フィッシングメール・トリアージ自動化ソリューション「PhishER」
特長
自動メッセージ優先順位付け(トリアージ)
従業員から報告された不審なメールを『Clean(正常)』、『Spam(スパム)』、『Threat(脅威)』の三つのカテゴリーの中から一つに分類して自動的に優先順位付けをし、それに従って最も危険なメッセージを切り分ける。
簡単・高度なルール作成
既存のYARAベースのルールを使用して、不審メールの判別・優先順位付けに必要なルールを独自に作成することが可能。
Phish Alertボタンとの連携
メーラーのアドイン機能として組み込まれるPhish Alertボタンを押すことで、従業員はワンクリックで不審メールを管理者へ報告でき、管理者は従業員から報告されたメールを専用のメールボックスへ転送することが可能。
PhishML(Machine Learning)モジュール
PhishERの機械学習モジュール。悪意あるメールの特定に利用するデータはこの機械学習によって蓄積され、それを基にメールの優先順位付け（トリアージ）プロセスの最初のステップで、報告された不審なメールを特定して分類。
Virus Totalとの連携
Virus Totalのような外部サービスと連携して、メールの添付や悪意あるドメインを解析。また、URL Unwindingを使用して短縮されたURLを自動的に拡張し、潜在的な脅威を確認することが可能。
機能
- メール：従業員が不審メールを報告
- PhishER：管理者は、従業員から報告された不審メールを受信して専用のメールボックスへ転送
- ルール：メールごとにルールを適用
- タグ：一致したルールに基づいてメールにタグを割り当て
- アクション：タグごとにカスタマイズされたアクション（対策）を実行
ダッシュボード
ER（Emergency Room：緊急対策室）
レポート
動画
「PhishER」紹介ビデオ
ユーザー事例
ジャパン マリンユナイテッド様 ユーザー事例
KnowBe4を活用し、教育・訓練の頻度と質を高め、ヒューマンファイアウォールの構築を目指すジャパン マリンユナイテッド様の事例を紹介します。
同社の情報セキュリティグループでは、業務のデジタル化を進める「デジタル業務改革推進センター」と協力しながら、セキュリティを考慮したシステム構築を推進し、並行して人のセキュリティ対策にも取り組んでいます。「セキュリティ意識の向上」の活動の結果として見えてきた、定量的、定性的変化についてお話しいただきました。