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デバイスインテリジェンス 用語集

ブラウザフィンガープリンティング、ボット検知、不正防止の背後にある概念を、明快で百科事典的に定義。各用語の意味、仕組み、そしてなぜ重要なのかを解説します。

73件中73件の用語を表示

フィンガープリンティング

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ブラウザフィンガープリンティング

ブラウザフィンガープリンティングとは、Webブラウザとその環境から観測可能な多数の属性を収集して組み合わせ、Cookieやローカルストレージを使わずにデバイスを認識できる単一の識別子にする手法です。各属性が持つ情報はわずかですが、その組み合わせは多くの場合、数百万台の中から1つのブラウザを特定できるほど特徴的になります。

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Canvasフィンガープリンティング

Canvasフィンガープリンティングとは、HTML5のcanvas要素にテキストやグラフィックスをレンダリングし、その結果得られたピクセルデータを読み戻すことで、デバイス固有の識別子を導き出す手法です。GPU、グラフィックスドライバー、フォントのラスタライズ、アンチエイリアスにおけるわずかな違いにより、同じ描画命令でも異なるマシンでは微妙に異なるピクセルが生成されます。

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WebGLフィンガープリンティング

WebGLフィンガープリンティングとは、WebGL APIを通じてデバイスのGPUとグラフィックスドライバーに問い合わせ、レンダラー文字列、ベンダー、対応拡張機能、シェーダー精度といった識別用のメタデータを導き出す手法です。これらの値は実際のグラフィックスハードウェアとドライバーのビルドを反映するため、WebGLシグナルは非常に安定しており、同じマシン上の異なるブラウザ間でも高い識別力を持ちます。

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オーディオフィンガープリンティング

オーディオフィンガープリンティングとは、Web Audio APIを使って音声信号を生成・処理し、その数値出力を測定してデバイス固有の識別子を導き出す手法です。オーディオハードウェア、デジタル信号処理、デバイス間の浮動小数点の挙動の違いにより、同じ合成音声でも微妙に異なる結果が生成されます。

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フォントフィンガープリンティング

フォントフィンガープリンティングとは、デバイスにインストール済み、または利用可能なフォントとその描画のされ方を判定し、得られた一覧とメトリクスを識別シグナルとして使う手法です。システム上の具体的なフォントの集合は、そのオペレーティングシステム、インストール済みソフトウェア、ユーザーのカスタマイズを反映し、それらが相まってフォントプロファイルを特徴的にします。

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TLSフィンガープリンティング

TLSフィンガープリンティングとは、HTTPS接続を行うソフトウェアを、そのTLSハンドシェイク、特にClientHelloメッセージのパラメーターを調べて識別する手法です。異なるTLSライブラリやクライアントは、暗号スイート、拡張機能、バージョンを特徴的な形で提示するため、アプリケーションレベルのデータがなくてもハンドシェイクが背後のクライアントを露呈します。

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JA4フィンガープリント

JA4フィンガープリントとは、クライアントのTLS ClientHelloから導き出される標準化された識別子で、その暗号スイート、拡張機能、プロトコルバージョンを要約してTLSライブラリまたはクライアントを識別します。JA3スキームの後継であり、IPアドレスやユーザーエージェントから独立したまま、より堅牢で回避しにくいよう設計されています。

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HTTP/2フィンガープリンティング

HTTP/2フィンガープリンティングとは、クライアントがHTTP/2プロトコルを使う際の特徴的な挙動、たとえばSETTINGSフレーム、ヘッダーの順序、ストリームの優先度、ウィンドウサイズなどによってクライアントを識別する手法です。これらの低レベルのプロトコル挙動はクライアントのネットワークライブラリが設定するもので、本物のブラウザと自動化ツールとで異なります。

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WebRTCリーク

WebRTCリークとは、ユーザーがVPNやプロキシの背後にいる場合でも、WebRTC APIを通じてデバイスの真のローカルまたはパブリックIPアドレスが露呈することです。WebRTCがピアツーピア接続のためにネットワーク候補を収集し、ブラウザが本来なら隠しておくアドレスを明らかにしてしまうために起こります。

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スクリーンフィンガープリンティング

スクリーンフィンガープリンティングとは、解像度、色深度、ピクセル比、利用可能な画面領域、マルチモニター構成といったディスプレイの特性を識別シグナルとして使う手法です。個々の画面の値はどれもありふれていますが、デバイスピクセル比やビューポートの詳細と組み合わせることで、デバイスプロファイルに有用なエントロピーが加わります。

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ハードウェアフィンガープリンティング

ハードウェアフィンガープリンティングとは、GPU、CPUコア数、メモリ、センサー、オーディオハードウェアといったデバイスの物理コンポーネントに結びついたシグナルを使い、安定したデバイス識別子を構築することです。ハードウェアはソフトウェア構成よりもはるかに変化が少ないため、これらのシグナルはデバイス認識にとって最も耐久性のあるアンカーの一部を形成します。

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タイムゾーンとロケールのフィンガープリンティング

タイムゾーンとロケールのフィンガープリンティングは、デバイスに設定されたタイムゾーン、言語設定、日付や数値の書式、その他の地域設定を、識別および裏づけのシグナルとして使います。これらの値は、ユーザーがどこでどのようにデバイスを設定したかを反映し、ネットワークの地理位置情報との不整合を発見するのに特に強力です。

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エントロピー(フィンガープリンティング)

フィンガープリンティングにおけるエントロピーとは、あるシグナルまたはシグナルの組み合わせがどれだけの識別情報を持つかを、デバイスを区別するのに必要なビット数として表した尺度です。エントロピーが高いほど、そのシグナルは母集団をより多くの異なるグループに分割します。したがって、高エントロピーのシグナルを組み合わせることが、フィンガープリントを一意に識別可能にするのです。

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ファジーマッチング

ファジーマッチングとは、一部のシグナル値が異なっていても、完全一致を求めるのではなく類似度を測ることで、2つのフィンガープリントを同じデバイスとして認識する手法です。ブラウザの更新や構成の変化に伴って生じる、予想される小さな変化を許容し、異なるデバイスを1つにまとめてしまうことなく偽陰性を減らします。

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シグナルの安定性

シグナルの安定性とは、フィンガープリンティングのシグナルが、同じデバイスに対して時間の経過とともにどれだけ一定であり続けるかの度合いです。GPUメタデータのような安定したシグナルは長期的な認識を固定し、正確なブラウザバージョンのような変動しやすいものは頻繁に変わるため、寛容に扱う必要があります。

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ポリモーフィックコード

ポリモーフィックコードとは、実行やデプロイのたびに、挙動を保ったまま自身の構造や形態を変えるプログラムコードです。フィンガープリンティングと不正の文脈では、検知スクリプトがリバースエンジニアリングや改ざんに抵抗するためにも、攻撃者がシグネチャベースの防御を回避するためにも使われます。

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高度なマッチング

高度なマッチングとは、ブラウザのバージョン更新のような、予想される小さなシグナル値の変化を許容しつつ、同じデバイスを認識し続けるデバイス認識のアプローチです。完全一致とは異なり、日常的な変化によって生じる偽陰性を減らし、環境が進化してもデバイスのアイデンティティを安定に保ちます。

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シグナルハッシュ化

シグナルハッシュ化とは、高速な一方向ハッシュ関数を使って、フィンガープリントの生のシグナル値を固定長のハッシュに変換し、効率的な比較と保存を可能にすることです。ハッシュ化は、かさばる、あるいは機微な生の値を、元のデータを保持せずに素早く照合できるコンパクトなダイジェストに変えます。

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シグナルの一意性

シグナルの一意性とは、あるシグナルがどれだけ特徴的かの尺度であり、そのシグナルがデバイスについてどれだけの識別情報を持つかを反映します。canvasやWebGLの出力のような一意性の高いシグナルは、大多数のユーザーが共有するプラットフォームや言語のようなありふれたものよりも、識別にはるかに大きく寄与します。

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クロスデバイストラッキング

クロスデバイストラッキングとは、スマートフォン、ノートパソコン、タブレットなど、1人が持つ複数のデバイスにまたがるアクティビティを単一のプロファイルに結びつける手法です。共有ログインや識別子を使う決定論的なものと、共有ネットワーク、挙動、相関するシグナルから結びつきを推定する確率的なものがあります。

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Cookieレストラッキング

Cookieレストラッキングとは、ブラウザのCookieに頼らずに、通常はデバイスフィンガープリンティングとサーバーサイドのシグナルを使って、再訪するデバイスやユーザーを認識することです。ブラウザがサードパーティCookieを制限し、ユーザーが日常的にそれを消去・ブロックする中で、その重要性は増しています。

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ボットと自動化

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ボット検知

ボット検知とは、行動パターン、ブラウザAPIの矛盾、環境シグナルを分析することで、自動化スクリプト、ヘッドレスブラウザ、その他の非人間トラフィックを識別するプロセスです。本物の人間の訪問者と、それになりすますソフトウェアエージェントを区別します。

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ヘッドレスブラウザ

ヘッドレスブラウザとは、可視ウィンドウやグラフィカルインターフェースなしで実行される本物のブラウザエンジンであり、完全にコードによって制御されます。テストやレンダリングに正当に使われる一方で、スクレイピングやボット攻撃のための一般的な道具でもあります。

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アンチディテクトブラウザ

アンチディテクトブラウザとは、自らのフィンガープリントを偽造またはランダム化して、複数のアカウントやセッションが異なる無関係なデバイスから来ているように見せかけるために作られた特殊なブラウザです。複数アカウント不正、プロモーション不正利用、そしてデバイスベースの不正対策の回避のための中核的な道具です。

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CDP検知

CDP検知とは、多くの自動化ツールがChromiumを駆動するために使う低レベルインターフェースであるChrome DevTools Protocolを通じて制御されているブラウザを識別することです。その存在は、セッションが人間ではなくスクリプトによって駆動されていることを示す強力な指標です。

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WebDriver検知

WebDriver検知とは、Seleniumのようなツールの背後にあるインターフェースであるW3C WebDriver標準を通じて制御されているブラウザを識別することです。典型的なシグナルはnavigator.webdriverプロパティですが、堅牢な検知はそれをはるかに超えて調べます。

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レジデンシャルプロキシ

レジデンシャルプロキシは、消費者向けインターネットプロバイダーが実在する家庭に割り当てたIPアドレスを通じてトラフィックを中継し、自動化されたリクエストが普通のユーザーから発信されているように見せかけます。攻撃者がIPベースのブロックや評価チェックを回避するために使うネットワーク層です。

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データセンタープロキシ

データセンタープロキシは、消費者向けISPではなく、ホスティングやクラウドのプロバイダーが所有するIPアドレスを通じてトラフィックを中継します。安価で大量の匿名性を提供しますが、そのアドレスが住宅用ネットワークに属さないため、比較的認識しやすいものです。

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CAPTCHAファーム

CAPTCHAファームとは、低賃金の人間の作業者または自動ソルバーのいずれかによってCAPTCHAを大規模に解決するサービスであり、ボットが自らを止めるために設計されたチャレンジをすり抜けられるようにします。CAPTCHAを障壁から、リクエストごとに値付けされた小さなコストへと変えてしまいます。

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Webスクレイピング

Webスクレイピングとは、ページをリクエストしてその内容を大規模に解析するプログラムによって、Webサイトからデータを自動抽出することです。無害なインデックス作成から、価格、コンテンツ、個人データの不正な収集まで、その範囲は多岐にわたります。

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クレデンシャルスタッフィングボット

クレデンシャルスタッフィングボットとは、盗まれたユーザー名とパスワードの組み合わせの大きなリストをログインエンドポイントに対して試し、同じ認証情報を使い回しているアカウントを見つける自動化です。他のサービスから流出したデータを、標的でのアカウント乗っ取りへと変えてしまいます。

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AIエージェント(自動ブラウジング)

ブラウジングの意味でのAIエージェントとは、言語モデルによって駆動される自律的なプログラムで、ページを解釈し自らの行動を決定することでWebサイトを移動しタスクを完了します。固定されたスクリプトに従うのではなく目標について推論するため、ボットと人間の境界を曖昧にします。

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自動化フレームワーク

自動化フレームワークとは、Selenium、Playwright、Puppeteerのように、ブラウザをプログラムで制御するソフトウェアライブラリまたはツールキットです。これらのツールは正当なテストを駆動しますが、最も洗練されたボットの大半の基盤でもあります。

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不正の種類

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アカウント乗っ取り(ATO)

アカウント乗っ取り(ATO)とは、攻撃者が正規ユーザーのアカウントを不正に支配し、それを窃盗、さらなる不正、あるいは転売に利用する不正の一形態です。通常は新しい偽アカウントを作成するのではなく、ログイン認証情報の漏洩に続いて発生します。

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決済不正

決済不正とは、盗まれた、偽の、あるいは改ざんされた決済情報を使って、承認なしに商品、サービス、金銭を得るあらゆる取引を指します。カード非提示型不正、盗まれたアカウントによる購入、決済フローの操作にまで及びます。

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カーディング

カーディングとは、盗まれたクレジットカード番号をテスト・利用して、どれが有効かを確認し、そこから価値を引き出す行為です。通常は、より大きな不正に使う前にカードを検証する、自動化された少額取引から始まります。

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チャージバック不正

チャージバック不正とは、正当な請求を取り消して受け取った商品やサービスを保持するために、決済の紛争プロセスを悪用することです。盗難カード取引に対する犯罪的な紛争と、実在の顧客が提起する不誠実な紛争の両方を含みます。

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プロモーション不正利用

プロモーション不正利用とは、プロモーションのオファー、割引、クーポンを、その意図された条件を超えて悪用することで、通常は偽または重複した身元を通じて繰り返し利用するものです。正規の顧客を引き寄せるためのマーケティング上のインセンティブを、損失の源へと変えてしまいます。

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複数アカウント不正

複数アカウント不正とは、一人の人物または組織が、単一のアカウントでは得られない優位を得るために多数のアカウントを運用する行為です。プロモーションの反復利用から、共謀、BAN回避、プラットフォームの操作に至るまでの悪用の根底にあります。

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無料トライアルの不正利用

無料トライアルの不正利用とは、新しいアカウントを作成して有料製品を無期限に無料で得るために、無料トライアルのオファーを繰り返し悪用することです。一人のユーザーが有料サブスクリプションに移行する代わりに、トライアルの価値を何度も消費することを可能にします。

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返金不正

返金不正とは、商品を保持したまま、あるいは正当な理由なしに金銭を取り戻すために、加盟店の返品・返金プロセスを悪用することです。個々の購入者による虚偽の申し立てから、手数料と引き換えに返金を保証する組織的なサービスにまで及びます。

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広告不正

広告不正とは、広告主や広告ネットワークから金銭を盗むために、不正なインプレッション、クリック、インストール、コンバージョンといった偽の広告活動を意図的に生成することです。デジタル広告が、偽装可能な計測イベントに基づいて支払うという事実を悪用します。

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クリック不正

クリック不正とは、広告主の予算を枯渇させるため、あるいはパブリッシャーとして不当な収益を得るために、クリック課金型広告に対して偽のクリックを生成することです。クリックというイベントに焦点を当てた、広告不正の特定かつ影響の大きい一形態です。

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ボーナス不正利用

ボーナス不正利用とは、登録ボーナス、入金マッチ、報酬インセンティブを、その意図された条件を超えて悪用することで、多くの場合は複数のアカウントを通じて行われます。ボーナスが直接的な現金同等の価値を持つiGaming、ベッティング、フィンテックで特に多く見られます。

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フレンドリー不正

フレンドリー不正とは、正真正銘の顧客が、商品やサービスを保持したまま金銭を取り戻すために、正当な請求を銀行に対して紛争することです。犯罪的な不正とは異なり、実在のカード所有者によって行われるため、検知が独特に難しくなります。

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合成身元不正

合成身元不正とは、実在の情報と捏造された個人情報を組み合わせて、検証を通過しアカウントを開設するための架空の身元を作り出すことです。その身元は単一の実在の被害者に対応しないため、従来の身元確認を長期間かいくぐることができます。

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SIMスワップ不正

SIMスワップ不正とは、犯罪者が被害者の電話番号を自分が管理するSIMに移し、通話とテキストを乗っ取る攻撃です。ワンタイムパスコードやアカウント復旧メッセージを傍受し、SMSベースの認証を打ち破り、アカウント乗っ取りを可能にするために使われます。

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新規アカウント不正

新規アカウント不正とは、当初から不正を働くために、盗まれた、偽の、あるいは合成された身元を使ってアカウントを作成することです。既存のアカウントを乗っ取るアカウント乗っ取りとは異なり、悪用の手段として新しいアカウントを製造します。

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リスクと検知

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デバイスインテリジェンス

デバイスインテリジェンスとは、PIIやCookieのみに依存せず、デバイスシグナルを収集・分析・拡充して訪問者を識別し、不正を検知し、リスクを評価し、体験をパーソナライズする手法です。ブラウザやネットワークの生の属性を、リクエストの背後にいるのが誰なのか(何なのか)を示す実用的な全体像へと変換します。

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訪問者ID

訪問者IDとは、デバイスのフィンガープリントシグナルから導き出される、安定した一意のトークンであり、セッションをまたいで再訪する訪問者を識別します。Cookieとは異なり、デバイス上に保存されるのではなくデバイスから計算されるため、シークレットモード、Cookieの消去、ブラウザの再起動を経ても持続します。

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信頼度スコア

信頼度スコアとは、現在の訪問者が以前に見た同一のアイデンティティと一致していると識別システムがどれほど確信しているかを表す、0から1までの数値です。値が高いほど、現在のシグナルと既知のデバイスプロファイルとの相関が強いことを意味します。

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リスクスコア

リスクスコアとは、特定の訪問者、セッション、またはトランザクションが不正である可能性がどれほど高いかを要約する、単一の数値です。多数の根底にあるシグナルを1つの数字に凝縮し、不正対策システムがそれを閾値と比較して、アクションを許可・チャレンジ・ブロックできるようにします。

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Suspect Score

suspect scoreとは、ボットシグナル、IPレピュテーション、環境の異常、行動指標を単一の値へと集約する、0〜100スケールの合成リスクスコアです。スコアが高いほど、訪問者が不正または自動化されている可能性が高いことを意味します。

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判定エンジン

判定エンジンとは、生のシグナルとリスクスコアを、許可・拒否・レビューといった具体的な結果へと変換する意思決定レイヤーです。ここは測定が終わり行動が始まる場所であり、訪問者について収集された証拠にポリシーを適用します。

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ベロシティチェック

ベロシティチェックとは、同じエンティティが時間枠内にどれほど頻繁にアクションを実行するかを測定する不正ルールです。1台のデバイスが多数のアカウントを作成する、あるいは1枚のカードが数分で多数のトランザクションを試みるといった、速度と量によって露呈する不正利用を捕捉します。

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デバイスグラフ

デバイスグラフとは、デバイス、識別子、アカウントを、それらの間で観測された関係によって結び付けるデータ構造です。多数のアカウントが1台のデバイスを共有している、あるいは1人が複数のデバイスを操作しているなど、単一の訪問の視点では見逃してしまう結び付きを明らかにします。

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Smart Signals

smart signalsとは、訪問にリスクとアイデンティティの文脈を加える、サーバーで計算される拡充シグナルであり、ボットの信頼度、VPN検知、シークレットモード検知、疑わしさのスコアリングといった領域をカバーします。生のブラウザ値とは違って、サーバー側で計算されるため、クライアントによって偽装され得ません。

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IP Intelligence

IPインテリジェンスとは、VPN、プロキシ、Tor、データセンターのホスティング、レジデンシャルプロキシを検知し、地理的およびネットワークリスクの文脈を加えるための、IPアドレスのサーバー側での拡充です。むき出しのIPアドレスを、トラフィックがどのようにあなたに届いているか、そしてそれをどの程度信頼すべきかの評価へと変換します。

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VPN検知

VPN検知とは、IPレピュテーション、タイムゾーンの不一致、WebRTCのリーク分析、DNSパターンといったシグナルを使って、トラフィックを仮想プライベートネットワーク経由で経路付けしている訪問者を識別することです。ユーザーの見かけ上のネットワーク位置が、暗号化されたトンネルによって隠されているときを明らかにします。

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Tor検知

Tor検知とは、既知の出口ノードのリスト、ネットワークの特性、Torブラウザの設定パターンに基づいて、Tor匿名化ネットワークを通じて到着するトラフィックを識別することです。訪問者が使い得る、最も強力なネットワーク匿名化の形態の1つをフラグ付けします。

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プロキシ検知

プロキシ検知とは、IPレピュテーション、タイミング分析、HTTPヘッダーの検査を使って、プロキシ、VPN、その他の匿名化ツールを通じてトラフィックを経路付けしている訪問者を識別することです。リクエストが、ユーザーのデバイスから直接来るのではなく、仲介者を通じて中継されているときを明らかにします。

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ASN(自律システム番号)

ASN、すなわち自律システム番号(Autonomous System Number)とは、単一のルーティングポリシーのもとでIPアドレスのブロックを制御するネットワーク事業者に割り当てられる、グローバルに一意な識別子です。IPをそのASNに対応付けることで、そのトラフィックが、家庭のISP、クラウドプロバイダー、ホスティング会社など、どの組織に属するかが明らかになります。

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シークレットモード検知

シークレットモード検知とは、ストレージAPIの挙動や、プライベートモードで異なるその他のブラウザ特性から推測して、プライベートウィンドウまたはシークレットウィンドウで閲覧している訪問者を識別することです。ユーザーが、不正対策がしばしば依存する永続的な状態を無効にしているときを明らかにします。

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識別アルゴリズム

識別アルゴリズムとは、シグナルを安定性の階層に分け、各階層をハッシュ化し、重み付けされた信頼度でそれらを組み合わせることで、生のデバイスシグナルを安定した訪問者識別子へと変換する手法です。個々のシグナルが日常的に変動しても、時間をまたいで同じデバイスを認識するよう設計されています。

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トランスポート暗号化

トランスポート暗号化とは、シグナルデータがブラウザからサーバーへ伝わる間、途中で読み取られたり改ざんされたりしないよう保護することです。デバイスインテリジェンスでは通常、標準的なTLSに、ペイロードがページを離れる前に加えられるアプリケーション層での追加の変換を組み合わせます。

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プライバシーとコンプライアンス

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GDPR

GDPR(General Data Protection Regulation、一般データ保護規則)は、2018年5月から施行されている欧州連合の包括的なデータ保護法であり、組織がEUおよびEEA域内の個人の個人データをどのように収集、処理、保存するかを規律します。

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PII(個人を特定できる情報)

PII(Personally Identifiable Information、個人を特定できる情報)とは、単独で、または他の情報と組み合わせて、特定の個人を識別、所在特定、または連絡するために使用できるあらゆるデータを指します。

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ファーストパーティデータ

ファーストパーティデータとは、企業が自社のウェブサイト、アプリ、システムを通じて、自社の利用者、顧客、訪問者から、直接の関係に基づいて直接収集する情報のことです。

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同意

データ保護における同意とは、個人が自らの個人データを特定の目的のために処理することに合意する、自由に与えられ、特定され、情報に基づき、曖昧さのない意思表示のことです。

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プライベートブラウジング

プライベートブラウジング(シークレットモードとも呼ばれます)は、ウィンドウを閉じた後にローカルの履歴、クッキー、フォーム入力、サイトデータを保存しないセッションを開くブラウザの機能です。

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クッキーの永続性

クッキーの永続性とは、クッキーがブラウジングセッションをまたいで存続する能力のことで、これによりウェブサイトはブラウザが閉じられ再び開かれた後でも再訪した訪問者を認識できます。

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Privacy Sandbox

Privacy Sandboxは、ChromeブラウザおよびAndroid向けのGoogleの取り組みで、サードパーティクッキーやその他のクロスサイト追跡の仕組みを、一連のプライバシー保護型APIで置き換えることを目指しています。

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ITP(Intelligent Tracking Prevention)

ITP(Intelligent Tracking Prevention、インテリジェント・トラッキング・プリベンション)は、AppleのSafariブラウザに組み込まれたプライバシー機能で、サードパーティクッキーを制限し、特定のクッキーやその他の保存データの寿命を短縮することで、クロスサイト追跡を制限します。

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