365対応への対応を2月15日(日本語対応は2019年下半期を予定)から開始すると発表した。BECでなりすまされる可能性が高い人物のメール(500~800通)について、大文字の利用頻度、文章の長さ、空白の使用頻度など、約7000種類の特徴をAIが学習する。学習した結果をもとに受信メールと照合することでなりすましメールを検知し、ビジネスメール詐欺の疑いがあると判定した場合、受信者や管理者にBECの疑いがあるという警告付きのメールを送付することで被害を防ぐとしている。AIによる学習イメージモデルの違いBECは、国内外の複数の組織で被害が発生しており、同社の調査では国内法人組織の39.4%が金銭や特定の情報を騙し取るメールの受信経験があることが判明しているという。部長の宮崎謙太郎氏は「BECには、経営幹部になりすまして偽の送金指示メールを送るものと、取引先になりすまして偽の請求書を送る代表的な2つの攻撃シナリオが存在する」と、指摘。部長の宮崎謙太郎氏BECの流れの一例として、1)サイバー犯罪者が標的企業の情報収集、2)サイバー犯罪者が標的企業の経営幹部や取引先になりすましたメールで送金や情報送信依頼、3)騙された標的企業が送金や情報送信することを挙げており、すでに日本語のBECも確認されている。BECの流れ標的企業の情報収集フェーズにおける手口としては、フィッシングとキーロガーがある。フィッシングでは、クラウドメールサービスを利用している企業に対してフィッシングメールを送り、偽サイトでメールアカウントの認証情報を窃取する。キーロガーは標的の端末にキーロガーを感染させ、メールアカウントの認証情報や内部情報などを入手するというものだ。なりすましメール送信フェーズでは本人のメールアカウントを乗っ取り、十分な事前調査を行う社内情報や取引先情報をもとにした高度ななりすまし、事前調査に労力をかけない公開情報をもとにした安易ななりすましの2種類が存在する。これらのなりすましメールは、メール送信者のドメインは正規のドメインと類似のドメインが使われているケースが多く、メール件名は「至急対応願います」「緊急のお願い」など、緊急性の高さを窺わせる内容が用いられている。メール本文は送金処理が緊急で必要であるため至急実施するように促し、メール送信者の役職は組織内で影響力がある役職者になりすまし、詐欺メールを送信する。このようなBECへの対策として、宮崎氏は「組織的対策と技術的対策の両面からの対策が重要だ」と、説く。組織的な対策としては、送金処理に関する社内ポリシー、承認・処理プロセスの整備や振込先変更手続きのプロセス整備、従業員に対する教育を実施すべきだという。ネットワーク監視などを提供。ドメインへの対応などを挙げている。宮崎氏は「メール送信フェーズの技術は100%ではなく、例えば送信者ドメイン認証は模倣ドメインをDNS登録している場合は、なりすましメールを送信することができてしまう。Protection)をゲートウェイ製品をはじめ適用しているものの、送信者情報に不審点がなかった場合など、すべてのケースに対処することは難しい」との認識を示す。DNAを開発したというわけだ。学習フローは、まず対象アカウントの送信済みメールから特徴を収集し、書き方の癖を学習した上でモデルを生成する。同氏は「本文ではなく、あくまで特徴を学習する。普段の特徴と違うメールを受信した際は警告付きメールを送信する」と、説明。DNA搭載による追加料金は発生しないという。最後に宮崎氏は「技術的対策は各技術の強みを活かし、弱みを補い合う多層防御が重要であり、送信者情報に不審な点がないなど、巧妙ななりすましにはメールの書き方の癖を分析した対策が有効である」と、強調していた。BECの技術的対策には多層防御が重要だという※本記事は掲載時点の情報であり、最新のものとは異なる場合があります。Corporation。