2026年7月に開催したAbnormal AI主催の
ラウンドテーブルの様子

　セミナーでは、製造、運輸、ホテル、エネルギーなど、幅広い業界のセキュリティー管理者と担当者によるパネルディスカッションが行われた。まず議題となったのは、既存の対策をすり抜ける攻撃の増加である。中でも多く報告されたのが、社長や役員になりすまし、LINEグループの作成を求めたり、Slackへ誘導したりするメールだ。

　「Microsoft 365 E5を利用しているが、社長を騙ってLINEグループの作成を求めるメールが100通以上届いた。すでに相応の費用を投じている中で、追加対策の必要性を経営層にどう説明するかが課題だ」との発言もあり、既存製品や標準機能だけでは巧妙な攻撃を防ぎ切れない実情が浮かび上がった。

　攻撃の巧妙化を示す事例も相次いだ。ホテルでは、海外の宿泊客を装って担当者とやり取りを重ねた後、添付ファイルを開かせる攻撃が確認された。DocuSignをかたるメールにQRコードを載せ、認証情報を盗もうとするなど、一見しただけでは見分けにくい手口も増えているという。

　議論の焦点は、やがて攻撃のすり抜けから、その後の運用へと移った。不審なメールが報告されれば、担当者は内容やヘッダー、過去のやり取りを調べ、同じメールがほかの従業員にも届いていないかを確認する。必要に応じて送信元を遮断し、社内への注意喚起や、メールを開いた従業員への対応も必要になる。

　「独自のルールを作っても、2週間ほどで手口が変わってしまう。高度な攻撃はキャンペーン期間も短く、人手で追い続けるのは難しい」との声も。

　従業員への周知にも難しさがある。不審なメールの報告を促すほど、正常なメールまで報告され、調査を担う担当者の負荷が増えるためだ。こうした実態から、製品選定では検知率だけでなく、誤検知の少なさや検知後の対応を自動化できるか、組織全体の攻撃状況を可視化できるかが重視されるという意見が多く出た。

　Abnormal AIの導入を検討する企業の担当者は、その理由を「攻撃者がAIを使うのであれば、防御側もAIを使っていく。その考え方に魅力を感じた」と説明した。実際にPoC（概念実証）を行った企業からは「既存製品が見逃した攻撃を検知できた。API型のため既存環境を大きく変える必要がなく、短期間で検証を始められた」との報告があった。

　既存の防御をすり抜ける攻撃への対応、検知後の自動化、運用負荷の軽減――。参加者からは、こうした課題の解決に向けたAbnormal AIの活用に期待する声が相次いだ。こうした現場の課題に、Abnormal AIはどう向き合っているのか。ここからは、セミナー前半に行われた登壇者の講演をたどっていく。

Abnormal AI Inc.

Senior Sales Manager

千葉 真名美 氏

　続いて同社営業部の千葉 真名美 氏が、米国におけるEメールセキュリティーの最新動向を解説した。

　企業のメール対策では長年、受信前に不審なメールを遮断するセキュアメールゲートウェイ（SEG）が中心的な役割を担ってきた。近年はMicrosoft 365などの標準機能も強化されたが、メールを起点とする侵害は後を絶たない。

　Verizonの調査では侵害事故の約68%に人為的要素が関わり、米政府機関のCISAも、成功したサイバー攻撃の90%以上がフィッシングメールから始まるとしている。千葉氏は、攻撃の変化を次のように説明する。

　「以前は同じ内容を広く送り付ける大量配信型が中心でしたが、コロナ禍を経てQRコードを使ったフィッシングが増え、近年はAIを利用した標的型攻撃が目立っています。攻撃は、より個別化され、巧妙になっています」

　その一つが、攻撃に必要な機能を犯罪者に提供するPhaaS（フィッシング・アズ・ア・サービス）の「VENOM」である。標的に合わせた攻撃を容易に仕掛けられるほか、正規の認証手続きを悪用して多要素認証（MFA）もすり抜ける。VENOMは、メール本文に埋め込んだQRコードを読み取らせることで、攻撃の起点を企業が管理するPCから、対象者個人のスマートフォンへとあえて移す。これにより、多くの企業が導入しているエンドポイント保護やプロキシ監視の対象範囲そのものから外れてしまう。

　QRコードのスキャン後は、Microsoftの本物のログイン画面を模したページに認証情報を入力させる方式と、Microsoft公式のデバイスコード認証を悪用し対象者に「本物のmicrosoft.com」上で認証させてしまう方式の二通りが確認されている。いずれの場合も、MFAの認証プロセス自体は正常に完了する。攻撃者はその「認証済みの状態」を裏側でリアルタイムに乗っ取り、アカウントへの持続的なアクセス権を得る。つまりMFAが破られるのではなく、正しく機能した認証結果そのものが奪われる、という点が従来のフィッシングと一線を画す。Abnormal AIが検知した時点では公開された脅威情報にもなく、従来の手法では捉えにくい攻撃だったという。

　このようにSEGなどの入口対策が見逃す領域を「Detection Gap（検知の空白）」と呼ぶ。重要なのはSEGを置き換えることではなく、基本的な防御を維持しながら、その空白を補うことだ。Abnormal AIは既存のメール環境とAPIで連携し、攻撃の検知から調査、対応、削除までを自動化する。

SEGなどの入口対策をすり抜ける「Detection Gap（検知の空白）」。Abnormal AIは基本防御を維持したままこの空白を埋める
（資料：Abnormal AI）

　米国市場では、運用の自動化も進む。同社の「AI Phishing Coach（AIPC）」は、訓練内容の選定や模擬メールの送信、クリックした従業員の判定、追加教育の割り当てまでを自動化する。特徴的なのは、これらすべてが従業員個々のリスクプロファイルに基づいて動的に調整される点だ。全社一律の訓練ではなく、リスクの高い従業員にはより実践的な訓練を、低い従業員には効率的な内容を、といった個別最適化を自動で実現する。

　メール対策は、生産性向上にもつながる。一例として千葉氏が挙げたのが「Graymail」と呼ばれる、正規の送信元から届く広告やニュースレターだ。攻撃メールではないため通常のフィルターでは遮断されにくいが、受信箱に溜まれば必要なメールを見つけにくくする。カナダの大手法律事務所Faskenでは、Abnormal AIによる自動振り分けにより、従業員がメール処理に費やす時間を導入後90日間で計4700時間以上削減した。

　「次世代のEメールセキュリティーで重要なのは、入口で防ぎ切れない攻撃の検知とその後の対応の自動化です。従業員教育やGraymail対策まで含め、セキュリティーと生産性の双方を高めることが求められています」。千葉氏はこのように述べ、講演を締めくくった。