Abnormal Securityは、AIを活用したメールセキュリティに特化したサイバーセキュリティ企業である。2018年に設立された同社は、クラウドネイティブなプラットフォームを提供し、行動人工知能と機械学習を用いて、フィッシング、ビジネスメール詐欺（BEC）、アカウント乗っ取り、マルウェアなどの高度なメール脅威を検出・修復する。シグネチャベースの検出やレピュテーションスコアリングに依存する従来のメールセキュリティソリューションとは異なり、Abnormal Securityは各ユーザーと組織のアイデンティティと行動パターンをモデル化し、攻撃を示す異常を特定する。同社はカリフォルニア州サンフランシスコに本社を置き、2024年時点で評価額50億ドル以上に達する多額のベンチャーキャピタル資金を調達している。
このプラットフォームは、Microsoft 365やGoogle Workspaceなどの主要なメールプロバイダーとAPIを介して統合し、オンプレミスのハードウェアやメールゲートウェイの変更を必要とせずに、メールの内容、送信者のアイデンティティ、コミュニケーションのコンテキストを分析できる。このアプローチにより、迅速な導入と、組織固有のコミュニケーショングラフからの継続的な学習が可能になる。
歴史と設立
Abnormal Securityは、2018年にAmazonとTwitterの元幹部であるEvan Reiser（CEO）とSanjay Jeyakumar（CTO）によって設立された。創業者らは、従来のフィルターを迂回する高度なソーシャルエンジニアリング攻撃に対して効果的でないと観察された、レガシーなメールセキュリティツールの限界に対処することを目指した。同社は2019年に、Greylock PartnersとInsight Partnersが主導する2800万ドルのシリーズA資金調達とともにステルスモードから登場した。
2020年、Abnormal Securityは主力製品であるAbnormal Email Securityプラットフォームを立ち上げ、行動AIを用いたBECとフィッシングの検出に焦点を当てた。同社は急速に勢いを増し、2021年には顧客数が前年比300%増加したと報告した。2022年までに、評価額24億ドルで2億1000万ドルのシリーズCラウンドを調達し、続いて2023年には2億5000万ドルのシリーズDを調達して評価額は51億ドルに達した。2024年時点で、同社は金融、医療、テクノロジー分野の大手企業を含む2000以上のエンタープライズ顧客にサービスを提供している。
技術とアプローチ
Abnormal Securityの中核技術は、大量のメールメタデータとコンテンツを分析する機械学習および人工知能モデルに基づいている。このシステムは、典型的な送信者、コミュニケーションパターン、言語スタイルなど、各ユーザーの正常な行動のベースラインを構築する。その後、異常な支払い要求、認証情報フィッシングリンク、幹部のなりすましなど、既知の攻撃ベクトルに一致する逸脱をフラグ付けする。
このプラットフォームは、トランスフォーマーベースのアーキテクチャを含む深層学習モデルの組み合わせを採用し、メールテキストを処理して微妙な言語的手がかりを検出する。また、グラフベースの分析を使用してユーザーと外部ドメイン間の関係をマッピングし、疑わしい接続を特定する。応答を生成する大規模言語モデルベースのアプローチとは異なり、Abnormalのモデルは分類と異常検出用に訓練されており、ラベル付き攻撃データと良性メールコーパスに対する教師あり学習と教師なし学習を使用している。
重要な差別化要因は、アイデンティティモデリングの使用である。このシステムは、各従業員、ベンダー、パートナーに対して、職務役割、報告構造、典型的なコミュニケーション相手などの属性を組み込んだデジタルアイデンティティを作成する。これにより、メールドメインが正当であるが侵害されている場合でも、攻撃者が信頼できる連絡先をなりすました場合を検出できる。
製品とサービス
Abnormal Securityは、メールセキュリティプラットフォームの傘下で一連の製品を提供している：
- Abnormal Email Security：フィッシング、BEC、マルウェア、スパムをカバーするインバウンド脅威検出の主力製品。API統合によるリアルタイムブロックと自動修復を提供する。
- Abnormal Account Takeover Protection：異常なログイン場所、メールボックスアクセスパターン、転送ルールなど、侵害の兆候がないかユーザーアカウントを監視し、アカウントを自動的に無効化したり再認証を要求したりできる。
- Abnormal Abuse Mailbox：ユーザーが報告したフィッシングメールの処理を自動化し、AIを使用してトリアージと応答を行い、セキュリティチームの作業負荷を軽減する。
- Abnormal API Security：コラボレーションツールやファイル共有サービスなどの他のクラウドアプリケーションに保護を拡張し、APIアクティビティの異常を分析する。
- Abnormal Data Loss Prevention：コンテンツ検査とポリシー適用を使用して、メールを介した機密データの外部流出を検出・防止する。
これらの製品は、統合コンソールを備えた単一のプラットフォームとして提供され、同社は低い誤検知率を強調し、そのAIが従来のツールと比較してアラートノイズを90%以上削減すると主張している。
市場での位置づけと競争
メールセキュリティ市場は競争が激しく、Proofpoint、Mimecast、Barracuda Networksなどの既存プレーヤーに加え、DarktraceやTessianなどの新興企業が参入している。Abnormal Securityは、APIベースのクラウドネイティブアーキテクチャと、シグネチャ更新ではなく行動AIに焦点を当てることで差別化を図っている。同社は、事前の脅威インテリジェンスを必要とせずに、新規攻撃を最初の発生から数分以内に検出できると報告している。
2023年、Abnormal SecurityはForrester Waveのメールセキュリティ部門でリーダーに選ばれ、数多くの業界賞を受賞している。顧客基盤には、BEC攻撃が特にコストのかかる銀行、保険、医療などの分野のFortune 500企業が含まれている。
資金調達と成長
Abnormal Securityは、ベンチャー資金として合計5億4400万ドルを調達している。主要な投資家には、Insight Partners、Greylock Partners、Menlo Ventures、Scale Venture Partnersが含まれる。同社の急速な成長は、従来の防御を効果的にしにくくするAI生成フィッシング攻撃の増加によって推進されている。これに対応して、Abnormalは研究開発に多額の投資を行い、2024年時点でエンジニアリングチームを400人以上に拡大している。
同社はまた、ロンドン、シドニー、東京にオフィスを開設し、国際的に拡大してグローバルな顧客基盤にサービスを提供している。2024年には年間経常収益（ARR）が2億ドルを超えたと報告しており、これは市場での勢いを裏付けるマイルストーンである。
セキュリティとプライバシーに関する考慮事項
セキュリティベンダーとして、Abnormal Securityは機密性の高いメールデータを扱うため、プライバシーに関する懸念が生じる。同社は、SOC 2 Type IIおよびISO 27001基準に準拠してメールメタデータとコンテンツを処理し、欧州連合やその他の地域の顧客にデータレジデンシーオプションを提供すると述べている。また、データ保持と削除のための詳細な制御も提供している。
2023年、Abnormal SecurityはAI生成フィッシングの増加に関する研究を発表し、攻撃者が生成AIツールを使用して説得力のあるメッセージを作成する方法を強調した。同社自身の検出モデルは、これらの進化する脅威に対抗するために継続的に更新され、脅威インテリジェンスを共有するために学術機関や業界団体と協力している。
今後の方向性
Abnormal Securityは、メールを超えて音声やメッセージングプラットフォームなどの他のコミュニケーションチャネルを保護するよう拡大しており、より広範な「人間中心のセキュリティ」ビジョンの一部となっている。同社はまた、脅威検出の精度を向上させ、インシデント対応ワークフローを自動化するために、大規模言語モデル機能を製品に統合している。2024年時点で、テキスト分析が見逃す可能性のある悪意のあるコンテンツを捕捉するために、画像や添付ファイルなどのマルチモーダルデータを処理できるニューラルネットワークアーキテクチャの使用を模索している。
同社は、規模拡大に伴う誤検知の低さを維持する必要性や、バンドルされたセキュリティスイートを提供するテクノロジー大手との競争など、課題に直面している。しかし、その力強い成長と投資家の信頼は、サイバーセキュリティ分野における有望な軌道を示唆している。