不可視リスクスコアリング

不可視リスクスコアリングは、ウェブサイト上でのユーザーの挙動（スクロール、クリック、滞在時間など）やアクセス元の属性を機械学習で解析し、人間かボットかを0から1のスコアで算出する認証手法である。ユーザーにパズルを解かせるなどの明示的なテストを課さず、リスクが高いと判断された場合にのみ追加の認証を求める。GoogleのreCAPTCHA v3などで採用されており、ユーザー体験を損なわずにセキュリティを確保する現代的なアプローチである。