AIBR プレミアム
拓海さん、お忙しいところすみません。部下から『内部アカウントからのスピアフィッシングが増えている』と言われて困っております。これ、うちの会社でも起こり得る話ですか？
素晴らしい着眼点ですね！可能性は十分にありますよ。内部の正当なメールアカウントが乗っ取られ、そこから本物そっくりの指示メールが送られると、普通の迷惑メール対策では見抜けないんです。
なるほど。じゃあ、一般的なメールのフィルタやSPFやDKIMだけでは不十分ということですか？投資対効果の点で、どこに投資すべきか悩んでいます。
その通りです。Sender Policy Framework (SPF)や DomainKeys Identified Mail (DKIM) は送信元の正当性を検証しますが、アカウント自体が乗っ取られている場合は効力が薄いのです。要点は3つ、被害防止、検出精度、運用負荷のバランスですよ。
被害が出てからでは遅い。ただし導入が面倒なのは困ります。現場が受け入れやすい形で対策できますか？これって要するに『誰が書いたかを見分ける』仕組みを入れるということ？
正解です！要するに『そのメールが本当にその人によって書かれたか』を自動的に検証する仕組みです。具体的には普段の書き方、送信時間、宛先の傾向などを学習して、いつもと違う振る舞いをブロックできます。導入は段階的に行えば現場負荷は抑えられますよ。
なるほど、行動パターンを覚えさせるのですね。しかし誤検知で業務が止まるのは避けたい。誤検知と攻撃者の回避に対してはどう対処するのですか？
良い疑問です。誤検知は段階的な導入で閾値を調整し、まずはアラート運用から始めれば現場混乱は避けられます。攻撃者が回避を試みても、モデルは複数の指標を組み合わせるため、一つだけ真似ても回避は難しい設計にできます。
それでも、個人情報やプライバシーの観点で問題になりませんか。社員のメールを学習するのは抵抗があるかもしれません。
配慮は必須です。学習は本文の意味そのものを保存せず、統計的な特徴や書きぶりの指標を使うのが一般的で、文字列の完全保存を避ければプライバシーリスクは下げられます。運用ルールと透明性で社員の理解を得ることが大事ですよ。
わかりました。要点をまとめると、①アカウント乗っ取り対策はSPF/DKIMだけでは不十分、②普段の送信習慣を学習して本人性を検証する、③段階的導入で誤検知を抑える、という理解で合っていますか？
素晴らしい要約です、その通りですよ。大事なのは段階的な運用と社員への説明、そして技術だけに頼らない統制です。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
承知しました。ありがとうございます。では社内会議で私の言葉で説明してみます。『普段の書きぶりや送信のクセを機械に覚えさせ、いつもと違う振る舞いを止める仕組みを導入し、まずは警告運用で様子を見る』、これで説明して良いですか？
完璧なまとめです。その説明で現場も投資判断もしやすくなりますよ。必要なら会議で使えるフレーズ集もお渡ししますね。
