正検知技術のアイデアを使い、通販の不正取引(利用者の不払い)検知技術を研究している。
従来の不正検知研究は、データマイニングや統計処理技術の高度化により不正を検知しようと言う試みが多く、事前学習を必要とする事から新手の不正取引手口への対応が困難であった。提案者はマーケティング支援技術の基盤研究を推進してきた経験から、不正とは言え経済上の目的を持つ行為の本質に基く、事前学習を必要としない不正検知手法の着想を得た。本研究は、この着想に基く不正検知技術の研究に関するもので、事前学習を不要として新手の手口にも対応する事で現状の不正取引の20%程度の削減が可能な技術の開発を目標としている。
平成２５年度は、「不正取引では同じCookie/IP addressを持つPCからの発注や、同じ住所への発送依頼が短期間に増加する」と言う特徴を解析する技術として「PC個体判別技術」と「住所情報名寄せ技術」の具体的な実装方法を考案した。特に「住所情報名寄せ技術」は学会発表が可能なまでのレベルに具体化できた。
住所情報名寄せ技術は、犯罪拠点の転居は経費が発生するため不正取引においては１ヵ所の拠点から複数の発注者を装い多数の不正な発注が行われるのが通常で、この結果似通った住所と名前の組み合わせが多くなる事を利用した検出技術である。特に通販のWWWサイトにおいてこのような類似した住所と名前を同一のものとして抽出し、類似した場所からの発注量が急増した時に不正と判断すれば、このような不正取引をブロックできる事を確認した事は大きな実績である。
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
「住所情報名寄せ技術」は学会発表が可能なまでのレベルに具体化できた。
この技術は、犯罪拠点の転居は経費が発生するため不正取引においては１ヵ所の拠点から複数の発注者を装い多数の不正な発注が行われるのが通常で、この結果似通った住所と名前の組み合わせが多くなる事を利用した検出技術である。特に通販のWWWサイトにおいてこのような類似した住所と名前を同一のものとして抽出し、類似した場所からの発注量が急増した時に不正と判断すれば、このような不正取引をブロックできる事を確認した事は大きな実績である。
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| 今後の研究の推進方策 |
平成26-27年度は、通販業者のシステムを使った手法の評価と改良検討を計画しているが、実ビジネスのデータを使った実験は慎重な進捗が求められる。また、正確な評価を行うため、研究期間２年を予定している。
平成28年度は上記でまとめた改良点の対策を行う。従来型マイニング技術との結合による性能向上などが、現時点で予想される改良点の候補である。従来型マイニング技術として「少額の商品取引を繰り返した後、高額商品の不正取引を試みる」など典型的な不正手口を取引ログから抽出した結果(学習結果)を本提案の主眼である学習不要型不正検知技術と組合せる事による複合効果の検証などを行う。
平成29年度はシステム全体としての不正取引検知性能を評価し、評価結果を使ったエージェントシュミレーションを実施する。シュミレーションの目的は不正取引検知性能をパラメータとしてふった上でのビジネスへの影響評価である。
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| 次年度の研究費の使用計画 |
3月末出張の旅費が未清算のため、便宜上次年度使用額に計上してあるが、実質的な残金は無い。
上記は4月に清算予定である。
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