■ リスクマネジメント1:国際ロマンス詐欺のリスク要因

国際ロマンス詐欺を予防するために、なぜリスクマネジメントが必要なのかについて考えてみましょう。

情報セキュリティマネジメントシステム(ISMS)は、組織内で情報セキュリティを計画的に管理し、保護するための枠組みです。

このシステムによれば、情報セキュリティリスクは、脅威が情報の脆弱性又は資産の脆弱性に付け込み、その結果、組織に損害を与える可能性に伴って生じるとされています。

ここから、国際ロマンス詐欺におけるリスクマネジメントへの応用を考えてみましょう。

国際ロマンス詐欺は、個人情報や資産を不正に取得する詐欺であり、被害者は感情的な関与により騙されやすく、大きな損害を被る可能性があります。

したがって、国際ロマンス詐欺に対するリスクマネジメントは、これらの脅威と脆弱性を識別し、被害を最小限に抑える戦略を構築する重要な要素となります。

国際ロマンス詐欺からの保護策、被害の予防策、教育活動、および被害者へのサポートは、リスクマネジメントの一部として組み込まれるべきです。

リスクとは、情報資産、脅威、弱点の3つが組み合わさることで生じるもので、具体的には以下の関係が成り立ちます。

リスク = 情報資産 + 脅威 + 弱点

  • 情報資産:情報の価値や重要性
  • 脅威:情報を危険にさらす要因
  • 弱点:情報セキュリティの脆弱性や不備

情報資産が存在すれば、それに対する潜在的な脅威も存在するため、情報セキュリティの観点からは、弱点をできる限り少なくすることが重要です。

このコンセプトを国際ロマンス詐欺の観点で考えると、情報資産は金融資産、脅威は詐欺師、弱点は孤独感や愛情の欲求などが該当します。

これらの要素が組み合わさることで、国際ロマンス詐欺の被害が発生する可能性が高まります。

国際ロマンス詐欺におけるリスクは、以下の要素から成り立っており、具体的には次のような関係が成り立ちます。

リスク = 金融資産 + 脅威 + 弱点

  • 金融資産:個人の財産や資産
  • 詐欺師:不正行為を行う詐欺者
  • 弱点:詐欺に対する被害者の脆弱性

情報セキュリティマネジメントと国際ロマンス詐欺の共通点は、リスクの概念を共有していることです。

情報セキュリティにおいては、情報資産、脅威、弱点がリスクを構成し、保護が必要です。

同様に、国際ロマンス詐欺においても、金融資産、詐欺師、感情的な弱点が詐欺のリスク要因として考えられます。

情報セキュリティマネジメントと同様に、国際ロマンス詐欺においても弱点を最小限に抑えることが、国際ロマンス詐欺の予防のために非常に重要です。

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参考文献:



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作成 2023-10-28    更新 2023-11-01
■ トークンとは?

トークンは、デジタルなお金やデジタルなおもちゃのようなものです。

例えば、ゲーム内のコインや、お店で使える特別なクーポンと考えてみてください。

トークンはコンピュータープログラムの一部として存在し、特定のルールに従って使えるもので、例えば、あるウェブサイトでの特別な機能やサービスを利用するために使えます。

ブロックチェーンとの違い

ブロックチェーンは、たくさんの取引情報を保存する特別なデータベースです。これは、トークンの取引を記録するために使われます。

トークンはブロックチェーン上で動く、ちょっとしたデジタルコインやクーポンのようなものです。

ブロックチェーンは情報を安全に保存し、他の人々と共有できるようにするのに使われ、トークンはその中で取引や交換ができるものです。

仮想通貨(暗号通貨)との違い

仮想通貨は、本当のお金の代わりに使えるものです。例えば、ビットコインが有名です。

あなたはビットコインを持ってお金を送ったり、商品を買ったりすることができます。

トークンは特定の場所やサービスでのお金の代わりに使えるもので、仮想通貨は普通のお金と同じように使えます。

まとめ

トークンはデジタルなコインやクーポンのようなもので、ブロックチェーンと結びついて使われます。

ブロックチェーンは情報を安全に保存し、トークンはその中で使われるものです。

仮想通貨は本当のお金の代わりに使え、トークンは特定の場所やサービスでのお金の代わりになります。


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作成 2023-10-28
■ トランザクションを通じた詐欺アカウントの特定プロセス

トランザクションから送金元と宛先のウォレットアドレスを調べ、特定のアカウントとの関連性を調査することは可能なのでしょうか?

送金元と宛先のウォレットアドレスを調査して、特定のアカウントとの関連性を特定するプロセスの実行例をご紹介します。

以下がそのプロセス実行例です。

  1. トランザクションデータの取得

    • まず、調査対象のトランザクションのデータをブロックチェーンエクスプローラーやブロックチェーンノードから取得します。
    • このデータには、トランザクションのハッシュ、送金元アドレス、送金先アドレス、金額、ガス料金、タイムスタンプなどが含まれます。
  2. 送金元アドレスの調査

    • 送金元アドレスを取得し、そのアカウントからの過去のトランザクションを調査します。
    • このアカウントが他のアカウントとのトランザクションを行っているか、どのような送金パターンを持つかを分析します。
  3. 送金先アドレスの調査

    • 送金先アドレスを取得し、そのアカウントへのトランザクションを調査します。
    • 送金先アドレスが他のアカウントからの送金を受け取っているか、どのような送金パターンを持つかを分析します。
  4. クラスタリング

    • 送金元および送金先のアドレスをクラスタリングアルゴリズムを使用してグループ化します。
    • クラスタリングは、同じアカウントによるトランザクションを同一のクラスターにまとめるプロセスです。これにより、アカウントごとのトランザクションパターンを特定できます。
  5. 相関データの収集

    • クラスタリングされたアカウントの間での相関データを収集します。
    • これには、特定のアカウントとの頻繁な送金、共有されたウォレットアドレス、不審な活動などが含まれます。
  6. 詳細な分析:

    • クラスタリングされたアカウントと相関データを詳細に分析し、詐欺アカウントの特徴や不正行為の兆候を見つけます。
  7. 詐欺アカウントの特定:

    • トランザクションデータと相関データを基に、詐欺アカウントの特定を試みます。
    • 詐欺の可能性が高いアカウントを見つけたら、詐欺アカウントとして識別します。

このプロセスでは、送金元と宛先のアドレスを分析して、特定のアカウントとの関連性を見つけることが目的です。

クラスタリングや相関データの収集を行うことで、特定のアカウントが他のアカウントとどのように関連しているかを特定し、詐欺アカウントを特定するのに役立ちます。


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作成 2023-10-27


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