Misdirected Email Prevention
誤送信メールによる偶発的なデータ損失を防止
データ漏洩の多くは、持ち出しではなく、うっかりミスです。Misdirected Email Prevention は、行動解析 AI を用いて、誤った宛先に向かう送信メールを検知し、配信前に止め、送信者に確認またはキャンセルを促します。
誤送信メールは、偶発的なデータ損失の最大の原因であり、最も多く報告される GDPR 違反です。
英国 ICO — Data Security Incident Trends
誤送信メールのインシデントを特定し修復するまでの平均時間。
Ponemon Institute、2022年5月
過去1年間に誤送信メールによるデータ損失または漏洩を経験した組織の割合。
Abnormal 2025 State of Misdirected Email Prevention
課題
従来の DLP ツールは、人の意図を読み取るようには作られていない
Abnormalが選ばれる理由
行動面の文脈が、ルールベースのツールが見逃すミスを捕捉
競合他社は静的なルールに頼っています。Abnormal は行動解析 AI を用いて、メールが想定される受信者にとって文脈的に不自然に見える瞬間を検知します。複雑なポリシーの構築や保守をチームに求めることはありません。
コンテンツを踏まえた検知
MEP は、送信者と受信者のコミュニケーション履歴、メッセージの文脈、行動シグナルを用いて、ユーザーごとの行動ベースラインを構築し、従来のルールが見逃す、意図しない受信者へのミスの可能性を特定します。
設計そのものが運用負担を抑える
お客様が静的なポリシーを記述、調整、保守する必要はありません。Abnormal がその作業を自動的に処理し、管理の手間を減らすとともに、硬直的なルールセットが生みがちな誤検知を最小限に抑えます。
エンドユーザーによる修復
手作業の調査を要するアラートで SOC を埋め尽くす代わりに、Abnormal は不審なメールを、最も文脈を把握している送信者本人に振り向けます。送信者は、メッセージを速やかに確認またはキャンセルできます。
統合されたメールセキュリティプラットフォーム
MEP は、Inbound Email Security と同じデータモデル上で動作し、同じ展開方法、ポータル、アイデンティティモデルを使用します。これにより、お客様は受信側の脅威と送信側のミスの両方を一元的に管理できます。
送信メールのための保護
誤送信メールを検知し、迅速な解決へ導く
行動解析 AI による検知
MEP は、受信者の文脈、コミュニケーションのパターン、コンテンツシグナル、メタデータを分析して、誤送信の可能性が高いメールを特定します。お客様が静的なルールを構築したり、ポリシーを調整したりする必要はありません。
自動ブロック
MEP は、誤送信の可能性が高いメールを特定すると、配信前にそのメッセージを検疫内に保留し、偶発的な漏洩を食い止めます。
送信者によるセルフ修復
Abnormal は、誤送信の可能性が高いメールをフラグすると、直ちに送信者に通知し、なぜそのメッセージがフラグされたのかを説明し、送信するかキャンセルするかを明確に選べるようにします。これにより、大半のケースは SOC が関与することなく解決します。
説明可能性と受信者分析
各検知では、実際の受信者、意図されたと考えられる受信者、そしてフラグの理由が示され、送信者とアナリストに、対処のための明確な根拠を提供します。
送信ログと監査証跡
送信ログは、検知結果、ユーザーの判断、管理者のアクション、フィードバックを一元的に集約し、調査、レポーティング、コンプライアンスを支援します。
RBAC による制御
グローバルおよびテナント単位の管理者設定が、検知と修復の権限を管理し、権限を持つユーザーだけがポリシーを調整したり、検疫されたメッセージを解放したりできるようにします。
摩擦のない展開
MEP は、複雑な展開や管理すべき別のツールなしに、すばやく価値を届けられるよう設計されています。セットアップはわずか数分で完了し、バックグラウンドで静かに動作します。既存の Abnormal 展開と併せて、SMTP リレー経由で Microsoft 365 と連携し、MX の変更も、インラインプロキシも、メールフローの中断も必要ありません。お客様は、まず摩擦の少ない評価のために API 検知モードで開始し、その後、必要に応じてモニターモードやブロックモードへ移行できます。
設計思想はプライバシーファースト
Abnormal は、メール本文の内容を永続的に保存しません。メッセージを確認する必要があるときは、その内容をオンデマンドで取得します。一方で、調査やコンプライアンスの必要を支えるために、アクティビティデータは保存されます。
Fortune 500企業の25%以上が、Abnormal AIの自動化されたセキュリティ判断を信頼して採用しています
.svg){kind=logo}
お客様の声
セキュリティリーダーの声
“Abnormal's automation gives our analysts time back to work on other projects, and the fact that it's API-based gives us flexibility to tie in other applications and their data.”
John Roeser
Senior Manager, Information Security, Domino's
“Our goals are to get away from being so reliant on human judgment and leverage AI to be proactive. Abnormal helps us with those goals.”
Corey Kaemming
Senior Director, Information Security, Valvoline
AbnormalはFortune 500の25%以上を含む4,500社以上のお客様にご利用いただいています。
