フィッシング、偽装請求、マルウェア拡散... メールを悪用した攻撃は巧妙化し、教育や注意喚起だけでは防ぎきれません。Gmail等の標準フィルタや対策ソフトも、文脈や送信者の挙動までは検知できず、すり抜けが発生しています。
さらに生成AIによる自然な偽装メールの増加で、日本の組織も深刻な脅威に晒されています (フィッシング被害は過去3年で約3倍に増加 (注2))。
91%
の攻撃はメール起点 (注1)
70%
のインシデントは人的要因 (注1)
これらの課題は、数千万円〜数億円規模の損害に直結するリスクをはらんでいます。
「まもる」は、メールを受信した瞬間にAIがリスクをスコアリングし、「違和感」を可視化。 これまで人の判断に頼らざるを得なかったヒューマンエラー起因のインシデントを根本から防ぎます。
既存のメール環境にプラグインとして追加するだけで、組織全体のメールセキュリティを飛躍的に向上させます。
過去の正常なメールヘッダを照合し、BEC攻撃や巧妙ななりすましを検知します。
URLパターン解析、拡張子チェック、サンドボックスでの動的解析で未知の脅威も検知。
AIがメールの振る舞い（文体、急な依頼、送信者パターン）を分析し、リスクスコア化。
GmailやOutlook等、既存メール環境にアドオンするだけで利用開始できます。
メールのリスクスコアや検知した脅威の詳細を一目で把握できます。
株式会社3D MATRIX様（2024年）- 約2億円の誤送金被害
取引先になりすましたメールの指示に従い、巨額の資金を誤って送金してしまった。
まもるなら：過去の正常なメールヘッダとの比較で送信元IP等の異常を検知し、なりすましメールとして警告・ブロックできた可能性。
全国の学校法人・自治体等（2023年）- マルウェア「Emotet」が1,800組織以上に感染
巧妙な文面で添付ファイル開封を促し、組織内にマルウェアを拡散させた。
まもるなら：添付ファイルをサンドボックス環境で事前に解析するため、未知のマルウェアEmotetも開封前に検知・隔離できた可能性。
注1：サイバーインシデントの約70%が人的要因：データ漏洩調査報告書（DBIR）より引用。サイバー攻撃の91%はメールを起点に発生：CloudFlare社の2023年「フィッシング脅威レポート」より引用。
注2：APWG "Phishing Activity Trends Report, Q2 2023"より引用。
