ユースケース

インサイダーリスクと内部脅威の管理

インサイダーリスクをいち早く発見し、対策を講じます

62%

データ漏洩の原因の大半は内部関係者の不注意

シチュエーション

既存の手続きで十分だと確信をもって言えますか？

内部脅威によるインシデントは増加の一途をたどっており、それが悪意によるものであれ、偶発的なものであれ、そのコストは現実のものであり甚大です。

課題

内部関係者による脅威は、規模の大小を問わず、あらゆる部門や組織に浸透しています。劇的ともいえるリモートワークへの移行が、さらに脆弱な環境を生み出しています。脅威の大半は従業員の過失によるもので、従業員がフィッシングやランサムウェア攻撃の餌食となってしまっています。データ漏洩やシステム侵害は、事業の継続性を妨げ、顧客の個人情報を危険にさらし、金銭的にも風評の面でも大きな損害をもたらします。

データが外国政府や敵対的な政府に流出した場合など、政府内部の脅威は国家安全保障の面でさらに悲惨な結果をもたらす可能性があります。OSINTツールを組み込んだ総合的なインサイダーリスク管理プログラムを採用することで、データ漏洩や流出による被害を軽減することができます。

Babel Streetのソリューション

Babel Streetは、潜在的なインサイダーリスクを発見するための継続的な監視を可能にします。Babel Street Ecosystemは、200言語以上・数千種類にのぼるグローバルおよび地域の公開情報（PAI）ソースに対して、AI対応の永続的なクロスリンガル検索を実行し、悪意のある行動や内部脅威の潜在的な兆候を迅速に発見します。

機械学習アルゴリズムが、ソーシャルメディア、ディープウェブ、ダークウェブ、掲示板を常に監視し、新たな脅威や差し迫ったサイバー攻撃について早期の警告を発します。これらのインサイトは、分析と迅速な対応を可能にするため、瞬時にユーザーの母国語に翻訳することができます。

組織への影響

常に警戒を実施することで、先見性をもってセキュリティ対策を導入し、将来的な内部脅威に備えることができます。こうした事前対処を可能にする重要情報の収集が、組織のリソース、人材、ミッションの保護につながります。

Babel Streetの強み

内部脅威を防ぐには、最高峰の技術が必要

多言語スマート検索

毎日、数百の言語で何百万もの関連ドキュメントを発見・分析し、データ漏洩の証拠や内部脅威の兆候を把握します。
大規模なデータエンリッチメント

言語の判別、位置情報の抽出、感情分析、トピック分類、暴力的意図の検出、オントロジーに基づくエンティティの識別により、データをより有意義なものにします。
ネットワークと関係性の分析

ソーシャルネットワークの迅速マッピング機能により、不正行為を行う個人や集団、つながりやネットワーク、違法行為について理解を深めることができます。
ダークウェブを安全に監視

犯罪活動の温床を匿名で検索し、現在または将来の脅威、漏洩したデータ、その他の新たなリスクを把握できます。
ソーシャルメディアの監視

ソーシャルメディアプラットフォームの永続的検索を作成し、組織に対する差し迫った脅威を検知します。
人物検索

オンラインとオフラインのアイデンティティ属性をリンクさせることで、潜在的な脅威アクターの詳細なプロファイルを構築できます。