Mobile Abuse RecentTrends & Threats• November 2023
• Fumio Igarashi, Senior Solution Architect© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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Mobile Abuse Trends© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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プルーフポイント社: 急速に拡大するスミッシングを観察
世界のスミッシング、166％以上の伸び
スミッシュの攻撃は増加傾向†
Ø グローバル企業の74％（横ばい傾向、2022年に74％と報告††)Ø 北米企業の85％ (2022年に75％から上昇と報告)Ø 豪州企業の92% (90%から上昇) 、そしてØ 日本企業の56％（74％から減少）、従業員がスミッシング攻撃に直面したことがあると報告

スミッシングに対する認識の低さ (2022 レポートより††)
Ø 世界全体の23％
Ø 米国のでは24%
Ø 豪州での25%、そしてØ 日本での17％の人が "smishing "という言葉を正しく認識しているØ 攻撃者は、世界と日本国内での成功(と失敗)に基づき戦術を進化させ、使用Ø 巧妙な会話による不正行為は増加の一途をたどっており、これを防ぐのはより困難になっている† Proofpoint. ”2023 State of the Phish”, February 2023.
†† Proofpoint. ”2022 State of the Phish”, February 2022.
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スミッシングの明白なリスク
スミッシングはモバイル・バリューチェーンのすべての人に影響を及ぼす
消費者に与える影響Ø 日本: 2023年上半期、フィッシング詐欺による被害額は過去最高の30億円に†Ø オーストラリア: 政府の発表によると、フィッシングおよびスミッシングによる被害額は1億6900万豪ドル以上
Ø 米国: 2022年のフィッシング詐欺による被害額は3億3,000万ドルを超え、2021年の2倍に上る (連邦取引委員会)

移動体通信事業者への影響Ø 顧客/加入者からの苦情が増加し、サポートコールが増加、さらにデバイスのサニタイズの可能性についてもフォローアップが必要Ø 大量に発生するスミッシングやマルウェア攻撃により、MNOの運営/コストに直接的な影響
Ø 消費者の脆弱性によるブランド低下と消費者の信頼低下

企業/法人への影響
Ø なりすまし攻撃と消費者による善意の企業コミュニケーションの誤認によるブランド力の低下
Ø 日本では2023年1～9月に月平均94のブランドが悪用され †† 、3月と5月のピーク時には毎月110のブランドが悪用されたØ 日本で悪用された上位17のブランド攻撃で94%を占めており、アマゾン (単独で40%)、アップル、携帯キャリアが目立つ †††The Japan Times. https://www.japantimes.co.jp/news/2023/08/09/japan/money-stolen-phishing/. 9 August, 2023.
†† Council of Anti-Phishing Japan
https://www.antiphishing.jp/report/monthly/202309.html© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

4iOSからのレポート以前のグローバル不正報告
2019年1月以降の世界的な不正レポート総数

2019年1月以降の世界的なスミッシング
レポート総数

Total Global Reports

Global Smishing Reports

Growth Trend

Growth Trend
Pandemic Related
Abuse SurgenJa-19r
Ap-19

9l-1
JuOc

9t-1n
Ja-20r
Ap-20

0l-2
JuOc

0t-2

nJa-21r
Ap

Pandemic Related
Abuse Surge
-21

1l-2
JuOc

1t-2nJa-22r
Ap-222l-2
Ju

901
90
12
19 r-1920 r-20
21 r-21
22 r-22-1-2-2-2-1-2-2nnnnct
ctctululululppppaaaaJJJJJO
JO
JO
JAA
AA

Ø 2019年以降、不正は増加しており、月ごとに変動がある

Update: 230705

Ø 特定の攻撃やキャンペーンが複数月の変動を引き起こすことがある
Ø 次のスライドに示すように、iOSのシンプルなレポートが規模を変える© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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NZの不正とスミッシングが一般的に増加中
2020年1月以降のNZの不正レポート総数

2020年1月以降のNZのスミッシングレポート総数

Jul-2
33
Apr-2

Ja
n23

t-22Oc

Ju
l-2
22
Ap
r-2

Ja
n22

t-2
1Oc

Ju
l-211Apr-2

Jan21

t-20Oc20 r-2 0 -2 0 l-2 0 -2 0 v- 20 - 21 r-2 1 -2 1 l-2 1 -2 1 v- 21 - 22 r-2 2 -2 2 l-2 2 -2 2 v- 22 - 23 r-2 3 -2 3 l-2 3 -2 3y Juy Juy Juy Juppppnnnn
Ja Ma Ma
Se No Ja Ma Ma
Se No Ja Ma Ma
Se No Ja Ma Ma
Se

Jul-20

FluBot Malware
Attacks

Ø 他地域と同様、前月比で変動あり

Update: 231006

Ø 2021年後半から2022年前半にかけて、FluBotが不正の大きなスパイクを引き起こしたØ FluBotが減少した後、全般的な攻撃は減少したが、FluBot以前と比較すると再び増加© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

6英国における不正とスミッシングの増加
2020年1月以降の英国の不正レポート総数

2020年1月以降の英国のスミッシングレポート総数

FluBot Malware
AttacksTotal UK AbuseReports

n-2
Ja

0r-2
Ap0l- 2
Ju0tOc

20n-2
Ja

1r-2
Ap1l- 2
Ju1tOc

21n-2
Ja

2

r-2
Ap2l- 2Ju2tOc

22n-2
Ja

3

r-2
Ap3l- 2Ju30
20
r-2nJaApl- 2
Ju0tOcØ 前月比で再び変動

20

1
21
r-2nJaApl- 2
Ju1tOc21222
r-2nJaApl- 2Ju2tOc22323
r-2nJa
Ap

l- 2
Ju3

Update: 231006

Ø 2021年、FluBotが不正の大きなスパイクを引き起こしたØ iOS向けシンプルレポートの提供開始© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

7URLローテーションが示す巧妙さ
60000

2020年6月以降のフィッシングとスミッシングのURLの変動率
52%53%

50000

50%

46%
40000

30000

60%

33%33%

38%
34%

31%

30%

24%23%

23%
21%
21%
19% 19%17%17%15%16% 16%16%
15% 13%15%
13%
13%13%
12%
12%12%

20000

10000

ユニークなコール・トゥ・ア
クションのURLを利用した
40%
スミッシュ・ルアー/メッセー
ジの割合

23%
21%20%
20%
20%
19%
18%
17%
17%16%
13%
10%00n-2u
J

0%

0p-2e
ScDe

20

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21

1n-2u
J

1p-2e
ScDe

21

rMa

22

2n-2u
J

2p-2e
ScDe

22

rMa

23

3n-2uJ3p-2eS

Update: 231006

Ø URLのローテーションは通常、20％超の範囲にとどまる
Ø 他地域と同様に攻撃者が手口を変えるにつれて、従来のシステムではキャンペーンを検知することが難しくなる傾向© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

Source: Council of Anti-Phishing Japan

https://www.antiphishing.jp/report/monthly/202308.html
8

シンプルレポートと関連するアナウンスØ iOSのシンプルレポートの導入に2021年 7月以降のグローバル・スミッシング
レポート総数より、ここ数ヶ月のレポート数に偏りが生じている

iOSレポーティングの導入

1l-2
JuO

1
ct-2

Ja

2n-2

r
Ap-22

2
l-2
Ju

O

2
ct-2

Ja

3n-2r
Ap-23

3l-2
Ju

2022年 8月以降のカナダでのスミッシング
レポート総数

2022年 1月以降の米国スミッシング
レポート総数

iOSレポーティングの
導入

2p-2
SetOc

22v
No-22cDe

22-23
Jan

3b-2FerMa

233r -2
Ap加したが、スミッシングも増加した（グラフ参照）
Ø 良いニュース: データがよりリッチ

iOSレポーティングの
導入

2g-2
Au

Ø 報告されたスパムのレベルが増になり、より高いレベルの洞察が得られるようになった
yMa

…

3n-2
Ju

3l -2
Ju

3g-2
Au

Ø 洞察力の向上がプロテクションの改善につながる

nJa-22b-2
Fe2

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2
y-2

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Ju22
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Ap-23Ma© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

3y-2

3n- 2Ju33l-2
g-2
JuAu9英国におけるシンプルレポート• AndroidとiOSが「ワンクリック」不正レポートをネイティブにサポート
Ø MNOとProofpointのCloudmark部門にレポートが提供

AndroidiOSØ レポートが分析され、MNOはMobile

Abuse Visibility Solution (MAVS)を通じて脅威インテリジェンスと洞察にアクセス可能“受け取りたくないメッセージを報告することで、モバイル消費者は自分自身とエコシステムを守ることが可能になります。... 簡略化されたスミッシング報告の誕生は... 不正の報告をより主流にするでしょう。”
Hamish MacLeod, CEODaily Virgin
Media O2 Abuse Reports
35000
30000
25000

iOS beta tester
Reporting

20000

Official Rollout
1800 BST

15000

Apple iOSAndroidand #7726

10000
5000
010-Sep-23© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

13-Sep-23

16-Sep-23

19-Sep-23

22-Sep-23

25-Sep-23

28-Sep-23

1-Oct-2310

Major Threats© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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SMSの脅威の現状Pegasus• 一般的なSMSの脅威の概要
Ø 大規模なキャンペーン（例：FluBot）は一般的ではない
Ø 主に標的型または準標的型キャンペーンに遭遇する

https://citizenlab.ca/2021/08/bahrain-hacks-activists-with-nso-group-zero-click-iphone-exploits/

Smishing• 脅威を識別する上での課題
Ø マルウェアとスミッシングはしばしば似たようなメッセージング戦術を使用
Ø 両者を区別するには、それぞれのリンクを実行する必要がある• 正しい地域• デバイス/設定

https://www.pickr.com.au/how-to/2022/dhl-delivery-sms-scam-aims-to-convince-how-to-tell/Flubot• 言語
https://www.ofcom.org.uk/news-centre/2021/flubot-scam-fake-delivery-company-text-messages© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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直近の不正の傾向• 攻撃者は大手（企業）ブランドを活用し続けている• 荷物のデリバリは、最大ではないにせよ、依然として最も利用されている攻撃の「おびき寄せ手段」の一つである• 特定のイベントやソーシャルトレンドが標的• 会話による（会話型の）攻撃が増加© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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スミッシングと不正の変化
スミッシング・ルアー/不正タイプの世界動向
35%• 宅配業と商業関連が依然として顕著なスミッシング・カテゴリー
Ø 宅配業は、DHL、UPS、FedEXなど、さまざまなグローバルブランドで顕著である
Ø Amazon/Amazonデリバリーは、ほとんどの地域でマー

30%
25%
20%15%
10%
5%0%
Conversational

チャントカテゴリーの大部分を占めている• 世界的に増加する会話型の不正 -- 表示している割合よりも高い可能性
Ø ほとんどの会話型攻撃は、標的をSMS/MMSからOTT（LINE、WhatsAppなど）に移すことを目的としている
Ø 初期のOTTメッセージの報告は、形式などの理由で低いことが多い

Parcel / Package Financial / Banks
Delivery
1H 2022

Merchant

Travel

1H 2023

スミッシング・ルアー/不正タイプの英国の動向
45%
40%
35%
30%
25%
20%
15%
10%
5%
0%
Conversational

Parcel / Package Financial / Banks
Delivery2021© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

2H 2022

Misc. Fraud

2022

Misc. Fraud

Merchant

Travel

1H 202314世界的に多発する宅配業の不正• 宅配型ルアーは各地域のiOS/Android端末ユーザーを狙うYour parcel has been held at
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Ref: 007765549095+81 612• 最も一般的な宅配サービスがターゲット

8:19 AM【Amazon】お荷物を出荷致しました、下記よりご確認願います。
http://docomo[].duckdns.org

ROYAL MAIL: Sorry, we tried
to deliver your parcel on 2009-2022, but there didn't
seem to be anyone in.To bookyour redelivery please visit
https://ssl.gb[]trackroyal.com
EVRI: Your delivery failed today.
visit: myevri[]supportid.com torequest a redelivery of yourparcel.
+1 612
7:02 AM• 税関の警告、一般的な料金や罰金、その他の例外が典型的© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

お荷物の住所が不明でお預かりしております、確認してください。
http://*****.[].com?******
文章内に英字が挿入されている場合があります。

FedEx Package Sort Center:package #6347623 statuschanged – On The Way.
Click here:
http://mn[]b.co/kx[]o0.hml

15バンク・スミッシングの例
金融向けルアーは通常、スミッシングメッセージの約10%で使用されるが、しばしば人々や企業に最悪の損失と影響を与える
Count

Bod334HSBC-FRAUD: A transaction has been attempted on 09/05 at 17:43. If this was not you,proceed at: hxxps://securevhsbline[.]com/

165

Jyske bank phish body="Jyskebank. \nNetbank angreb følg instruktioner og sikre kontoindestående: hxxps://jyskebank-opdater-nu.info/jyske-bank/" sent from "Jyskebank"80

HSBC: A payment was attempted from a NEW DEVICE on 29/04 at 16:10. If this was NOTyou, please visit: hxxps://hs-supportonline[.]com/

65"Alertt" S A N T A N D E R: An attempt to add H Mohammed on your account was successful on 30/08. If this was NOT you please visit: hxxps://online.cancellation22[.]com

60

UBS: A transaction has been attempted on 10/04 at 14:47. If this was not you , proceed at:
hxxps://ubs.auth-user-15[.]com/© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

16

プルーフポイント社のギャンブルに関するツイート（ポスト） - 米国の動向© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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プルーフポイント社のモバイルマルウェアの追跡状況
Target OSApp
Impersonation

FinancialMulti-Modal
Impersonation (Social Media)

Credential
TheftMicrophoneand Camera

SMS
SpreadingPrivilege
Escalation

Primary Geography

SpyNote✓✓❌

✓❌

❌

✓

Japan

TianySpy

✓✓

❌

✓❌

❌

❌

Japan

KeepSpy

✓✓❌

✓❌

❌

❌

Japan

FluBot✓

✓❌

✓❌

✓

✓

Asia, UK, & Europe

TeaBot

✓

✓

✓

✓❌

✓

✓

UK & Europe

TangleBot❌

✓

✓

✓

✓

❌

✓

North America

MoqHao✓

✓✓

✓

❌

✓❌

North America,Europe, Asia, JapanBRATA✓✓❌

✓❌

✓

❌

UK, Europe, SouthAmerican© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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日本 - SMS SpyNote キャンペーン
• キャンペーン概要
Ø 日本のAndroidユーザーを狙ったスミッシングØ 電力会社を装ったSMS
Ø 緊急の支払いアラートでクリックを促す

Suspension notice of PowerTransmission (Source:twiiter.com/@Tobilasystems)• 悪意のあるペイロード
Ø リンクダウンロード: SpyNote マルウェア
Ø SpyNote はデータを盗み、デバイスを悪用• SpyNote Malware

Suspension of Water Supply (Source:
https://gbhackers.com/sms-messageinstalls-malware/amp(Source: twiiter.com/@Tobilasystems)

Ø 2022年の情報流出 サイバー犯罪者に広く利用される
Ø 悪用、窃取、本物のアプリに偽装© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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Moqhao / FluBot のトラッキング (UK)

マルウェアのドメイン生成メカニズムとURLパターン は、マルウェアに関連するメッセージング不正を追跡するために使用される© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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標的型キャンペーン
• ターゲットを絞ったSMSマルウェア
Ø 特定の個人または小規模グループに焦点を当てる
Ø カスタマイズされた欺瞞的なメッセージ• 卑劣なデリバリー手法
Ø 会話形式で、信頼関係を模倣する
Ø 受信者の関与を促す• 目立たず、影響が大きいØ 目立たない作戦（電子メールとは異なる）
Ø 価値の高いターゲットを狙う• 騙しの手口Ø 信頼できる団体になりすますØ 対応の緊急性を利用する© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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イスラエル - 職務偽装キャンペーン
• キャンペーン概要
Ø イスラエルの求職者をターゲットにしたSMSキャンペーン
Ø 仕事関連の誘い文句で被害者を騙す• 悪意のあるペイロード
Ø SMS内のリンクをクリックすると、ブラウザ・コードが起動Ø デバイスのカメラへのアクセスを試みる可能性• データ盗難と投稿
Ø 被害者から個人情報が盗まれる
Ø 攻撃者グループ「Yooz E Cyber」が被害者データを投稿© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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会話型/ソーシャル・エンジニアリング詐欺• 現時点での検知件数は比較的低いまま• Fastest growing trend of 2022
• 12x growth

グローバルな会話型の不正（2022年2月～7月）
1400%
1200%
1000%

• 2022年に最も急成長するトレンド800%• 12倍の成長600%• 多くの場合はマルチモーダル -- メッセージングプラットフォームとサービスに影響
Ø SMS
Ø ソーシャルメディア

400%
200%
0%

February-22

March-22

April-22

May-22June-22

July-22

Conversational AbuseØ オンライン・コミュニティ• 2023年まで継続© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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会話型詐欺• 増加傾向にある会話型詐欺• 従来の詐欺を現代風にアレンジ
Ø 419
Ø ロング・コンØ 会話重視型• 攻撃者はターゲットの信頼を築き、信用を得ようとする• 初期はモバイル・メッセージ・ベース
Ø ほとんどの会話型攻撃は、標的をSMS/MMSからOTT（LINE、WhatsAppなど）に誘導させることを狙う

Ø 最初のOTTメッセージの報告は、フォーマットなどの関係で低いことが多い© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

24会話型: 多様なタイプでありながら似たようなパターンØ なりすまし• "こんにちは、お母さん/ママ"• "ジョン？”Ø エグゼクティブ詐欺
Ø 求人詐欺Ø ギフトカード詐欺
Ø ロマンス詐欺Ø 豚の屠殺詐欺© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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ロマンス詐欺© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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ロマンス詐欺 - 取引

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求人詐欺

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求人詐欺 - 不正な小切手© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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豚の屠殺詐欺 (Pig Butchering)• 最も一般的な会話型詐欺
Ø SMS/MMSから始まる長文詐欺
Ø 暗号化されたプライベートなOTTに移行することが多い• 暗号通貨やある種の為替取引を伴うことが多い
Ø 外国為替（FX）取引が一般的• 名前の由来は、屠殺の前に豚を太らせる（sha zhu pan）から• 攻撃者
1. ターゲットと信頼関係を結ぶ

My Lucky Day

2. ターゲットに種をまいたり投資したりして関係を強固にし、（現在の）被害者を動かして収益を増やす

Source: Kasza, Keiko. “My Lucky Day”.
8 September, 2005.

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豚の屠殺とOTT/暗号化プラットフォームの利用© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

31

豚の屠殺はなぜ魅力的なのか？

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Best Practices© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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エコシステムの保護• 他に何が必要か？エコシステム戦略とコラボレーション！
• 人々に力を与える
Ø エンドユーザーが問題を報告できるようにする（アンドロイドとiOSのレポートデータを活用する）
Ø 詐欺や典型的な詐欺に対する一般市民の意識を高める - セキュリティ意識
Ø 悪用されたブランドや企業とのコラボレーション - ユーザーアラート• 脅威の管理とブロック
Ø 脅威をリアルタイムでブロックできるネットワークシステムを活用する - 攻撃の連鎖を断ち切るØ スミッシングの実行が容易でなく、儲からないようにする – コラボレート• 詐欺師の追跡
Ø 脅威のソース（SMS、MMS、OTP、A2Pなど）を特定するシステムを利用する
Ø 当局と協力し、逮捕に必要な情報を提供する© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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プルーフポイントのCloudmark MAVS: グローバルスタンダード

モバイル不正の可視化ソリューション (Mobile AbuseVisibility Solution) が北米、英国、ニュージーランドのオペレーターに採用
その他の複数の国でも新たな事業者との契約が進行中© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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MAVSのフィードバック: 組織全体の価値をもたらすØ Empower 迷惑なメッセージ、スミッシング、不Empower

正、スパムに対する加入者のアクションを強化
Ø Interact メッセージングプロバイダーおよび企Improve

Interact

業へのフィードバックによる顧客との対話
Ø Evaluate ネットワークソリューション、保護、その他の機能強化の評価
Ø Understand フォレンジック・ツールによる攻撃
UnderstandEvaluateと不正の理解、脅威情報のアンラップ処理
Ø Improve ネットワークパフォーマンス、セキュリ

ティ、顧客認知度の向上© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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Mobile Visibility Abuse (モバイル不正の可視化) ダッシュボード
圧倒的な洞察力とデータ
Ø カスタマイズ可能なパネルにより、個々の不正メッセージ、トラフィック、攻撃キャンペーンをこれまでにない形で表示可能
Ø 使いやすいフォレンジック・ツールが情報と洞察を分解Ø フォレンジックデータは、消費者の利益や情報を保護する法執行機関を支援Ø リアルタイムのアラートと通知により、攻撃、脅威、スパムへの迅速かつタイムリーな対応が可能© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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脅威のブロック: アンサンブル・アプローチ• 業界は人工知能と機械学習に騒然としていますØØ

MLはAIのサブセットであるAIだけではメッセージング不正の検知と防御の解決策にはならない• プルーフポイントのCloudmarkは、クラウドソーシングのグローバルな共有インテリジェンスを開発しましたØ AI/MLをリードするための大規模な投資とコミットメントが、当社の研究を推進Ø グローバル脅威ネットワークは常にフィードバックを提供し、現存する最も広範で豊富な脅威データを表している•

検知と保護のベストプラクティス: AI/ML、ルール、新しいアルゴリズム、広範で質の高いデータ、専門家の介入のハイブリッド／アンサンブル© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

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ML: メッセージング・セキュリティの万能薬ではない
長所+ 傾向をより一般化しやすい+ "異常"を識別しやすい+ 言語にとらわれない+ 概念を抽象化できる+ BECや標的型攻撃であるスミッシングやフィッシングの脅威に対して、コンテンツと行動分析が上手く一致する© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

短所− トレーニング（モデルのキャリブレーション）には時間がかかり、データを必要とする− 監視なしで単独で行った場合、高い偽陽性率となる− モデルの再トレーニングに時間とコストがかかる− サンドボックスなしではURLや添付ファイルの分類に苦慮する39アンサンブルの素材
ProofpointのCloudmarkソリューションで連携するさまざまな機能コンポーネント
Sender Status

Messaging
Clustering (ML)

Fingerprinting (ML)

Additional AI & MLSubsystems• 送信パラメータに関する送信者とメッセージの動作分析• 発信者の評価• サービスクラス• メタデータ（SMPPタグ、Xヘッダーを含む)• 類似している、あるいは同じ攻撃キャンペーンと見なされないかもしれないメッセージの高度なグループ化• 統計的言語学による分類 (SLC)• インテリジェンス、MLによる分類、メッセージ、関連情報、メタデータの分析• 20年以上にわたる精度の改善• CTA分析により、悪意のあるサイトやリンクされたコンテンツを特定• Malicious URL Classifier (MUC)が悪意のある確率を判定し、AIベースのサンドボックスで評価• URL Behavior ClassifierはURLの傾向、種類、評判などを分析

Behavior Analysis

Industry Abuse
Feeds

Operator Input /Acceptable Use

Managed Oversight• トラフィック挙動分析• AIが、コンテンツ、送信者と受信者のレピュテーション、関係性によって作成されたSLCクラスタからパターンを特定• カナリアトラップやハニーポットなど、グローバルに展開されたライブ評価ツールが、新たなキャンペーンの可能性について洞察力を提供• 顧客ポリシーが使用パラメータを制御• 受信ネットワークと終端アドレス
情報• 業界情報交換により、新たな攻撃の可能性のある市場を提供© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

• 国や地域特有の法的要件により、利用ポリシーを推進• 自動化されたプロセス、データフィード、脅威の傾向を、現場でのセキュリティの深い経験を持つ専門の脅威エンジニアが監視• 監視により迅速な微調整が可能

40

Email: 先端技術とAIのアンサンブル
Total InboundReputation & Threat IntelClass of Service
SMPP Tags/ X–Headers
Threat Intelligenceand Analysis
AI / ML Functions
Advanced
Algorithms
Threat Expert
Oversight

Process Key

Content

Message
Clustering
Fingerprint
Engines

Attachment

URL

Behavioral
Analysis: Content

Malicious URL
Classifier*(MUC)

File Content
Signatures

URL Content
Signatures

External Meta-Data

Statistical Linguistic
Categorization

Malicious
MacrosPreemptiveScanning MLBehavioral
Analysis: Sender

Advanced BEC(Enterprise) Feed

Malware &Virus Detection

4th Gen. Phish/ Smish ML

Global Threat
Network

Managed Security
ServicesIntelligent Industry
Data Feeds

Security OperationCenter© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

Customer Mail StoreØ AI/ML、ルール、革新的アルゴリズム、豊富で高品質なデータ、専門家の介入による多層的なアンサンブル
Ø アンサンブルは、クラス最高のレスポンスと保護を保証すると同時に、長期的な成功を確実にするためのモジュール式の改善機能を提供

2nd Generation

Computer vision*

URL / Domain
Analysis•Future

NB: Not all solutions use all these components

41プルーフポイントのクラウドマークソリューション@ Work

US Tier-1 Improves
Protection with Proofpoint• モバイル・メッセージング・セキュリティ・プ

ラットフォームを米国のTier1 MNOに導入Ø

1億1000万人以上のアクティブな加入者数

Ø

MNOは、迅速かつ市場をリードするベンダーへの移行を歓迎: プルーフポイント

Øセキュリティの強化と加入者満足度向上のため、既存システムをリプレース• 個人向け（P2P）とビジネス向け（A2P）のすべてのメッセージングを保護

Proofpoint Dramatically
Reduces Abuse

MAVS MNO Reports Prior and After Filtering

Total Reports/Complaints• 85.4% 報告・苦情件数の削減• 86.3% スミッシングレポートの削減• プラットフォームは、すべてのメッセージン
グトラフィック、コールトゥアクション (CTA)、URL、添付ファイルを可視化

29-pSePrevious Vendor

22
13-

t -2Oc227-t -2Oc

210-vNo

2224-vNo

Proofpoint228-2cDe

MAVS MNO Reports Classified as Smishing
Classified as Smishing• スミッシングの検知と保護に特化した高度なテクノロジーソリューションをオーダー• 既存のMAVSの全国展開と連携し、すべての脅威と迷惑トラフィックの可視性を向上© 2023 Proofpoint Inc. / All rights reserved.

†

complaints for unwanted, spam, and abuse originating
within the MNO. Reduction comparing two-month
period before deployment and two-months period after

Proofpoint’s Cloudmark

Solution
23 Online
2 Deploying
3232323
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Previous Vendor

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ct -O

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Proofpoint

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