TransUnionによるReal Networks買収はロボコール遮断に焦点

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TransUnionが先週発表したReal Networksのモバイル部門買収は、同信用情報機関が企業向けの音声およびSMSの不正対策サービス強化に注力していることを示している。 

買収の一環として、TransUnionは、モバイルキャリアのトラフィックを保護するAI駆動のメッセージングスイートであるKontxtプラットフォームとMetcalfインフラを獲得する。これによりTransUnionは、発信者番号のなりすましから企業を守る同社の提供サービスTrusted Call Solutionsを拡大できるようになる。Trusted Call Solutionsは2024年にAT&Tとの提携で開始された。TransUnionはKontxtをTrusted Call Solutionsに統合し、SMS、マルチメディア、音声ネットワークへの注力を強調するため、名称をTrusted Communications Solutionsに変更する予定だ。

「私たちはオムニチャネルの形でスケールを持ちたいのです」と、コミュニケーション・ソリューション担当シニアVPのJames Garvertは語る。「今回の買収に含まれるこの資産は、テキストメッセージの世界にも踏み出す助けになります。」

この取引の対象はモバイル資産のみで、Real Networksはストリーミング通信事業とSecure Accurate Facial Recognition（SAFR）事業を保持する。

TransUnionは、2025年に世界の携帯電話詐欺による損失が800億ドルを超えると推計するJupiter Researchのレポートを引用した。

Real Networksは2017年にKontxtを立ち上げ、当初はモバイルキャリア向けのテキストメッセージ分類・優先順位付けの提供として開始し、キャリアがロボコールを検知・遮断できるようにするため、2021年にKontxt Voiceを追加した。同社は、Verizon、Vodafone、Deutsche Telekom、SoftBank、Telefonica、KDDI、Vivo、SK Telekomなど、世界各地のさまざまなモバイル事業者と統合パートナーシップを確立している。

Kontxtは、未登録の大量トラフィックを送信するデバイスや個人、または疑わしいキャンペーンパターンに関与するものを検知できる。クロスチャネル相関を行い、同一の電話番号やデバイスが疑わしいSMSキャンペーン、音声通話、または異常なWebセッションで使用されている場合を特定する。Kontxtはネットワーク層とアプリケーション層に異常検知スタックを備え、不正なメッセージや通話を分類して遮断する。また、ロボコール発信者を検知するために音声フィンガープリンティングを適用し、リアルタイムの意図分類も実行すると、Real Networksは述べている。Kontxtの機械学習モデルは、スパムメッセージや音声通話を検知するよう設計された大量の通信事業者トラフィックで学習されている。 

Real Networksは遮断率78%を主張しており、学習データとモデルが増えるにつれてその率は改善するとしている。

不正対策ポートフォリオの拡充に加え、TransUnionは、IDをデバイスに関連付け、ネットワークシグナルと照合して行動を監視するDevice Riskの提供も行っている。12月には、クッキーを必要とせずに複数のセッションやネットワークにまたがってデバイスを認識・追跡するためのクロスセッション・デバイス識別など、新たな機能を追加した。さらにTransUnionは、デバイス不正対策を強化する適応型機械学習機能と、ユーザー操作に悪用され得るリモートアクセスツールや自動化ボットを検知するために設計された高度な異常検知および回避検知も導入した。

TransUnionは、KontxtがDevice Riskとどのように統合され得るかについて具体的な説明を避けた。「最終的には、これらはすべてロードマップ上の機能、あるいは当社の包括的な不正対策ポートフォリオの中で相互に組み合わせていく項目です」とGarvertは語る。

買収は2026年上半期に完了する見込み。取引の財務条件は開示されていない。