Argus Fraud Detectionは、ソフトウェア デファインド ビークルにおける不正なアクティビティを特定し、自動車メーカーとそのサプライヤーに及ぼす財務リスクと風評リスクを低減します。
ソフトウェア デファインドビークル、およびコネクテッドビークルに発生した不正アクティビティの痕跡を短時間で検知
アルガスの専門知識を活用し、ユースケースエンジニアリングと機械学習技術を組み合わせることで、隠れた不正を顕在化
継続的なデータの監視と分析により、不正アクティビティレベルをリアルタイムで把握
ソフトウェア デファインド ビークルが発展を続ける中、車両に関する不正リスクは増加し続けています。アルガスの高度なアルゴリズムとヒューリスティックを活用することで、車両の保証に関する不正、ガソリンの窃盗、自動車登録番号に関する不正、自動車の窃盗など、不審な行為を正確に特定することができます。
Argus Fraud Detectionは、不正の兆候に関するアラートを迅速かつ正確に関係者に送信します。深層分析の実施、不正に関するプレイブックの活用を通じ、関係者にアクションを促します。これにより、金銭的な被害拡大による業績への影響を未然に防ぐことができます。
アルガスのソリューションは、事前に構築したシナリオに基づき、お客様のニーズを深く理解した上で不正を検知します。リアルタイムでデータの取り込みと分析を行い、構築されたルールや調査シナリオに関連付けます。その後、必要に応じてリアルタイムのアラートと通知を送信します。ベストプラクティスとプレイブックを利用することで、検出されたケースを迅速かつ効率的に解決へと導くことができます。
アルガスは、長年積み上げてきた不正検知に関する包括的な専門知識を1つにまとめて提供します。これにより、自動車メーカーとサービスプロバイダーが不正リスク、悪用の兆候、現実的な対策手順を把握できるようサポートします。
さまざまなデータソースの情報を統合し、コネクテッドビークルに関するデータを強化して異常を検知することで、脅威状況を最大限に可視化
機械学習による異常検知とカスタムルールを組み合わせ、個別の不正ユースケースを特定し対応
探索的データ分析により、独自の検知ロジックと対応プレイブックを備えた個別のユースケースを作成
CANネットワークトラフィックを監視し、異常や脅威の兆候を検出し、DoS攻撃やブルートフォース攻撃などの重大なリスクを防止することができます。
PosixベースのECUに高度な侵入検知・防御機能を追加し、ソフトウェア・デファインド・ビークルのリスクを低減し、コンプライアンスを推進します。
UN R155 や ISO/SAE 21434 などの規制や標準に準拠し、財務、安全、プライバシーのリスクを低減するため、ライフサイクルを通した脆弱性管理を実現します。
テクノロジー、プロセス、プレーブック、知識を統合した車両セキュリティオペレーションセンターにより、何百万台もの自動車を保護している専門知識を活用できます。
包括的なネットワーク監視、脅威の検出、攻撃防御をECUライブラリ、またはスイッチのファームウェアにあらかじめ統合して、車載ネットワークを保護します。
