【2026年】AIが行動パターンを学習してBEC攻撃を防ぐ - 大企業向けメールセキュリティの新戦略

企業のグローバル化とデジタルトランスフォーメーションが加速する中、メールを介したサイバー攻撃の手口は従来の検知システムをすり抜ける高度さを身に付けています。特にBEC（ビジネスメール詐欺）やなりすまし攻撃は、実在する取引先や上司を装うことで従業員の警戒心を巧妙に回避し、国内の大企業でも被害が相次いでいます。マジセミ株式会社が開催するウェビナーでは、こうした進化する脅威に対抗する新たなアプローチとして、メールの送受信者の行動パターンを学習するAI技術に焦点を当てた対策手法が紹介されます。従来のルールベース対策では検知できない未知の脅威を、いかにして企業は防御できるのでしょうか。

グローバル展開が招くメールセキュリティリスクの拡大

現代の企業経営において、サプライチェーンの多層化とグローバル展開は競争力向上の必須要素となっています。しかし、これに伴い取引先企業やパートナーとのメールのやり取りは飛躍的に増加し、見積・発注・請求といったビジネスの重要な入り口を担う役割を果たしています。こうした状況下で、攻撃者は正規の取引関係を悪用した巧妙な手口を展開しています。

特に深刻なのは、実在の取引先名や過去のメールのやり取りを詳細に分析し、それを基に作成される高度ななりすましメールです。これらの攻撃では、件名や文面が日々の業務連絡と区別がつかないレベルまで精巧に作り込まれており、受信者が詐欺と気付くことは極めて困難です。従来のゲートウェイ型セキュリティやシグネチャベースの検知システムでは、正規ドメインや正規アカウントを悪用した攻撃を完全に識別することができず、金銭被害や機密情報の漏えいに直結するリスクが高まっています。

この問題は単なる技術的課題にとどまらず、企業のグローバル戦略そのものに影響を与える可能性があります。取引先との信頼関係が攻撃者によって悪用されることで、長年築いてきたビジネス関係に深刻な損害を与える恐れがあるからです。

情報システム部門を圧迫する運用負荷の増大

メールセキュリティ対策を強化する過程で、多くの企業が直面している深刻な問題が情報システム部門の運用負荷増大です。セキュリティレベルを高めれば高めるほど、アラート対応や誤検知の確認作業が膨大になり、「すべてを精査しきれない」という現実的な限界に突き当たってしまいます。

この問題を複雑化させているのが、攻撃手法の巧妙化です。現代のサイバー攻撃者は、正規の送信元アドレスや既存のメールスレッドを巧みに活用し、件名や本文も通常の業務連絡と見分けがつかないレベルまで洗練させています。その結果、「怪しい文面だけを弾く」という従来のルールベース運用では対応しきれない状況が生まれています。

さらに深刻なのは、重要度の高い取引メールほど人手による確認に依存せざるを得ない状況です。これにより、担当者ごとの判断基準のばらつきや見落としが発生しやすくなり、組織全体としてのセキュリティレベルに一貫性を保つことが困難になっています。SOC（Security Operations Center）を設置している企業でも、アナリストの経験やスキルによって検知精度に差が生じ、抜け漏れのない仕組み作りが喫緊の課題となっているのが実情です。

行動ベースAI技術による革新的な脅威検知アプローチ

こうした従来手法の限界を打破する革新的なアプローチとして注目されているのが、行動ベースAI検知技術です。今回のウェビナーで紹介される手法は、メールの内容や送信元ドメインの分析にとどまらず、「誰が・誰に・どのようなやり取りをしてきたか」という行動パターンをAIが学習することで、正規アカウントや正規ドメインを悪用した高度ななりすまし攻撃を検知するものです。

この技術の革新性は、個々のメールを単体で分析するのではなく、組織全体のコミュニケーションパターンを継続的に学習し、そこから逸脱した異常な行動を検知する点にあります。例えば、普段は定型的なやり取りしかしない取引先から突然大きな金額の送金依頼が来た場合、内容が巧妙に作られていても行動パターンの異常として検知することができます。

セミナーを主催するAbnormal AI Incは、グローバルかつ大規模なメール環境で蓄積された膨大な行動データを活用し、未知の脅威を高精度で捕捉する技術を開発しています。この技術により、従来は検知が困難だったゼロデイ攻撃や新手のソーシャルエンジニアリング手法に対しても、効果的な防御を実現できるとされています。

運用自動化から従業員教育まで包括的なセキュリティ戦略

行動ベースAI技術のもう一つの重要な価値は、脅威検知だけでなく運用負荷の大幅な軽減を実現できる点です。AIによるアラートの自動分類やワークフロー連携により、情報システム部門の担当者は本当に重要な脅威への対応に集中できるようになります。これにより、従来は人手に依存していた判断プロセスを自動化し、組織全体のセキュリティレベルを均一化することが可能になります。

さらに注目すべきは、この技術が従業員教育の自動化にも対応している点です。フィッシング攻撃の報告プロセスを自動化し、従業員が疑わしいメールを受信した際の対応手順を標準化することで、組織全体のセキュリティ意識向上を効率的に進めることができます。これは単なる技術導入にとどまらず、企業のセキュリティカルチャー変革を支援する包括的なアプローチと言えるでしょう。

ウェビナーでは、こうした実践的な対策の進め方が具体的なシナリオを交えて詳しく紹介される予定です。マジセミ株式会社、株式会社オープンソース活用研究所、そしてAbnormal AI Incの協力により実現するこのセミナーは、大企業の管理職層を対象としており、経営レベルでのサイバーセキュリティ戦略立案に直結する内容が期待されます。

企業が直面する新たなセキュリティガバナンスの課題

このようなAI技術の活用は、企業のセキュリティガバナンスにも新たな課題をもたらします。従来の人的判断中心の運用から、AIアルゴリズムに依存する運用への移行は、責任の所在や意思決定プロセスの透明性確保といったガバナンス上の重要な検討事項を生み出します。

特に大企業においては、AIの判断根拠の説明可能性や、誤検知が発生した場合の責任体制の明確化が求められます。また、行動パターンの学習には大量の社内メールデータが必要となるため、プライバシー保護やデータガバナンスの観点からも慎重な検討が必要です。こうした課題への対応も含めて、企業は包括的なセキュリティ戦略の再構築を迫られているのです。