検知の85％を担う行動基盤モデル登場！Attune 1.0

AIを悪用した高度な標的型攻撃が急増する中、Abnormal AIが行動基盤モデル「Attune 1.0」の提供を2026年3月17日に開始しています。

10億以上の行動シグナルで学習したこのモデルは、従来のルールベース型セキュリティでは検知できなかった未知の攻撃を自動的に識別・ブロックします。

Attune 1.0

• 提供開始日：2026年3月17日
• 提供元：Abnormal AI
• 対象：Abnormal Behavior Platformユーザー

AI主導型攻撃に対応する行動基盤モデル

従来のセキュリティツールは、ルールや静的な脅威インテリジェンスに依存しており、AIを活用して巧みに信頼行動を模倣する現代の攻撃に追いつけていません。

Abnormal AIが提供する「Attune 1.0」は、同社が8年にわたって蓄積した行動解析の知見を1つの統合モデルに集約したものです。

アイデンティティ・行動・コンテンツをマルチモーダルアーキテクチャで統合的に学習し、攻撃者が隠そうとするパターンを浮き彫りにします。

10億以上の行動シグナルで学習したAttuneは、従来システムと比較して週約15万件多くの攻撃キャンペーンを検知し、検知精度は50%向上しています。

未知の攻撃を公開前に阻止する実績

Attuneは、Microsoft Teamsを悪用した新たなOAuthフィッシング攻撃キャンペーンを、公開される2か月前に特定・ブロックしています。

これは、Abnormal AIが創業当初から注力してきた「通常の状態の把握」によるものです。

組織内の通常コミュニケーションパターンを基準にすることで、ルールが存在しない未知の攻撃でも異常を検知できます。

現在、Attuneはプラットフォーム全体の悪性検知の約85%を担い、メール・アイデンティティ・アカウント乗っ取り対策を横断する共通の行動分析レイヤーを提供しています。

可視性・制御性・人的リスク管理も強化

今回のリリースでは、セキュリティチームが検知内容を理解し調整できる機能も同時に提供されています。

「Detection 360 Insights」では、すべてのAI判定の背後にある行動ベースの根拠を可視化し、アナリストがなぜそのメッセージが検知対象となったかを正確に把握できます。

「Custom AI Models」では、自然言語による記述で環境固有のパターンを定義し、セキュリティチームがAIの挙動を制御・拡張できます。

また「AI Phishing Coach」のアップデートにより、実際の脅威をもとにパーソナライズされた従業員教育が自動化されており、「Phishing Risk Scoring」や「BEC・VECシミュレーション」も一般提供が始まっています。

Attune 1.0は、AIが生み出す未知の攻撃に対し、行動パターンの理解で先回りできるセキュリティ基盤です。

週約15万件多い攻撃検知と50%の精度向上は、組織の防御力を根本から引き上げます。

メール・アイデンティティ・アカウント保護を横断する統合インテリジェンスが、現代のAI攻撃時代に対応した一貫した防衛線を構築します。

Abnormal AI「Attune 1.0」の紹介でした。

よくある質問

Q. Attune 1.0とはどのようなモデルですか？

A. Abnormal AIが提供する行動基盤モデルで、10億以上の行動シグナルで学習しています。アイデンティティ・行動・コンテンツを統合的に分析し、AI主導型の未知の攻撃を検知・ブロックします。2026年3月17日より一般提供が始まっています。

Q. 従来のセキュリティツールとどう違いますか？

A. 従来のツールはルールや静的な脅威インテリジェンスに依存しており、AIを活用した新手の攻撃への対応が難しい状況です。Attune 1.0は組織内の「通常の行動パターン」を学習し、ルールが存在しない未知の攻撃でも異常を検知できる点が大きな違いです。