記事ポイント
- Abnormal AI「行動解析AIセキュリティプラットフォーム」がユーザベースの標的型攻撃メール対策で稼働中。
- Google Workspace環境への改修なしのシームレスな統合が導入の決め手に。
- 導入後は月平均約3,000件の攻撃メールを追加ブロックし、約4カ月で約3万件を検知。
Abnormal AI「行動解析AIセキュリティプラットフォーム」は、経済情報プラットフォーム「Speeda」や国内最大級の経済ニュースプラットフォーム「NewsPicks」を運営するユーザベースに採用され、Google Workspaceの迷惑メールフィルタをすり抜けていた標的型攻撃メールへの対策強化に活用されています。
同社は、Google Workspaceの迷惑メールフィルタを一次防御としてきたものの、フィルタをすり抜ける標的型攻撃メールの増加により対応負荷が拡大していました。
検知精度の高さ、運用負荷の低さ、検知後の隔離・修復作業の自動化を要件に新たなメールセキュリティソリューションを選定し、Abnormal AIの採用に至りました。
Abnormal AI「行動解析AIセキュリティプラットフォーム」
- 導入企業：ユーザベース
- 保護対象：2,000メールボックス
- 連携先：Google Workspace（API連携）
Abnormal AI「行動解析AIセキュリティプラットフォーム」は、メールの送受信履歴や組織内外の関係性、通常のコミュニケーションパターンを行動AIで分析し、通常時との違いから不審なメールを判定します。
Google WorkspaceとAPIを介して連携し、検知後の隔離・修復までを自動化します。
既存のメール環境を改修せずに導入できる点が、ゲートウェイ型ソリューションとの違いとして評価されました。
経済情報プラットフォーム「Speeda」や国内最大級の経済ニュースプラットフォーム「NewsPicks」を運営するユーザベースは、情報セキュリティ対策の一環としてメールセキュリティの強化に取り組んでいます。
標的型攻撃メールへの対応負荷という課題
ユーザベースは、情報セキュリティ対策の一環としてメールセキュリティの強化に取り組んできました。
同社で上席執行役員CIO/CISOを務める王佳一さんは、攻撃の起点となるメールの安全確保について次のように語りました。
昨今のランサムウェア被害において、フィッシングメールを起点とした初期侵入はまだまだ主要な侵入経路の一つです。
Google Workspaceの迷惑メールフィルタをすり抜ける標的型攻撃メールは増加傾向にあり、外部から継続的に届くフィッシングメール攻撃キャンペーンへの対応も、セキュリティチームの負担となっていました。
検知精度・運用負荷・自動修復を軸にした選定基準
- 検知精度の高さ
- 運用負荷の低さ
- 検知後の隔離・修復作業の自動化
新たなメールセキュリティソリューションの選定にあたり、ユーザベースはこの3点を要件としました。
同社IT本部セキュリティチームでリードエンジニアを務める当真彰吾さんは、選定理由を次のように語りました。
Abnormal AIは、AIによる行動解析で不審なメールをチェックするため、正規のドメイン／サービスを用いた攻撃やなりすましも高精度に検知できます。
事前に行ったPoCでは、複数ツールの中でも過検知・誤検知の少なさが際立っていました。
既存環境へのシームレスな統合
同社が比較検討した構成では、APIベースで既存環境に統合できる点も評価されました。
当真彰吾さんは、次のように説明します。
ゲートウェイ型のソリューションだと、既存のメール環境を改修しなくてはなりません。
その点、Abnormal AIは既存のGoogle Workspace環境へシームレスに統合できるため、導入が容易な点も良かったですね。
導入後の検知・修復自動化による効果
導入後、Google Workspaceの迷惑メールフィルタをすり抜けていた標的型攻撃メールを、月平均約3,000件追加でブロックしています。
約4カ月間では、約30,000件の攻撃メールやフィッシングメールを検知し、ユーザーの受信トレイに届いた攻撃メールもそのほとんどが開封前の自動修復対象です。
検知・修復対応の自動化により、担当者ごとの対応差も抑制されました。
同社は今後、SIEM（セキュリティ情報とイベント管理）との連携など、さらなるセキュリティ対策の強化も視野に入れています。
王佳一さんは、導入後の変化について次のように語りました。
Abnormal AI導入後は、メールに関するヘルプデスクへの問い合わせ件数が大幅に減少しました。
光山慶さんのコメント
Abnormal AI Japan Country Managerを務める光山慶さんは、次のようにコメントしています。
正規のドメインやサービスを悪用した攻撃、実在する人物へのなりすましなど、メール攻撃はますます判別が難しくなっています。
行動AIによる分析と検知・修復の自動化が、ユーザベース様のメールセキュリティ強化と運用負荷の軽減に貢献できたことを大変うれしく思います。
Google Workspace環境を維持したまま、標的型攻撃メール対策を強化できる選択肢です。
検知から隔離・修復までを自動化し、メール対応にかかる運用負荷を軽減します。
既存システムの改修なしに導入できる点は、セキュリティ強化を検討する組織にとって重要な判断材料です。
Abnormal AI「行動解析AIセキュリティプラットフォーム」の紹介でした。
よくある質問
Abnormal AIの行動解析AIセキュリティプラットフォームとは、どのような仕組みですか？
メールの送受信履歴や組織内外の関係性、通常のコミュニケーションパターンを行動AIで分析し、通常時との違いから不審なメールを判定します。
Google WorkspaceとAPIを介して連携し、検知後の隔離・修復までを自動化します。
ユーザベースはなぜAbnormal AIを導入したのですか？
Google Workspaceの迷惑メールフィルタをすり抜ける標的型攻撃メールへの対応負荷が拡大していたためです。
検知精度の高さ、運用負荷の低さ、検知後の隔離・修復作業の自動化を要件に選定し、採用に至りました。
導入によってどのような効果がありましたか？
Google Workspaceの迷惑メールフィルタをすり抜けていた標的型攻撃メールを、月平均約3,000件追加でブロックしています。
約4カ月間で約30,000件の攻撃メールやフィッシングメールを検知し、開封前に自動修復されるケースが大半を占めています。
既存のメール環境への導入負荷はどの程度ですか？
Abnormal AIは既存のGoogle Workspace環境へシームレスに統合できるため、メール環境の改修が不要です。
ゲートウェイ型のソリューションと異なり、APIベースで導入できる点が評価されています。
