| Geospatial IP Intelligence | 従来のIPジオロケーション | |
|---|---|---|
| 位置特定の精度 | 約1~10マイル(従来の約10倍の精度) | 約10~100マイル以上 |
| データ件数 | IPアドレス単位の位置情報レコード:6億7,300万件以上 | CIDRレンジ(通常 /24)単位の集計レコード:4,500万件以上 |
| 郵便番号一致率 | 95%(未特定データは従来の約11分の1) | 45% |
| 位置情報の算出方法 | 大規模なデバイス観測データに基づく高精度な位置特定 | pingベースの推定値(統計的な裏付けが限定的) |
| 時間軸への対応 | あり(動的に変化を追跡) | なし(静的) |
従来のIPジオロケーションでは、脅威アクターに紐づいたIPアドレスに対して、対処に足る十分な精度の位置情報を提供できません。
| 脅威アクターに関連しているこのIPアドレスはどこに位置していますか? | |
|---|---|
| 従来のIPジオロケーション | おそらくこの国でしょう、VPNを使用していない限り... |
| Geospatial IP Intelligence | 市内のこの特定エリアに絞り込まれました。これで調査の出発点がわかります。 |
精度の低い位置情報データは、通常とは異なる状況でのリスク評価を困難にします。
| ユーザーはどこから接続していますか? | |
|---|---|
| 従来のIPジオロケーション | おそらく米国カリフォルニア州からのアクセスで、それ自体に問題はありませんが... |
| Geospatial IP Intelligence | 間違いなくメキシコのティファナからのアクセスで、該当ユーザーが過去にこの場所から接続した履歴はありません。 |
従来のIPジオロケーションをより精度の高いジオロケーションに活用しようとすると誤検知が多発するため、ユーザーによる世帯ルールの回避が後を絶ちません。
| 同一世帯ですか? | |
|---|---|
| 従来のIPジオロケーション | 両セッションはフランスのパリを発信元としています。両方とも同じISPに解決されます。同時ストリーミングが可能です。 |
| Geospatial IP Intelligence | 1件はパリ中心部で、もう1件は30マイル離れたモーで発生しました。どちらも数分以内に活動が確認されました。これらは別々の世帯です。世帯ルールの執行を開始しましょう。 |
従来のIPジオロケーションでは精度が不十分なため、攻撃者のインフラが過剰または過少にグループ化されてしまいます。
| これらのIPアドレスをクラスタリングすべきでしょうか? | |
|---|---|
| 従来のIPジオロケーション | これら20個のIPアドレスは同じASN、同じ国に属し、同じキャンペーン期間内に使用されています。これはクラスターです。 |
| Geospatial IP Intelligence | 20個のIPアドレスのうち14個は同一データセンターに属していますが、他の4個は異なるデータセンターに解決され、さらに2個は国境近くとはいえ別の国に位置しています。6件の誤検知を回避できました。 |
セキュリティチームや不正対策チームは日々IPロケーションを活用していますが、ほとんどのジオロケーションデータは、インフラが実際にどのように動作し、どのように変化し、どこに存在するかを反映するように設計されたものではありません。
Geospatial IP Intelligenceは、意思決定を支える、より信頼性の高いデータ基盤です。
従来のIPジオロケーションが根本的なレベルで機能しない実際のケースを2つ検証し、プロバイダーや手法を問わず共通するパターンを明らかにしました。
















Geospatial IP Intelligenceは、検証済みの緯度・経度データを含む集約されたデバイスデータセットと、複数のシグナルに基づくデバイスレベルでの相関分析および平均化を基盤として構築された、まったく新しい形のIPジオロケーションです。
IPアドレスに紐づくデバイスの実測位置情報を継続的に分析し、高精度なマッピング、鮮度インジケーター、ドリフト検出を提供します。
これにより、IPロケーションは動的でエビデンスに基づくシグナルへと変わり、より正確な不正防止、強化されたKYCコントロール、高精度な脅威インテリジェンス、そして信頼性の高い攻撃対象領域のモニタリングを実現します。
従来のIPジオロケーションは、既に報告されているIPアドレスレンジの登録データを基にし、複数の地点からのピングやトレースルートによって精度向上を試みる手法に依存しています。しかし、このアプローチでは、得られる情報が実際にIPアドレスが利用されている場所を正確に反映しないことが多く、大きな不正確さや推定にとどまる結果を招く可能性があります。また、これは静的な情報であり、IPアドレスの位置情報のずれ(ドリフト)を十分な粒度で捉えることができません。そのため、国レベルの特定には十分である一方で、都市レベルやそれ以上の精度が求められる用途には適していません。業界ではこれらの制約が広く受け入れられてきましたが、それが今後もそのままでよい理由にはなりません。
Geospatial IP Intelligenceは、これらの制約を克服するために、時間情報も考慮した、はるかに多くのデータベースエントリを持つ集約されたデバイスデータセットに基づいています。ネットワークインフラの情報のみに基づいて位置を推定するのではなく、IPアドレスに関連付けられた実世界のデバイス観測データからジオロケーションを導き出します。これにより、より高い精度、より広範なカバレッジ、そして位置の安定性や管轄区域のずれを時間軸で追跡することが可能になります。すなわち、静的な登録情報ベースの推定ではなく、実世界の観測に基づく動的な地理空間IPデータを提供します。
Geospatial IP Intelligenceは、従来のIPジオロケーションデータをはるかに高精度にしたものですが、それにとどまるものではありません。その主なメリットは、以下のようにまとめられます。
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