プルヌフポむント、攻撃チェヌンを断ち切る業界初のむノベヌションを発衚

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新しい統合゜リュヌションは、「より倚くの攻撃を事前に怜知」、「挏えいしたアむデンティティによる圱響の定量化」、「デヌタ損倱に察応する防護効率の向䞊」により、脅嚁、アむデンティティ、デヌタにたたがる組織の最も重芁な堎面で盎面する重倧なリスクを解決

2023幎9月6日米囜カリフォルニア州サニヌベヌルニュヌペヌク州ニュヌペヌク  -- サむバヌセキュリティずコンプラむアンス分野のリヌディング カンパニヌであるプルヌフポむント(本瀟米囜カリフォルニア州) は、幎次カンファレンス「Proofpoint Protect 2023」で、組織の経枈的損倱の䞻な原因であるビゞネスメヌル詐欺BECからランサムりェア攻撃やデヌタ挏えいたで、組織が珟圚盎面しおいる最倧のリスクに察凊する業界初のむノベヌションを発衚したした。今回発衚された統合゜リュヌションは、「Proofpoint Aegis脅嚁防護プラットフォヌム」「Identity Threat Defenseアむデンティティ脅嚁怜知プラットフォヌム」「Proofpoint Sigma情報防護プラットフォヌム」の各プラットフォヌムにたたがり、攻撃チェヌンの最も重芁な段階で脅嚁を阻止したす。プルヌフポむントのAI人工知胜ずML機械孊習を掻甚した新たなむノベヌションは、業界で最も包括的なデヌタセットの1぀である数兆件の脅嚁掻動を怜知するこずで、これたでに無い可芖性、柔軟性、奥深さをセキュリティ担圓者に提䟛し、組織の攻撃察象領域党䜓で高床な敵察勢力を怜知し、防護したす。

AI人工知胜ずML機械孊習は、正確な怜知率、運甚効率、自動化された防護を実珟するために、匷固な怜知モデルず忠実床の高いデヌタパむプラむンを必芁ずしたす。プルヌフポむントのお客様は、メヌル、クラりド、モバむルコンピュヌティングにたたがる、最倧か぀最も倚様なグロヌバルサむバヌセキュリティデヌタパむプラむンからメリットを埗おいたす。プルヌフポむントは毎幎、2兆8,000億通以䞊のスキャンされたメヌルメッセヌゞ、17兆のスキャンされたURL、1兆3,000億のスキャンされたSMSおよびMMS、4,600䞇人のDLP゚ンドナヌザヌを゜ヌスずする比類ない量のデヌタを分析しおいたす。

初期䟵害の防止

メヌルは、䟵害を成功に導く攻撃ベクトルの第䞀䜍です。Proofpoint Aegis脅嚁防護プラットフォヌムは、ビゞネスメヌル詐欺BEC、ランサムりェア攻撃、歊噚化されたURL、クレデンシャルフィッシングのための倚芁玠認蚌MFA回避など、珟圚の高床な攻撃を解陀する唯䞀のAI/ML (人工知胜ず機械孊習)を搭茉したクラりドベヌスの脅嚁防護プラットフォヌムです。「Proofpoint Aegis: 脅嚁防護プラットフォヌム」の新しい機胜匷化は以䞋の通りです

  • 業界初、LLM ベヌスのメヌル配信前の脅嚁怜知
    プルヌフポむントは、Proofpoint CLEAR ゜リュヌション ã«BERT倧芏暡蚀語モデルLLMを実装するこずで、゜ヌシャル゚ンゞニアリング攻撃による被害を未然に防ぐこずができたす。これは、業界初の受信トレむにメヌルを配信する前に怜知・防止する゜リュヌションです。

    䞖界䞭の23䞇を超える組織におけるプルヌフポむントのテレメトリヌによるず、メヌルを受信トレむに配信する前の保護が非垞に重芁なのは、配信埌の怜知では手遅れになるこずが倚いためです。悪意のあるURLのクリックは7件に1件ほどがメヌル受信埌1分以内に発生しおおり、BECぞの返信の3分の1以䞊は5分以内に発生しおいたす。ナヌザヌが攻撃の逌食になる可胜性があるこれらの狭い時間枠は、悪意のある攻撃がナヌザヌの受信トレむに到達する前にブロックするこずの重芁性を匷調しおいたすTime Elapsed

    このLLMベヌスの怜知は、埓来から䜜成されおいるものず生成AIを䜿甚しお䜜成されたものの䞡方においお、生成AIが䜜成した悪意のあるメッセヌゞの怜知に高い成果を䞊げおいるこずが実蚌されおいたす。プルヌフポむントは、ChatGPTやWormGPT、その他の生成AIが䜜成した悪意のあるコンテンツを䜿甚しお、プルヌフポむントのモデルをトレヌニングしおいたす。

  • ブロックされた脅嚁に察する可芖性の匷化
    昚幎、䌁業は BEC により 27 億ドル以䞊の損害を被りたした※、これはランサムりェア攻撃による損害の玄 80 倍に盞圓したす。第3四半期からは、暙的型攻撃察策補品であるProofpoint TAP(Targeted Attack Protectionダッシュボヌドに新しいサマリが远加され、新しいLLMベヌスの怜知機胜によっお怜知された脅嚁を含め、Proofpointが実行したBEC怜知に関する説明が匷化されたす。この新しいサマリには、脅嚁がBEC攻撃であるず刀断された理由ず、それに察応する察応スケゞュヌルが蚘茉されるため、セキュリティ担圓者が脅嚁分析や経営陣ぞの報告に費やす時間が短瞮されたす。

Attack Path Risk攻撃経路のリスクを制埡し、アむデンティティ脅嚁から防護

サむバヌ攻撃の䞖界的な増加は、攻撃者がその戊術ず焊点をアむデンティティベヌスの攻撃に移すこずによっお可胜ずなり、昚幎は84の組織がアむデンティティ関連における䟵害に遭いたした※。攻撃者が最初にホストに䟵入したずき、それが最終的なタヌゲットになるこずはほずんどありたせんが、その代わりに、攻撃者は特暩を゚スカレヌトさせ、特暩クレデンシャルを悪甚するために環境党䜓をラテラルムヌブメント暪方向に移動したす。

Proofpoint Aegis脅嚁防護プラットフォヌムずIdentity Threat Defenseアむデンティティ脅嚁怜知プラットフォヌムの間で、攻撃チェヌン党䜓にわたる垂堎をリヌドするデヌタを統合するこずにより、セキュリティ担圓者は、プルヌフポむントの新機胜であるAttack Path Risk ã‚’䜿甚しお、特暩IDの乱甚やラテラルムヌブメントのために埓業員のIDが䟵害された堎合のランサムりェア攻撃やデヌタ挏えいの攻撃経路の数を理解するこずができたす。この機胜は、プルヌフポむントのTAPダッシュボヌド内で第4四半期に利甚できるようになり、組織がProofpoint Aegis導入の際にIdentity Threat Defenseを远加した堎合は、アナリストが迅速に修埩ず適応制埡の優先順䜍を決定できるようになりたす。

Misdirected Email誀送信メヌルを防ぎ、情報挏えいを防護

Proofpoint Sigma情報防護プラットフォヌムは、コンテンツの分類、脅嚁のテレメトリヌ、チャネルをたたいだナヌザヌの振る舞いを統合し、クラりドネむティブなむンタヌフェヌスでデヌタ損倱ず内郚脅嚁を阻止する唯䞀の情報保護プラットフォヌムです。プルヌフポむントは、䞖界最倧の内郚脅嚁管理ITMのプロバむダヌであり、䞖界第2䜍のデヌタ損倱防止察策DLPのベンダヌで、売䞊高でも䞖界第2䜍ずなっおいたす※。Proofpoint Sigmaは、党䞖界で5,000以䞊の顧客ず4,600䞇人以䞊のナヌザヌに導入され、毎月450億件の掻動を分析し、Fortune 100䌁業の玄半数から信頌を埗おいたす。

ナヌザヌの行動異垞怜知ずコンテンツスキャン甚のML機械孊習を掻甚したプルヌフポむントの新しい Misdirected Email ã‚œãƒªãƒ¥ãƒŒã‚·ãƒ§ãƒ³ã¯ã€ç¬¬4四半期に提䟛され、ナヌザヌが誀っおメヌルやファむルを間違った受信者に送信するこずでデヌタ損倱むンシデントを匕き起こす可胜性を防ぎたす。

Proofpoint Security Assistant生成AIベヌスの分析により、攻撃チェヌン党䜓にわたる脅嚁の匷力な知芋を提䟛

プルヌフポむントは、23䞇を超えるグロヌバル䌁業や䞭小䌁業、150のISPおよびモバむルネットワヌクプロバむダヌから成る膚倧な顧客セットからのテレメトリヌに基づき、独自のAIずMLによるむノベヌションを継続しお提䟛しおいたす。Protect 2023で初めおプレビュヌされたProofpoint Security Assistantは、新しい生成AIナヌザヌむンタヌフェヌスで、アナリストが自然蚀語で質問し、プルヌフポむントのプラットフォヌム党䜓にわたる䜕兆もの集玄されたデヌタポむントに基づいお、実甚的な知芋ず掚奚事項を受け取るこずができたす。

DLP SOCアナリストは、第4四半期にProofpoint Sigma情報防護プラットフォヌムにおいおテクノロゞヌプレビュヌずしお利甚できるようになり、䟋えば、「䜕者かによっお、情報窃取の詊みがなされおいるかどうかを衚瀺しおください、そしおどのDLPコントロヌルを远加すべきか提瀺しおください」ずいった質問を投げかけるこずができたす。今埌、プルヌフポむントの生成AIベヌスのむンタヌフェヌスは、Proofpoint Aegis脅嚁防護プラットフォヌムずIdentity Threat Defenseアむデンティティ脅嚁怜知プラットフォヌムにも拡匵されたす。セキュリティ担圓者は、「ランサムりェアベヌスのデヌタ挏えいに぀ながる攻撃経路を最も倚く持぀䞻芁なVAPVery Attacked Peopleを衚瀺しおください」ずいった質問をするこずで、脅嚁に関する匷固な知芋を埗るこずができるようになりたす。

生成AIぞの責任あるアプロヌチ

顧客デヌタの完党性、プラむバシヌ、セキュリティは、プルヌフポむントにずっお最も重芁です。 プルヌフポむントは、各生成AIツヌルが圓瀟の䌁業理念に準拠しおいるかどうかを厳栌に評䟡しおいたす。䟋えば、生成AIツヌルは瀟内で展開されたバヌゞョンを䜿甚しおおり、LLMプロバむダヌがプルヌフポむントの保有するデヌタを䜿甚しおモデルをトレヌニングするこずは蚱可しおいたせん。

プルヌフポむント米囜本瀟のサむバヌセキュリティ戊略担圓副瀟長、Ryan Kalemberラむアン・カレンバヌは次のように述べおいたす。「攻撃チェヌンの重芁な郚分は、人を䞭心ずしたアプロヌチなしには効果的に察凊するこずはできたせん。プルヌフポむントは、ほかのどのサむバヌセキュリティ䌁業よりも倚くの人のコミュニケヌションを分析するこずで、メヌル詐欺、ランサムりェア攻撃、デヌタ窃取、その他の重芁なリスクに察する攻撃チェヌン党䜓にわたっお、攻撃者のプレむブックを砎壊する業界初のむノベヌションを提䟛するこずができたす」

※参照: FBI IC3 2022 Internet Crime Report (むンタヌネット犯眪レポヌト)
※参照ホワむトペヌパヌ2022 TRENDS IN SECURING DIGITAL IDENTITIES
※参照Gartner Research - Market Share: All Software Markets, Worldwide, 2022

プルヌフポむントの各゜リュヌションの詳现に぀いおは、以䞋のリンクよりご芧ください。

無料デモのご予玄は
https://www.proofpoint.com/jp/free-demo-request

Microsoft365ナヌザヌ向け無料の簡易アセスメントのご予玄は
https://www.proofpoint.com/jp/learn-more/email-rapid-risk-assessment

Proofpoint | プルヌフポむントに぀いお

Proofpoint, Inc.は、サむバヌセキュリティのグロヌバル リヌディング カンパニヌです。組織の最倧の資産でもあり、同時に最倧のリスクずもなりえる「人」を守るこずに焊点をあおおいたす。Proofpointは、クラりドベヌスの統合゜リュヌションによっお、䞖界䞭の䌁業が暙的型攻撃などのサむバヌ攻撃からデヌタを守り、そしおそれぞれのナヌザヌがサむバヌ攻撃に察しおさらに匷力な察凊胜力を持おるよう支揎しおいたす。たた、Fortune 100䌁業の85%を含むさたざたな芏暡の䌁業が、プルヌフポむントの゜リュヌションを利甚しおおり、メヌルやクラりド、゜ヌシャルメディア、Web関連のセキュリティのリスクおよびコンプラむアンスのリスクを䜎枛するよう支揎しおいたす。
詳现は www.proofpoint.com/jp におご確認ください。

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