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不正検知とセキュリティAIとは?課題と対策・製品を解説

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AI(人工知能)における不正検知とセキュリティAIとは?

AI(人工知能)を活用した不正検知とセキュリティAIは、大量のデータから異常なパターンや兆候を自動的に識別し、サイバー攻撃、金融詐欺、内部不正などのリスクを未然に防ぐ技術です。これにより、企業は資産保護、信頼性維持、コンプライアンス遵守を強化できます。

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『LUiNa(ルイナ)』は、お客様がお持ちの時系列データから簡単に高精度な
異常検知・予測を提供するクラウド型サービスです。

専門知識がなくても利用でき、システム監視の高度化からIoTデータ活用まで
幅広く対応。スタートしやすく、継続利用しやすい予兆予測サービスです。

【特長】
■教師なし学習
■変化点検知
■周期パターン学習
■オンライン忘却型学習
■100%国産、フルスクラッチ開発

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

AI型予兆予測サービス『LUiNa』

当社では、様々な分野で「産業数理」を活かした事業を行っております。

産業が抱える課題を数学的思考にもとづいて、ときには多様な学術集団と
連携しながら、解決に導くことを使命としており、AIやデータサイエンスに関する
知見を最大限活用し、顧客の要望にあった最適化・効率化を行います。

さらに、身近にある自治体・企業・個人事業主の課題を数理の力で解決に導き、
多様な数学領域と産業界を結ぶための事業を行っています。

【事業内容】
■異常検知・予兆診断
■技術の伝承
■データ分析・調査
■数学についてのチュートリアル
■学術機関とのマッチング
■企業の教育・技術支援
■プログラミングの高速化

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

数理的課題 解決サポート

『RighTect』は、無断でアップロード・転載されているコンテンツについて
AIが自動で検知し、削除申請までをお手伝いするサービスです。

著作権の侵害抑止によるクリエイター等コンテンツホルダーの
権利保護を通じ、健全なインターネットコンテンツの流通に貢献します。

【特長】
■AIがWeb上を巡回しコンテンツを自動収集、自動で検知
■幅広いコンテンツに対応
■検知条件を細かく設定・かんたん削除申請

※詳しくはPDFをダウンロードしていただくか、お気軽にお問い合わせください。

著作権管理サービス『RighTect』

『みんなの自動翻訳@KI(商用版)』は、翻訳バンクの枠組みを活用して
商用化された、国産のニューラル自動翻訳エンジンです。

ISMSクラウドセキュリティに関する国際標準規格「ISO 27017」を取得しており、GoogleやMicrosoftの自動翻訳の利用が禁止されているお客様でも利用可能。

ユーザーが入力したデータは保存されないほか、サーバーは国内での
運用となるため、送信するデータが国外へ流出する恐れもございません。

第三者によるセキュリティ診断も受けており、オンプレミス導入やIP制限も可能です。

【特長】
■国産・明朗会計・セキュアだから「安心」
■翻訳の対訳データを収集しないからビジネスユースに好適
■日中翻訳、日韓翻訳で高評価
■セキュリティレベルに合わせたさまざまな導入形態
■Officeプラグイン&標準的な翻訳支援ツールから使用可能

※詳しくはPDF資料をご覧いただくか、お気軽にお問い合わせ下さい。

ニューラル自動翻訳エンジン『みんなの自動翻訳@KI(商用版)』

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AI(人工知能)における不正検知とセキュリティAI

AI(人工知能)における不正検知とセキュリティAIとは?

AI(人工知能)を活用した不正検知とセキュリティAIは、大量のデータから異常なパターンや兆候を自動的に識別し、サイバー攻撃、金融詐欺、内部不正などのリスクを未然に防ぐ技術です。これにより、企業は資産保護、信頼性維持、コンプライアンス遵守を強化できます。

課題

未知の脅威への対応

従来のルールベースの検知では対応できない、巧妙化・多様化する未知の脅威や攻撃手法への迅速な対応が困難です。

誤検知と見逃し

大量データの中から正常な取引や行動と不正を正確に区別することが難しく、誤検知による業務停止や、不正の見逃しによる被害拡大のリスクがあります。

リアルタイム性の確保

不正行為が発生してから検知・対応するまでの時間を短縮し、被害を最小限に抑えるためのリアルタイムな分析・検知能力が求められます。

専門人材の不足

高度なAI技術を理解し、運用・管理できる専門知識を持った人材が不足しており、導入・運用体制の構築が課題となっています。

​対策

機械学習による異常検知

過去のデータから学習した正常パターンから逸脱する挙動を検知し、未知の脅威にも対応可能な異常検知モデルを構築します。

深層学習によるパターン認識

複雑なデータ構造や隠れた特徴を捉える深層学習を活用し、より高精度な不正パターン認識と誤検知の低減を実現します。

リアルタイム分析基盤の構築

ストリーミングデータ処理技術などを活用し、不正行為の発生と同時に検知・アラートを発報できるリアルタイム分析基盤を整備します。

AI運用・監視プラットフォームの導入

AIモデルの継続的な学習・改善、パフォーマンス監視、アラート管理などを一元化できるプラットフォームを導入し、運用効率を高めます。

​対策に役立つ製品例

異常検知システム

様々なデータソースからの異常をリアルタイムに検知し、不正行為の兆候を早期に特定する機能を提供します。

セキュリティ分析エンジン

機械学習を用いてサイバー攻撃の痕跡やマルウェアの挙動を分析し、侵入検知や脅威の特定を支援します。

行動分析ソリューション

ユーザーの通常行動パターンを学習し、異常なアクセスや操作を検知することで、内部不正やアカウント乗っ取りを防止します。

不正取引検知システム

金融取引データなどを分析し、マネーロンダリングやクレジットカード不正利用などの不正取引をリアルタイムに識別します。

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