AIBR プレミアム
拓海さん、最近うちの現場でも“AIで不正検知”って話が増えているんですが、本当に効果あるんでしょうか。社員からは導入を急かされていて、私も焦っております。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、焦らなくて大丈夫ですよ。今回扱う論文は、全ユーザーに均等に効くわけではない点を明確にした研究です。要点を3つにまとめると、ユーザーごとに不正検知の“効き具合”が違う、攻撃者は弱いユーザーを狙える、我々はそれを事前に見つけられる、ということです。
ユーザーごとに効き具合が違う、ですか。つまり投資対効果の高い箇所に重点を置ける、という理解でいいですか。現場にとっては追加投資が必要なら慎重に判断したいのですが。
まさにその通りです。投資対効果（ROI）を考える経営者視点は重要です。論文では、adversarial machine learning (AML)（敵対的機械学習）を用いて、どのユーザーがより“fraudable”（詐欺に対して脆弱）かを推定する方法を示しています。簡単に言えば、検知器を“試しに攻撃”してみて、どの口座が見破られやすいかを数値化するのです。
これって要するに、全顧客に同じ見張りを付けるのではなく、脆弱な顧客に重点的に見張りを強化するってことですか？
その通りですよ。要点は3つです。第一に、ユーザー毎の“fraudability”を定義して数値化すること。第二に、敵対的サンプルを使って実際に検知が回避されるかを検証すること。第三に、そのスコアを運用に組み込み、二要素認証や専門家の介入など重点対策を行えることです。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
なるほど。ただ現場にとっては“敵対的機械学習”なんて聞くと不安になります。具体的にはどれくらいの手間と費用がかかるものですか。実行に移す前にリスクも知りたいのです。
良い質問です。専門用語を避けると、既存の検知システムに“模擬攻撃”を繰り返す作業が増えるだけで、全体を作り替える必要は少ないのです。要点は3つ、初期は小さなユーザーサンプルで評価する、次に本番運用で監視対象を限定する、最後に効果があれば段階的に拡大する。最初から全員に同じ投資をする必要はありません。
なるほど、段階的に進めれば経営判断もしやすいですね。では最後に私の理解で整理してみます。つまり、”ある顧客は不正に狙われやすく、そうした顧客を先に保護することでコスト効率良く被害を減らせる”ということですね。合っていますか。
完璧です、その表現で問題ありません。まずは小さく始めて、得られたfraudabilityスコアに基づき優先順位を付ける運用に移しましょう。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
わかりました。私の言葉でまとめます。まずは代表的な顧客群で模擬攻撃を実施し、脆弱な顧客を数値化して優先的に追加の認証や専門家チェックを入れる。これで投資を絞って効果を見極める、という運用計画で進めます。
