情報漏洩の予防と対策

情報漏えい防止

FRONTEOは、人工知能を用いた情報漏えい対策ソリューションにより、社内不正による機密情報流出の兆候を早期に発見。日本企業にとって死活問題となる技術、営業機密情報が社員により国内外の競合他社へ持ちだされることを防ぎます。

情報漏えいを取り巻く社会背景

不正競争防止法改正による罰金額の引き上げ

営業機密に関する情報漏えいへの法制が整備され、個人法人共に罰金額が引き上げられました。改正前の上限は個人で1千万円、法人で3億円でしたが、改正後は個人で2千万円、法人は5億円と約2倍に増額されています。さらに海外企業への漏洩は個人で3千万円、法人で10億円と3倍以上に重罰化されています。

会社への不満が内部不正の理由に

IPAの調査によると組織内部者の「不正をしたいと思う気持ちを高めると思うもの」の上位に社内の人事評価、人間関係のトラブル、上司への不満等が上位に挙げられています。会社への不満、人間関係のトラブルが内部不正の原因になっていることは明らかです。



損害額は1,000億円に及ぶことも

技術機密情報をお土産に海外競業他社に転職するような事件も発生し、内部犯行による情報漏えいは被害額が甚大になりがちです。また、単なる企業への金銭・風評被害の枠を超え、日本の国際競争力へも影響を与える事態になりかねません。



企業の課題

セキュリティ強化だけでは安心できない

不正行為をすると決めた人間は、アクセス権を悪用したり、社内システムを通らない個人の携帯を使うなど、あらゆる手段を行使するために不正の実行を防ぐことは困難です。事件が起こった後に漏えいルートを調査することを前提としたセキュリティシステムでは、未然に防ぐことは出来ません。

メールフィルタリングの限界

メールデータは日々増大しており、キーワード検索に頼った既存のメールフィルタリングでは抽出方法に限界があります。抽出漏れを防ぐためにキーワードを増やせば増やすほど無関係なメールも含めて抽出結果は膨大になり、目視では対応しきれません。



解決方法と導入効果

情報漏えいの実行前に検知

過去の事例分析により、故意の情報漏えいには実行に移るまでに「醸成」「準備」「実行」という3段階のフェーズがあることがわかりました。メール監査により「会社への不平不満」「金銭面でのトラブル」など、犯行者が情報漏えいを行う動機が生成されていく「醸成」フェーズのメールを発見することで、内部不正は未然に防ぐことが可能です。



メールの中からプロジェクトへの不安要素を抽出

監査官の調査手法を学習した人工知能が大量のメールを全て監査し、監査官が望むメールを高精度に自動で抽出します。目視による監査に比べ、約4,000倍の速さで処理することが可能です。



専門知識がなくてもすぐに運用が可能

専門家の知見を集めた情報漏えいナレッジベース(プリセット教師データ)により、文章内容を理解したメール抽出が可能です。専門知識のない方でも導入後すぐに運用し、離職の兆候を検知することができます。



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Email Auditor 19 フライヤー

人工知能によるメール監査システム。監査官の調査手法を学習した人工知能が関連メールを検出し、内在するリスクを可視化。

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