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ユーザベースが採用したAbnormal AIの行動解析セキュリティプラットフォーム

株式会社ユーザベースは、最近Abnormal AIの行動解析によるセキュリティプラットフォームを導入したことを発表しました。この取り組みは、Google Workspaceの迷惑メールフィルタを回避する標的型攻撃メールへの対策を強化するためのものです。対象となるのは、2,000のメールボックスです。

メールセキュリティの重要性

ユーザベースでは、情報セキュリティ対策の一環として、メールのセキュリティ強化に取り組んでいます。特に、フィッシングメールなどの攻撃が初期侵入の重要な経路の一つであることから、メールセキュリティが重要視されています。上席執行役員である王 佳一氏は、「ランサムウェアの流行の中で、フィッシングメールによる侵入は依然として重大なリスクです」と述べています。

これまで同社では、Google Workspaceの迷惑メールフィルタを第一の防御手段として活用していましたが、増加する標的型攻撃メールにより、その効果が限られてきたとのことです。IT本部セキュリティチームの当真 彰吾氏は、「ユーザーが誤って不正なリンクをクリックした場合、その後の調査や対応が全て人力で行わなければならない」と課題を指摘しました。保護対象のメールボックスには、継続的に届くフィッシングメールの攻撃も影響を及ぼしていました。

Abnormal AIの選定理由

新しいメールセキュリティソリューションを選定するにあたり、ユーザベースは「検知精度の高さ」「運用負荷の軽減」「検知後の自動修復」の三つを要件として設定しました。当真氏は、Abnormal AIの行動解析が「不審なメールを高精度で検知できる」と説明しています。PoC（概念実証）も行い、過検知や誤検知が少ないことを実証しました。

さらに、Abnormal AIはAPIベースで既存環境への統合が可能であるため、導入が容易である点も評価されました。ゲートウェイ型のソリューションだとメール環境の改修が必要ですが、Abnormal AIは既存の完全運用するGoogle Workspace環境にシームレスに組み込むことができ、これが導入の大きなポイントとなりました。

自動化による運用負荷の軽減

Abnormal AI導入以降、同社は月平均約3,000件の標的型攻撃メールを新たにブロックしています。導入から4ヶ月で30,000件以上の攻撃メールやフィッシングメールが検知され、受信トレイへの影響も大きく軽減されました。ユーザーが受け取る攻撃メールのほとんどは、開封前に自動修復されており、王氏は「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た」と報告します。

この自動化は、担当者ごとの対応差を減らす効果もあり、今後はSIEMとの連携などさらに強化策も視野に入れています。

Abnormal AIの意義

Abnormal AIは、行動解析を活用したセキュリティプラットフォームを提供しています。通常の行動やコミュニケーションパターンを分析し、ビジネスメール詐欺やフィッシングなどの脅威を検知する手助けをしてきました。既に4,000社以上の企業に導入され、Fortune 500の企業の25%以上が利用しています。今後も、ユーザベースに対して継続的な貢献をしていくことが期待されています。

このように、ユーザベースのセキュリティ対策は新たな段階へと進化しています。フィッシングメールやその他の脅威から従業員やビジネスを守るために、Abnormal AIの技術がどのように役立っていくのか、注目が高まります。

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