異常だけでなく。アドオンとしてではなく。

Abnormalは、わずか3,500の顧客と、その顧客ベースは非常に小規模なものです。そのため、AIモデルに取り込まれるデータの量は少なく、脅威インテリジェンスや実際のインサイトも限定的になります。

対するプルーフポイントは、210万以上の顧客を保護しています。プルーフポイントのAIを活用した検知スタックは、正確にこのデータを分類するため、悪意のあるメールは確実に隔離され、正規のメールのみを受信できるようにします。これにより、誤検知率をかなり低く抑えることができるため、組織は本物の脅威に焦点を当てることができます。

Abnormalは主に、振る舞い分析の異常検知を用いて脅威を特定しています。この場合、十分に包括的な検知スタックがなければ、検知機能はその能力を存分に発揮できません。

プルーフポイントは、機械学習、言語モデル、リレーションシップ グラフ、コンピューター ビジョン、脅威インテリジェンスといった、AIを活用した検知における5つの要素を用いています。

Abnormalの場合、インバウンドの脅威検知に注力しているため、組織は、進化する脅威状況に対し備えることができません。

プルーフポイントは、高度なフィッシング、BEC攻撃、内部リスク、データ抜き出しにおけるリスクをプロアクティブに検知し、対処するよう設計された、包括的なマルチレイヤーの保護プラットフォームを提供します。これにより、ユーザーが攻撃者による被害にあったり、悪意をもって情報漏えいさせてしまったりするのを防ぐことができます。