Abnormal AIは、メールセキュリティプラットフォームの拡張として、Control Center、Email DLP Rules、AI Phishing Coachのアップグレードという3つの新機能を発表しました。
今回の発表により、Abnormalの行動分析AIは、受信ボックスに届くもの、組織から出ていくもの、そして人々が攻撃を認識できるよう訓練される方法という、メールリスクの3つの領域すべてに対応することになります。
攻撃者はサイバー犯罪の経済性を変えつつあります。生成AIのおかげで、攻撃者は標的を調査し、説得力のあるメッセージを作成し、シグネチャベースの防御が追跡できるよりも速く手口を切り替えられるようになりました。最も効果的な攻撃はもはや明白なマルウェアや不審なドメインを伴わず、行動そのものが正体を明かすまでは通常の業務活動のように見えます。Abnormalは組織が普段どのようにコミュニケーションを取っているかを学習し、そのパターンが崩れる瞬間を特定します。
Abnormal AIのCEOであるEvan Reiser氏は、次のように述べています。「メールセキュリティの役割は拡大しています。組織は依然として巧妙な受信攻撃を阻止する必要がありますが、同時に同じプラットフォームで、送信データの流出対策、従業員のフィッシングリスク、そして自動検知に対するより高い制御性にも対応することを求めるようになってきています。メールを保護するということは、今や複数の方向からのリスクに対処することを意味します。すなわち、入ってくる脅威、外部に流出する機密情報、そして攻撃者が狙い続ける人々です。これらの新機能により、Abnormalが組織のリスク管理を支援する範囲がさらに広がります」
Control Centerは、コードや複雑さを持ち込むことなく、Abnormalの検知エンジンの上にオプションの制御層を追加します。また、コードを書かずに、組織に合わせたカスタム検知モデルやルールをチームが作成できるようにします。Control Centerは、どの層(コアとなる行動分析AI、カスタムモデル、あるいはカスタムルール)が各判断を下したかを示すため、セキュリティチームは自組織のポリシーに照らして自動判断をより迅速に調査し、説明することができます。
Email DLP Rulesは、明示的な送信ポリシー制御(正規表現、フレーズマッチング、メタデータ条件、ブール論理、除外設定で構築)と、AI Triage Agentによる文脈的なレビューを組み合わせています。このエージェントはルールの意図、送信者、メッセージ周辺の文脈を評価したうえで、無害なメッセージを自動的に解放し、違反の可能性が高いものを隔離すると同時に、監査のためすべての判定結果を送信ログに記録します。これにより、多くのDLP導入が大規模運用時に生み出しがちな手作業によるレビュー負担を負うことなく、組織が送信ポリシーを実効的に運用できるよう設計されています。
アップグレードされたAI Phishing Coach機能は、すべての従業員に固定スケジュールで同じ訓練を課すのではなく、組織が実際にどのように狙われているかに合わせて、フィッシングシミュレーション訓練を調整できるようセキュリティチームを支援します。組織全体のエンゲージメントとリスクのシグナルを活用し、プラットフォームはシミュレーションの難易度を調整し、補強トレーニングを推奨します。管理者は平易な言葉による説明から、カスタムシミュレーションや訓練コンテンツを生成することもできます。すべてのシミュレーションコンテンツとフォローアップ対応は、完全に可視化され、設定変更が可能な状態を保っています。
Control Center内のCustom AI Modelsと、最新のAI Phishing Coach機能は、8月31日より一般提供が開始されます。Control Center内のCustom RulesとEmail DLP Rulesは、8月31日よりアーリーアクセスで提供が開始されます。
翻訳元: https://www.helpnetsecurity.com/2026/08/27/abnormal-ai-email-security-platform-expansion/
