複合分析によるクレジットカードの不正利用検知
ポイント制度のサービスの充実により，みなさんがクレジットカードを
利用する機会は増えていると思います。私もお金を払う時にはできるだけ
クレジットカードを使ってポイントを貯めています。
しかし近年，カード利用の増加にともなって，スキミングによるカード
犯罪件数が爆発的に増加しています。スキミングとは，クレジットカード
の情報を盗んで，本人になりすましてカードを不正に利用することを言い
ます。
興味があったので，クレジットカード決済の裏でどのように不正利用が
検知されているかを調べてみました。
カード会社ではクレジットカードが利用された時に，会員情報，利用履
歴，購入店情報などの利用パターンをもとに不正の検知を行っています。
ECサイトでクレジットカード決済する利用者については，IPアドレスや
ドメイン名などから位置情報を割り出す技術も進んでいるようです。
クレジットカードの不正利用検知のパターンは各社のノウハウそのもの
であり，公開されていませんが，例えば，「同じ店で，30分の間に限度額
ギリギリのクレジットカード決済が連続して行われた」といった不正利用
検知のパターンが想像できます。
一つ一つのクレジットカード決済は正常でも，他の情報と組み合わせて
複合的に分析することで，不正利用を高度に検知できるようになります。
このような複合的な分析は，ストリームデータ処理の特徴を活かせる
ユースケースの一例だと言えるでしょう。
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