ほとんどの組織は電子メールのセキュリティ管理に多額の投資を行っていますが、フィッシング、ビジネス電子メール侵害 (BEC)、およびアカウント乗っ取り (ATO) 攻撃により、セキュリティ チームの多大な時間とリソースが消費され続けています。
2026 年 7 月 8 日に、BleepingComputer は「」というタイトルのライブ ウェビナーを主催します。アラートを追うのをやめる: Behavioral AI で電子メール セキュリティを自動化する「Abnormal AI のソリューション アーキテクト マネージャーである Dan Nicolaisen と、Novant Health のサイバー監視および防御担当ディレクターである Eric Denecker が発表します。
このウェビナーでは、電子メール脅威が依然としてセキュリティ警告の最大の発生源の 1 つである理由と、行動 AI が検出、調査、修復ワークフローの自動化にどのように役立つかを検証します。
セキュリティ ツールはアラートを迅速に生成できますが、多くの場合、アナリストは手動で電子メールを確認し、ユーザー アクティビティを調査し、不審な動作を検証し、複数のプラットフォームにわたる対応アクションを調整する必要があります。これらの反復的なタスクにより、調査のバックログが発生し、アラート疲労が増大し、対応作業が遅れる可能性があります。
Uncommon AI は、組織が悪意のある動作パターンを特定し、セキュリティ ワークフローを自動化するのに役立ち、アナリストが日常的な調査ではなく優先度の高い脅威に集中できるようにします。
参加者は、最新の電子メール セキュリティ運用における手動作業負荷の削減、調査の迅速化、応答時間の改善のための実践的なアプローチを学びます。
課題はアラートを検出することではなく、アラートに応答することです
セキュリティ チームには、フィッシング報告、不審なログインの警告、アカウント侵害の調査、手動レビューの要求が殺到しています。
攻撃の数が増加し続ける中、多くの組織は電子メールの脅威によって生じる運用上の負担に対応するのに苦労しています。
このウェビナーでは、行動型 AI が反復的な調査タスクを自動化し、最もリスクの高いインシデントを発見し、攻撃がエスカレートする前に対応作業を加速するのにどのように役立つかを探ります。
今後のウェビナーには次の内容が含まれます。
- 最新のフィッシング、BEC、ATO 攻撃が SOC チームに運用上の課題をどのようにもたらすか
- アラート疲労と調査のバックログがセキュリティ運用に影響を与えるのはなぜですか?
- 行動型 AI が検出、調査、修復のワークフローを自動化する方法
- 手動による分析を減らし、高リスクの脅威に優先順位を付ける手法
- 応答時間と業務効率を改善するための実践的なアプローチ
組織がアラート疲労を軽減し、電子メール セキュリティ運用に対するより迅速で自動化されたアプローチを構築する方法を学びましょう。
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