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メールセキュリティ — AI型フィッシング・BEC対策

フィルタを
すり抜ける標的型メールへ。

従来のメールセキュリティでは防げない、添付ファイルもURLも無いビジネスメール詐欺(BEC)。AIが「いつもと違う」メールの振る舞いを見抜き、被害を未然に防ぎます。
福岡・九州の中小・中堅企業のフィッシング・BEC対策を、社員任せの判断から脱却して実現します。

.ISSUE こんな課題はありませんか

Microsoft や Google の標準セキュリティ対策だけで、本当に大丈夫ですか?

標準フィルタで防ぎきれない
Microsoft 365やGmailの標準対策では巧妙な詐欺メールは通過する
取引先・経営層なりすまし
送金指示・契約変更を装ったBEC被害が国内で急増
社員教育だけでは限界
注意喚起しても、巧妙な詐欺メールは見抜けないケースが多い
アカウント乗っ取りが見抜けない
取引先メールが乗っ取られた場合、正規アドレスからの攻撃に
.THREAT メール脅威の今

添付ファイルもURLも無い、新しい詐欺メール

最新のサイバー攻撃は、マルウェアもフィッシングURLも含まない、本文だけの「詐欺メール」が中心です。経営層や取引先になりすまし、社員に直接送金や情報送付を指示する手口で、従来型のセキュリティでは検知が極めて困難です。

BEC
ビジネスメール詐欺

経営層・取引先になりすまし、送金や口座変更を指示。世界最大級の被害額となっているメール詐欺。

PHISHING
標的型フィッシング

特定企業・特定人物に絞り込んだ精度の高い偽メール。ID・パスワードや機密情報を狙う。

ATO
アカウント乗っ取り

取引先の正規アカウントが乗っ取られ、本物のメールアドレスから詐欺メールが届く最悪のケース。

.COMPARE 従来型対策との違い

「中身の検査」から「振る舞いの分析」へ

従来型メールセキュリティ

メールの「中身」(添付ファイル・URL・スパムワード)を検査するアプローチ。中身に脅威が含まれない詐欺メールは検知できません。

中身のないBECメールは検知不可
なりすましアドレスを見抜けない
乗っ取られた正規アカウントは素通り
既知の脅威パターン依存
AI振る舞い分析型

送信者の普段の行動パターンを学習し、「いつもと違う」メールを異常として検知。中身ではなく、文脈と行動から脅威を見抜きます。

BECも振る舞いの異常で検知
なりすましメールを高精度で識別
乗っ取り検知:取引先の異変も発見
未知の脅威パターンにも対応
.CAPABILITIES AIメールセキュリティでできること

既存のメール環境を活かしながら、検知精度を底上げ

01
BEC・なりすまし詐欺の検知

送信元の普段の行動・文体・取引パターンをAIが学習。「いつもと違う送金指示」「不自然なタイミングの請求書」を自動検知します。

02
アカウント乗っ取りの早期発見

取引先・社内アカウントの乗っ取りを行動異常から検知。普段と違う送信パターンを発見し、被害を初期段階で食い止めます。

03
既存環境にAPI連携で導入

Microsoft 365やGoogle WorkspaceのAPI連携で導入。既存のメール経路を変えずに、AI検知を追加できます。

04
運用工数を最小化

AIによる自動分析・自動隔離で、情シスのメール対応工数を大幅に削減。誤検知が少なく、社員からの問い合わせ対応も減ります。

.PRODUCT ソフネットの推奨製品

AIメールセキュリティのリーダー、Abnormal

ソフネットは、メールセキュリティの第一選択肢としてAbnormalを推奨しています。AIによる振る舞い分析で、BEC・標的型攻撃・アカウント乗っ取りなど、従来型では防げない最新の脅威に対応します。

第一推奨
PRODUCT FEATURES
AI振る舞い分析
独自AIで脅威を高精度検知
API連携で簡単導入
M365/Workspace対応
BEC特化の検知精度
業界トップクラスの実績
自動隔離・対応
運用工数を最小化
既存のメールセキュリティと併用OK。Microsoft Defender for Office 365などの標準対策はそのままに、AbnormalをAPI連携で追加することで、検知レイヤーを多層化できます。
.FLOW 導入の流れ

APIで簡単導入、最短2週間で運用開始

STEP 01
ヒアリング
既存メール環境と被害状況を確認
STEP 02
PoC(検証)
既存環境にAPI連携、検知精度を実証
STEP 03
本番導入
対応ポリシー設計、全社展開
STEP 04
運用開始
継続的なチューニング・改善
NEXT STEP

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