グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた取引先関係からのBEC予兆検知

グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた取引先関係からのBEC予兆検知とは

グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた取引先関係からのBEC予兆検知とは、企業とその取引先との間に存在する複雑な関係性（メールのやり取り、取引履歴、組織構造など）をグラフ構造としてモデル化し、グラフニューラルネットワーク（GNN）の分析能力を活用して、ビジネスメール詐欺（BEC）の発生を未然に防ぐための異常や予兆を検知する技術です。AIディープフェイクなどを用いた巧妙化するBECに対し、人間関係やビジネスプロセスに潜む不正の兆候をデータから読み解くことで、従来のルールベースや単体での異常検知では困難だった高度な詐欺手口への対抗策として期待されています。これは、ビジネスメール詐欺対策における重要な予防的アプローチの一つとして位置づけられます。

このキーワードが属するテーマ