アイデンティティスコア

アイデンティティスコアは、個人情報の盗難を検出するためのシステムです。アイデンティティスコアは、ビジネスにおける詐欺を防止する手段^[1]や公的記録の検証および修正ツールとして採用されるケースが増えています。

アイデンティティ スコアには、個人の正当性を評価する幅広い消費者データが組み込まれています。アイデンティティ スコアのコンポーネントには、個人識別子、公的記録、インターネット データ、政府記録、企業データ、経験的データに基づく予測行動パターン、自己評価行動パターン、信用記録などが含まれます (ただし、これらに限定されません) 。

アイデンティティ スコアリングは、もともと金融サービス企業が新規口座開設者の不正リスクを測定するために開発されました。一般的な外部信用調査や不正調査では、誤った背景情報を検出できないことがよくあります。

アイデンティティ スコアリングは、金融機関が銀行秘密法 (BSA)や米国愛国者法などの犯罪捜査やテロ対策に準拠するための手段としてもテストされています。アイデンティティ スコアリングにより、不正行為検証ツールやサードパーティ認証システムを使用した身元確認や疑わしい活動の「レッド フラグ」の使用が大幅に強化されます。

アイデンティティ スコアは、さまざまなソースから情報を収集し、その情報全体から識別可能なパターンを分析することで作成されます。これらの記録は、一般に、公的記録、私的記録、信用記録の 3 つのカテゴリに分類できます。

公開記録には、以下のいずれかのソースが含まれます (ただし、これらに限定されません)。

• 連邦、州、地方政府の記録
• 破産、差し押さえ、判決などの財務記録
• 不動産所有権記録
• 登録有権者記録
• 重罪および軽罪の有罪判決に関する法執行記録

個人（非クレジット）記録には、以下のソースが含まれます（ただし、これらに限定されません）。

• 請求書と公共料金の支払い
• マーケティング担当者や関連会社から収集した個人情報
• サブスクリプション型インターネットサービスに提供される情報
• 医療サービスからの請求情報
• 人事部門が実施する非公開の身元調査

個人（信用）記録には、以下のソースが含まれます（ただし、これらに限定されません）。

• 一部またはすべての信用調査機関または信用報告機関 ( Equifax、Experian、Trans Union、Innovisなど)に送信された情報
• 信用記録から生成された「自動車保険」引受スコア

各 ID スコアリング システムは、個々のデータ コンポーネントを使用してスコアを生成するため、同じ個人であっても結果が大きく異なる可能性があります。

一般的な ID スコアのコンポーネントには、次のものが含まれます (ただし、これらに限定されません)。

• 名前の構成要素

名前、住所などの個人を特定できる情報。

• 行動使用パターンの構成要素

情報から行動パターンを分析します。

• インターネットコンポーネント

Web サイト、ブログ、チャット ルームなど、インターネット上で見つかった個人を特定できる情報。

• ハッカーと詐欺の要素

データ侵害で盗まれた個人識別情報は、説明のつかないクレジットカード購入など、認識可能な詐欺パターンに使用される可能性があります。

• 合成アイデンティティコンポーネント

新しい偽の（「合成」）IDを作成するために使用される個人識別情報。

アイデンティティ スコアは、行動データを取得し、それを過去のパターンと比較して潜在的に危険なアクティビティや不正なアクティビティを識別する科学 である予測分析を使用して計算されることがあります。

公開されている情報を収集し、予測分析を使用して情報の使用パターンを測定することにより、アイデンティティ スコアリング システムは特定のアイデンティティの 信頼性を測定できます。

アイデンティティ スコアリングは、企業レベルでのアイデンティティの確認や詐欺リスクの測定から、消費者レベルでのアイデンティティの不正使用や合成アイデンティティ盗難の防止まで、さまざまな方法で使用できます。アイデンティティ スコアリングは、使用する識別データの量が多いため、理論的にはアイデンティティの正当性についてより明確な証明を提供できます。個人に関する公開情報は、事実上すべて、アイデンティティ スコアのデータとして使用できます。

クレジット スコアは、保有するクレジット アカウントの数、各アカウントの残高、回収活動の日付など、クレジットに関連する情報源から集計されます。クレジット スコアは、クレジットに関連しない金融活動や個人活動を測定するものではありません。また、クレジットに関連しない個人情報の不正使用は、クレジット レポートに記載されず、クレジット スコアにも影響しません。クレジット スコアとクレジット スコア システムは非常に予測可能で、クレジット スコアを改善したり、クレジット レポートのエラーに異議を申し立てたりするには、特定の手順に従う必要があります。

アイデンティティ スコアは、犯罪歴、財産記録など、はるかに大規模な情報源から集められます。アイデンティティ スコアリングにより、予測分析による行動パターンの「格付け」が可能になり、アイデンティティ監視サービスは、1 つの領域のみの監視に限定されるのではなく、複数の企業にわたる個人または犯罪グループの活動を追跡できるようになります。

また、アイデンティティ スコアはクレジット スコアよりもはるかに変化しやすく、「あいまい」です。これは、情報源となる公的記録や個人識別情報が常に変化しているためです。個人が転職したり、不動産を購入または売却したり、警察に遭遇したりするたびに、その人の公的記録は変更されます。非常に多くの異なる情報源間で情報を調整しているため、情報に誤りが生じた場合、それを修正するのは非常に困難です。

信用スコアには、一般的に受け入れられている 3 桁の数字のモデル ( FICO スコア、新しいVantageScore、信用調査機関の独自スコアに使用) がありますが、アイデンティティ スコアリング モデルは製品ごとに大きく異なります。

アイデンティティスコアリングは、ユーザーが提供する情報を、財産や税金の記録からインターネット検索エンジンに至るまで、公開データベース内の数十億の記録と照合し、詐欺や個人情報の盗難を認識するように設計されたパターンに対して計算することによって機能します。

例: ジョンの名前と社会保障番号は、盗まれたラップトップをハッキングした個人情報窃盗犯によって盗まれました。彼らは彼女の社会保障番号を別の盗まれた名前と組み合わせて、クレジットカードや小売店のギフトカードを含む一連の新しいアカウントを開設するために使用します。アイデンティティスコアリングを使用するアイデンティティ保護システムは、ウェンディに彼女の社会保障番号が侵害されたことを警告します。

アイデンティティ スコアにはクレジット スコアよりもはるかに正確な情報が含まれており、行動パターンをより明確に予測できるため、ガートナーリサーチ ファームは、アイデンティティ スコアが 2009 年までにクレジット モニタリングを上回り、主要な個人情報盗難防止対策になると予測しました。ただし、ガートナー リサーチ アナリストの Avivah Litan 氏は、アイデンティティ スコアは依然として使用される情報の根本的な正確性に依存しているため、完全なシステムではないと警告しました。

ブリーダー文書には3種類あり、他の身分証明書を確認するための文書です。^{[2] [リンク切れ‍ ]}

• 民事：出生、死亡、結婚、パートナーシップ登録証明書
• ビジネス: 会社の法的地位
• その他：不動産、住宅等

ブリーダーの文書に含まれる情報が正当であるかどうかを確認するための標準化された手段がないため、これらの文書に依存して身元を確認することは不適切です。アイデンティティ スコアリングは、雇用や情報​​確認の際に独立したレベルで身元を認証するためのツールとして使用できます。

たとえば、現在、 I-9労働文書で提供される情報が正当であるかどうかを確認するための標準的な手段はありません。業界が安価な労働力を迅速に雇用したいという願望は、企業が新規採用者の資格情報を確認する動機よりも優先され、盗まれた個人情報の「グレーマーケット」につながり、不法移民の継続的な急増につながっています。個人名と社会保障番号が一致すること、または I-9 データが正しいことを確認するために ID スコアリングを使用するツールは、個人情報の売買と悪用を削減し、移民法のより適切な施行を可能にします。

以下の企業は、ビジネスにおいてアイデンティティ スコアリング製品またはシステムを活用しています。

• エクスペリアン

Experian の Fraud Shield 製品は、2 億 1,500 万件の消費者信用データベースを相互参照し、加入企業からのリスク管理および ID 検証サービス、および信用と詐欺関連の両方のソースからの情報を組み合わせた追加のスコア製品を提供します。

• フェアアイザック

フェア アイザックは、2004 年 8 月に Falcon ID スコアリング ソリューションを導入しました。Falcon ID は、詐欺検証プロセスで予測分析を使用し、企業間の情報共有を可能にします。フェア アイザックは、この利点を「顧客を ID 詐欺から守るために取り組んでいる多くの業界の企業にとっては非常に良いニュースですが、共通の敵である ID 詐欺の犯人にとっては非常に悪いニュースです」と宣伝しました。

• マイパブリックインフォ

バージニア州アーリントンに拠点を置く個人情報保護会社 MyPublicInfo は、いくつかの製品のベースとして個人情報スコアリングを使用しています。同社は 2007 年に他の消費者向け個人情報スコアリング製品の計画を発表しましたが、詳細は明らかにしていません。

• フィシェッティ、マーク。「あなたのアイデンティティをスコアリング: 個人データの不正使用を根絶する新しい戦術」、サイエンティフィック・アメリカン、2007 年 3 月。https://web.archive.org/web/20071015191230/http://www.sciam.com/article.cfm?chanID=sa006&colID=5&articleID=C77C581B-E7F2-99DF-349A29510AE8D333
• ハーグリーブス、スティーブ。「人違いは恥ずかしい思いや失業、あるいはもっとひどい事態を招く。どうすればそれを避けることができるか」CNNMoney.com、2007 年 2 月 6 日。http://money.cnn.com/2006/02/07/pf/mistaken_ID
• Kraft, Harold. 「アイデンティティ スコアリング: データ侵害に対するより優れた防御策」、E-Commerce Times、2007 年 2 月 15 日。http://www.ecommercetimes.com/story/55770.html
• リタン、アビバ。「ID 詐欺の制限: クレジット監視ではなく ID スコアリングを使用」ガートナー リサーチ、2006 年 7 月 13 日
• ペロ、ジェニファー。あなたは誰ですか?、Government Security、2002 年 7 月 1 日。http://govtsecurity.com/mag/article_2/
• サリバン、ボブ。「彼女の ATM カード、しかし写真は偽者」『レッド テープ クロニクル』、2006 年 2 月 6 日。https://web.archive.org/web/20070314072132/http://redtape.msnbc.com/2006/02/her_atm_card_bu.html
• Experian 詐欺防止シールド: http://www.experian.com/products/pdf/fraud_shield_ps.pdf
• 「詐欺が起こる前に阻止する」 http://www.creditcollectionsworld.com/article.html?id=20061016CK18V3P1
• 「フェア アイザックの Falcon ID が業界全体で新たなレベルの個人情報盗難防止を実現」、ミネアポリス ビジネス ワイヤ、2004 年 8 月 3 日。http://investors.fairisaac.com/phoenix.zhtml?c=67528&p=irol-newsArticle&t=Regular&id=599964&