Email 脅威対策とは、さまざまなサイバー脅威からメール通信を保護するために設計された一連のツールとテクノロジーを指します。電子メールは依然として最も一般的な攻撃経路の1つであるため、フィッシング、マルウェア、ビジネスメール詐欺（BEC）、およびサイバー犯罪者が使用するその他の巧妙な手法から身を守るには、電子メールの脅威保護が不可欠です。

メールベースのサイバー攻撃がより巧妙になるにつれて、メール脅威対策のベンダーは脅威に対処するためにさまざまなアプローチを取っています。多くの企業が、過去の攻撃データを使用して次の脅威がどのようなものになるかを予測しています。

また、高度なフィッシング攻撃やビジネスメールの不正利用など、新しい脅威や標的型脅威をAIや機械学習を使って検出している企業もあります。AIは、電子メールのパターンや送信者の行動の微妙な異常を識別できます。このように行動分析に重点を置くことで、防御側は不審なアカウントアクティビティを検出し、侵害されたアカウント内での横方向の動きを防ぎ、組織内の信頼を悪用する脅威を特定しやすくなります。

メールセキュリティでは、多段階およびマルチチャネルの脅威に対処するために、Microsoft TeamsやSlackなどのプラットフォーム間で保護を統合するケースが増えています。これにより、脅威の可視性が高まり、メール以外の攻撃対象領域が最小限に抑えられます。また、高度なソリューションにはリアルタイムの脅威インテリジェンスとサンドボックス機能が組み込まれているため、潜在的に悪意のあるコンテンツを隔離して分析し、進化する攻撃ベクトルに対する強固な防御が可能になります。

データセキュリティのため、一部のベンダーは現在、機密情報の漏洩を防ぐために統合されたデータ損失防止（DLP）と暗号化を提供しています。これらの機能には、自動保護やユーザートレーニングが含まれる場合があります。さらに、メール脅威対策では、メールイベントをSIEMやXDRなどのより広範なセキュリティフレームワークに統合して、組織全体の脅威対応への包括的なアプローチをサポートすることがあります。

より高度で統合された電子メールセキュリティソリューションへのこのシフトは、通信ベースの脅威が複雑さを増し続けているため、柔軟で適応性のある保護の必要性を反映しています。

はい。AIベースのセキュリティソリューションは、メールの内容と送信者情報のパターンと動作を分析することで、フィッシングメールを効果的に検出できます。従来の方法はブラックリストや特定のキーワードに依存していましたが、AIは機械学習と自然言語処理（NLP）によってこのアプローチを強化し、単純なフィルターを回避する可能性のある複雑なフィッシング攻撃を特定します。

AIは以下を分析してフィッシングメールを検出します。

• コンテンツパターンとアノマリ：AIアルゴリズムは、メールで使用されている言語を評価し、フィッシング詐欺によく見られる珍しい単語の選択、スペルミス、文の構造を特定できます。

• 送信者分析：AIツールは送信者の行動を経時的に追跡し、メールアドレスの形式の変化や、フィッシング詐欺の兆候となる送信者の通常とは異なる場所などの異常を発見できます。

• リンクと添付ファイルのスキャン：AIシステムは、電子メール内のリンクと添付ファイルを調べ、既知の悪質なURLのデータベースと照合したり、危険なコードをスキャンしたりできるため、有害なダウンロードのリスクをさらに軽減できます。

• 行動分析：高度なAIモデルでは、通常やり取りする電子メールの種類など、従業員の行動を観察して、異常な行動を検出できます。これにより、フィッシングのリスクをもたらす可能性のある非定型的なメールに従業員が反応したときに、システムがアラートを発信できます。

AIの適応型学習能力は、時間が経つにつれて向上し、新しいフィッシング手法が出現するたびにそれを特定できることを意味します。これらの手法により、AIはメールセキュリティにおける重要なツールとなり、従来のフィルタリングを超えるフィッシング攻撃に対する高度な防御層が追加されました。

AI detects spam emails by analyzing various characteristics of each email, leveraging machine learning algorithms to identify patterns that commonly signify spam. Unlike traditional filters that rely on fixed rules, AI continuously learns from new data, enhancing its ability to spot and filter out spam with greater accuracy. Here’s how AI improves spam detection:

• Frequency and Volume Patterns: AI algorithms can detect unusual sending patterns, such as bulk messages from a single sender in a short period, which is often a sign of spam.

• Attachment and Link Analysis: Spam emails often contain suspicious links or attachments. AI systems analyze these elements, scanning URLs for known malicious domains or using sandboxing techniques to safely examine the attachments for harmful content.

• User Interaction Patterns: AI also considers user behaviors, such as which emails are typically marked as spam or ignored by users. Using this feedback, the AI refines its understanding of what constitutes spam based on real user actions.

By integrating these techniques, AI-powered email filters can better detect and block spam emails, protecting inboxes from unwanted or malicious messages. This dynamic, learning-based approach allows AI to adapt quickly to new spam tactics, keeping spam detection rates high and reducing false positives over time.

サイバー攻撃の急速な進化により、企業がデータを効果的に保護するために対処しなければならないメールセキュリティの主な脆弱性が明らかになりました。

• AI 主導の脅威の検知：従来のメールセキュリティシステムは、AI 主導のフィッシングスキーム、ディープフェイクのなりすまし、高度なソーシャルエンジニアリングなどの高度に高度な攻撃には対応できないことがよくあります。これらの脅威は高度なパーソナライゼーションを利用しているため、ルールベースの方法では検出が困難です。高度なメールセキュリティソリューションでは現在、AIを統合して、このようなAI主導の攻撃を示唆する可能性のある異常なパターンや疑わしい行動を検出しています。

• サプライチェーンの脆弱性の軽減：サイバー犯罪者は、侵害を受けたベンダーやパートナーをラテラル攻撃の入り口として利用し、サプライチェーン内の信頼関係を悪用するケースが増えています。そのため、組織はサプライチェーンを通じて行われるアカウントの乗っ取りを検出することが困難になっています。最新のメールセキュリティ製品は、送信者の評判を追跡し、アカウント間の接続行動を分析してこれらのリスクを特定して軽減することでこの問題に対処しています。

• 回避型マルウェアや変形型マルウェアへの対Malware：今日のマルウェアは、静的防御を迂回するようにその構造を適応させながら、絶えず進化しています。これに対処するために、メールセキュリティソリューションには現在、リアルタイムの脅威インテリジェンス、行動分析、サンドボックス機能が組み込まれています。これらのツールは、マルウェアのシグネチャの変化を検出し、疑わしい添付ファイルやリンクがユーザーに届く前に隔離することで、最新のマルウェアの回避性を効果的に防ぎます。

• 複雑な多段階ペイロードの処理：サイバー攻撃者は、QRコードや隠しURLなどの新しい形式でペイロードを埋め込み、検出が困難な複雑な多段階攻撃チェーンを作り出しています。Email セキュリティソリューションは、今や基本的なテキストや添付ファイルのスキャンにとどまらず、型にはまらないペイロードを特定し、悪意のあるコードを含む可能性のある要素を確実に分析してブロックする必要があります。

• より広範な攻撃対象領域の保護：TeamsやSlackなどのメッセージングツールなど、メール以外のプラットフォームにも通信が拡大するにつれて、組織は攻撃対象領域の拡大に直面することになります。包括的なメールセキュリティ製品がこれらの追加プラットフォームと統合され、複数のチャネルにわたる統一された保護が提供されるようになりました。これは、ラテラル脅威の防止とデータセキュリティの維持に不可欠です。

これらの進化する攻撃ベクトルに対処することで、最新のメールセキュリティソリューションはデータ侵害や不正アクセスに対する堅牢で多層的な保護を企業に提供し、ますます高度化するサイバー脅威からの防御を可能にします。

適切なメールセキュリティ製品を選択するということは、組織固有の課題に合ったソリューションを見つけることです。データを保護すると同時に、セキュリティチームの効率も向上します。考慮すべき主な要素は次のとおりです。

• 高度な脅威検知：特にビジネスメール詐欺（BEC）、AI主導のフィッシング、認証情報の盗難などの脅威に直面している場合は、攻撃中心のアプローチを超えるソリューションを探してください。高度な機械学習（ML）と人工知能（AI）機能を備えた製品は、ルールベースのシステムよりも効果的にこれらの高度な脅威を検出してブロックできます。

• 複数のチャネルにわたる包括的な対応：今日のEmail セキュリティは、メールだけにとどまりません。TeamsやSlackなどの他のコラボレーションチャネルも保護する必要があります。すべての通信プラットフォームでシームレスな監視と脅威検出を可能にするAPI統合を備えた製品を選択してください。これにより、チームが使用するすべてのプラットフォームにわたって一貫した保護が保証されます。

• 運用効率:セキュリティチームは膨大な数のアラートに直面することが多いため、自動脅威対応 (マネージドセキュリティオーケストレーション、オートメーション、レスポンス (MSOAR) など) を含むメールセキュリティ製品を選択すると、アラートの疲労を軽減し、トリアージをスピードアップできます。合理化された自動化と高度なトリアージツールにより、チームは手作業で負担をかけすぎることなく、最も重要な脅威に集中できます。

• データ損失防止（DLP）：データセキュリティのためには、機密情報を保護し、偶発的なデータ漏洩を防ぐための暗号化とDLP機能を含む堅牢な電子メールセキュリティソリューションが必要です。これらの機能を状況に応じたユーザートレーニングと組み合わせたソリューションにより、従業員の意識を高め、外部へのデータ漏洩のリスクを軽減できます。

• XDR/SIEMとの統合：組織が拡張検出および対応（XDR）またはセキュリティ情報およびイベント管理（SIEM）システムを使用している場合は、これらのプラットフォームと統合する電子メールセキュリティ製品を検討してください。この統合により、電子メールの脅威をより広範なセキュリティエコシステムの一部とすることができ、組織の防御のあらゆる層にわたる包括的な脅威検出とインシデント対応が可能になります。

これらのニーズを満たすメールセキュリティ製品を選択することで、進化するサイバー脅威と内部データリスクの両方に対する強力な保護が保証され、組織はメールセキュリティに対するプロアクティブで統一的なアプローチが可能になります。