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Expanding our AI Security Suite, Powered by Behavioral AILearn More

Abnormal 行動解析AIセキュリティプラットフォーム

Abnormalは行動解析AIでメール、ID、AIを保護し、高度な攻撃の阻止と、組織が導入するAIの安全確保を支援します。

プラットフォーム

メール、アイデンティティ、AI を守る行動解析 AI。

フィッシング、詐欺、 ソーシャルエンジニアリングを阻止。

アイデンティティセキュリティ

アイデンティティを強化し、侵害を検知し、 インサイダーリスクに対処。

AI を統制・管理し、 暴走した AI から保護。

Abnormal Behavior Engine

搭載エンジン: Attune AI

正常な行動を学習。業務内容、アクセス、関係性を把握。
異常を検知。コンテキストにおける有意な偏差を認識。
マシンスピードで対応。調査・対応し、証拠を提示。

アイデンティティ・トラストグラフ

すべての人間・非人間・クラウドのアイデンティティをマッピング。

人間のアイデンティティ

  • 従業員
  • 顧客
  • ベンダー

非人間のアイデンティティ

  • AI Agents
  • サービスアカウント
  • その他の NHI

クラウドとマシンのアイデンティティ

  • 仮想マシン
  • データベース
  • API キー

データ連携

API 経由で数千の行動シグナルを取り込み。

アイデンティティ

Entra
Okta
Ping Identity

クラウドオフィス

Microsoft 365
Google Workspace
Slack

クラウド

AWS
GCP
Azure
Oracle

AI プラットフォーム

Anthropic
OpenAI
Copilot

Identity Security

攻撃者は正規に見せかけながら、認証そのものを完全に回避しています。Abnormal はメール、IdP、SaaS のシグナルをひとつの行動モデルに統合し — 権限の悪用やソーシャルエンジニアリングによる MFA リセットを捕捉し、侵害へとエスカレートする前に脅威を封じ込めます。

Platform

ひとつのコンソール、ひとつの行動ベースエンジン、そして Microsoft 365、Google Workspace、Okta、CrowdStrike に加え、御社の SIEM・SOAR とのネイティブ API 連携。あらゆる領域が同じモデルに情報を供給します。

データ連携

アイデンティティ、クラウド、オフィス、AIの各プラットフォームのデータを1つの共有ビューに集約します。対応する各接続により、Abnormalはアクティビティを把握し、脅威を調査し、チームが承認した制御を適用できます。

クラウドオフィス

アイデンティティに関連する業務、ファイル、コラボレーション

  • Microsoft 365
  • Google Workspace
アイデンティティとアクセス

誰が行動し、どのリソースにアクセスできるか

  • Auth0
  • Okta
  • Ping Identity
SaaSプラットフォーム

組織全体の業務アプリとワークフロー

  • Workday
  • Salesforce
  • ServiceNow
メール

通信パターンと脅威

  • Microsoft 365
  • Google Workspace
AIプラットフォーム

人が業務でAIをどう活用しているか

  • Claude
  • OpenAI
  • Copilot
クラウドインフラ

ワークロード、権限、重要な資産

  • Azure
  • GCP
  • AWS
  • Oracle
エージェントプラットフォーム

エージェントの稼働場所と実行可能な操作

  • Vertex AI
  • Bedrock
  • Copilot
セキュリティ運用

利用中のツールを横断する証拠と対応ワークフロー

  • Splunk
  • Cortex XSOAR
  • QRadar
ABNORMAL PLATFORMAI Tools8 discoveredChatGPTMedium · 64CursorHigh · 88Otter.aiCritical · 100Microsoft 365 · Okta · Extensions

Attune 1.0:ルールが見逃す攻撃を阻止するために行動を学習する、行動解析 AI モデル。

シグネチャではなく行動で学習。実際の攻撃で精度を磨き、行動ベースの検知のために設計。

0億+

モデルの学習に使用される、派生的な行動シグナル1

0%

悪意のある攻撃検知全体のうち、Attune 1.0 が支える割合2

0%

従来モデル世代と比較して、毎週新たに検知される固有の攻撃の増加分3

  1. 1本番環境で観測され、モデルの学習データとして使用された行動シグナルのスナップショットに基づく。個人を特定できる情報はすべて削除し、5か月間(2025年8月~12月)にわたり取得。
  2. 2不一致モデル分析とシステム全体のテレメトリから得た、人間によるレビュー済みサンプルに基づき、Attune 1.0 とAbnormalの前世代モデルの正常メールに対する誤検知率を比較。
  3. 3Attune 1.0 とAbnormalの前世代モデルの1週間にわたる直接比較に基づき、不一致セット分析を用いて、一方のモデルでは検知され他方では見逃された攻撃を特定。

5,000社の組織にご利用いただいています。Fortune 500企業の30%がAbnormalを信頼しています

CVS Health
PepsiCo
Marriott
Hasbro
Lowe's
Liberty Mutual
Hitachi Energy
Unilever
Valvoline
Nestlé
Chipotle
Bristol Myers Squibb
Xerox
Texas

よくある質問

現行のソリューションが見逃している攻撃を確認

API 経由で60秒で導入。MX 変更は不要。最も損失の大きい攻撃を捕捉し始めましょう。