Email Security
Verhalten analysieren, um Übernahmen von E-Mail-Konten zu erkennen und einzudämmen
Account Takeover Protection erkennt und behebt kompromittierte Microsoft-365- und Google-Workspace-Konten, indem es für jeden Benutzer die normalen Anmelde-, Geräte- und Verhaltensmuster lernt. Es sperrt Angreifer aus, indem es aktive Sitzungen widerruft und Zurücksetzungen der Anmeldedaten erzwingt.
Die Herausforderung
Kompromittierung besteht die Authentifizierung – und ist dann schnell
Warum Abnormal
Wir kennen das Normale – also sehen wir die Übernahme
Abnormal erkennt, wenn ein Postfach beginnt, sich wie ein Angreifer zu verhalten – und wirft es hinaus.
Verhaltensmodelle pro Identität
Abnormal lernt für jeden Benutzer normale Anmeldeorte, Geräte und E-Mail-Verhalten und erkennt Kompromittierungen als Abweichung von dieser Baseline statt anhand einer Regel oder eines bekannten Indikators.
Korrelation von Identitäts- und E-Mail-Signalen
Über API korreliert Abnormal Anmeldesignale aus Microsoft 365 und Google Workspace mit dem Kommunikationsverhalten, einschließlich interner Mails, um Kompromittierungen zu erkennen, die ein einzelnes Signal übersehen würde.
Autonome, nachvollziehbare Aussperrung
Bei einer bestätigten Kompromittierung widerruft Abnormal Sitzungen, blockiert den Zugriff und erzwingt eine Zurücksetzung. Jeder Fall wird durch eine vollständige Verhaltenszeitleiste gestützt, die zeigt, was sich wo und warum geändert hat.
Entwickelt für das moderne SOC
Autonom erkennen, untersuchen und hinauswerfen
Erkennung von Account Takeover
Erkennt Kompromittierungen durch die Bewertung von Anomalien bei Anmeldeorten, Geräten, IPs, VPNs, E-Mail-Inhalten und Mail-Regeln: erfasst Brute Force, Credential Stuffing, Token-Diebstahl und laterales Phishing.
Echtzeit-Entschärfung
Behebt eine bestätigte Kompromittierung automatisch, indem alle offenen Sitzungen abgemeldet, der Zugriff blockiert und eine Passwortzurücksetzung erzwungen werden – mit der Wahl zwischen automatischer Behebung oder manueller Prüfung.
Verhaltensbasierte Fallzeitleiste
Rekonstruiert die Kompromittierung im Detail und macht verdächtiges Verhalten über E-Mail, Identitätsplattformen, Geräte, Browser und Apps hinweg sichtbar, sodass Analysten ohne Tool-Wechsel zu einem eindeutigen Urteil gelangen.
Erkennung von MFA-Umgehung
Identifiziert sitzungs- und tokenbasierte Angriffe, die MFA aushebeln, und macht Kompromittierungen sichtbar, die authentifizierungsbasierte Kontrollen als legitimen, vollständig authentifizierten Benutzer behandeln.
Automatisierter Threat Hunter
Korreliert wiederkehrende IP-Aktivität und kundenübergreifende Intelligence, um verwandte schwache Signale zu hochsicheren Fällen aufzuwerten – das reduziert Alarmmüdigkeit und erfasst zugleich verdeckte Kampagnen.
Native Integration mit M365 & Google Workspace
Verbindet sich über API mit Microsoft 365 (einschließlich der Anmelde-Telemetrie von Microsoft Entra ID) und Google Workspace, um die Erkennungspräzision zu schärfen – ohne MX-Änderungen oder ein separates Tool zur Bereitstellung und Verwaltung.
Abnormal korreliert Signale, die andere nicht sehen können
Abnormal korreliert ungewöhnliche Anmeldungen, Geräteänderungen, MFA-Ereignisse, Änderungen von E-Mail-Regeln und verdächtiges E-Mail-Verhalten, um kompromittierte Konten zu identifizieren, die jede Authentifizierungsprüfung bestehen. Da es eine Baseline pro Identität aufbaut, statt bekannte Indikatoren abzugleichen, erfasst es Credential Stuffing, Token-Diebstahl und Session-Hijacking, die regelbasierte Tools als legitime Logins behandeln.
Rekonstruiert den Fall im Detail
Jedes kompromittierte Konto erzählt eine Geschichte. Abnormal rekonstruiert sie chronologisch über E-Mail, Identitätsanbieter, Geräte und Anwendungen hinweg, damit Analysten genau verstehen, was passiert ist – wann der Angreifer zuerst auftauchte, worauf er zugriff und wie weit er sich vor der Erkennung bewegte. Kein Tool-Wechsel, kein fehlender Kontext.
Wirft Angreifer hinaus, bevor sie sich weiterbewegen können
Sobald die Kompromittierung bestätigt ist, meldet Abnormal automatisch aktive Sitzungen ab, blockiert den Zugriff und erzwingt Passwortzurücksetzungen. Jede Behebungsmaßnahme wird mit den verhaltensbasierten Belegen protokolliert, die sie ausgelöst haben, sodass Analysten einen vollständigen Audit-Trail ohne manuelle Rekonstruktion erhalten.
Über 25 % der Fortune 500 vertrauen Abnormal AI für
autonome, geschäftskritische Sicherheitsentscheidungen
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Kundenstimmen
Was Sicherheitsverantwortliche sagen
“Abnormal's automation gives our analysts time back to work on other projects, and the fact that it's API-based gives us flexibility to tie in other applications and their data.”
John Roeser
Senior Manager, Information Security, Domino's
“Our goals are to get away from being so reliant on human judgment and leverage AI to be proactive. Abnormal helps us with those goals.”
Corey Kaemming
Senior Director, Information Security, Valvoline
Abnormal unterstützt über 4.500 Kunden, darunter mehr als 25 % der Fortune 500.
FAQ
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