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Misdirected Email Protection

Verhindern Sie versehentlichen Datenverlust durch fehlgeleitete E-Mails

Die meisten Datenlecks sind keine Exfiltration – sie sind Fehler. Misdirected Email Prevention nutzt verhaltensbasierte KI, um ausgehende E-Mails zu erkennen, die an den falschen Empfänger gehen, stoppt sie vor der Zustellung und fordert Absender auf, sie zu bestätigen oder abzubrechen.

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Fehlgeleitete E-Mails sind die häufigste Ursache für versehentlichen Datenverlust und der am häufigsten gemeldete DSGVO-Verstoß.

UK ICO – Data Security Incident Trends

~0 Std.

durchschnittliche Zeit, um einen Vorfall mit einer fehlgeleiteten E-Mail zu identifizieren und zu beheben

Ponemon Institute, Mai 2022

0 %

der Unternehmen erlebten im vergangenen Jahr Datenverlust oder -preisgabe durch fehlgeleitete E-Mails.

Abnormal 2025 State of Misdirected Email Prevention

Die Herausforderung

Herkömmliche DLP-Tools wurden nie dafür entwickelt, menschliche Absichten zu interpretieren.

Ein Routinefehler, kein fahrlässiges Verhalten

Fehlgeleitete E-Mails resultieren meist aus routinemäßigen Workflow-Fehlern, nicht aus fahrlässigem Verhalten: Die Autovervollständigung wählt den falschen Kontakt, eine veraltete Verteilerliste enthält einen unbeabsichtigten Empfänger, oder ein hastiger Klick sendet sensible Informationen an die falsche Person.

Regelbasierte Tools können Inhalte prüfen, doch ihnen fehlt der Kontext

Herkömmliche DLP-Tools und SEGs setzen auf statische Regeln und Schlüsselwortabgleich, um sensible Inhalte wie personenbezogene Daten, Finanzdaten oder Anhänge zu markieren. Doch ihnen fehlt der verhaltensbasierte Kontext, um zu beurteilen, ob das Senden dieser Nachricht an diesen Empfänger ungewöhnlich ist – daher übersehen sie die subtilen Signale, die auf eine riskante Fehlzustellung hindeuten.

Altsysteme verursachen operativen Aufwand

Statische Filter erzeugen geräuschvolle Fehlalarme und zwingen ohnehin überlastete Sicherheitsteams, Zeit mit dem Anpassen von Richtlinien, dem Prüfen von Warnungen und dem Verfolgen geringwertiger Untersuchungen zu verbringen.

Verstöße durch fehlgeleitete E-Mails sind schwer zu erkennen

In vielen Unternehmen bleiben Verstöße durch fehlgeleitete E-Mails unentdeckt: 41 % geben an, von solchen Vorfällen erst zu erfahren, wenn der unbeabsichtigte Empfänger den Fehler meldet.

Warum Abnormal

Verhaltensbasierter Kontext erkennt Fehler, die regelbasierte Tools übersehen

Wettbewerber verlassen sich auf statische Regeln. Abnormal nutzt verhaltensbasierte KI, um zu erkennen, wenn eine E-Mail für den vorgesehenen Empfänger kontextuell falsch wirkt – ohne dass Teams komplexe Richtlinien erstellen oder pflegen müssen.

Inhaltsbewusste Erkennung

MEP baut eine nutzerbezogene Verhaltensbaseline anhand des Kommunikationsverlaufs zwischen Absender und Empfänger, des Nachrichtenkontexts und von Verhaltenssignalen auf, um wahrscheinliche Fehler mit unbeabsichtigten Empfängern zu erkennen, die herkömmliche Regeln übersehen.

Operativ schlank konzipiert

Kunden müssen keine statischen Richtlinien schreiben, anpassen oder pflegen. Abnormal übernimmt diese Arbeit automatisch, reduziert den Verwaltungsaufwand und minimiert die Fehlalarme, die starre Regelwerke oft erzeugen.

Behebung durch Endnutzer

Anstatt das SOC mit Warnungen für manuelle Untersuchungen zu überfluten, leitet Abnormal verdächtige E-Mails an den Absender weiter – die Person mit dem meisten Kontext –, damit dieser die Nachricht schnell bestätigen oder abbrechen kann.

Einheitliche E-Mail-Sicherheitsplattform

MEP läuft auf demselben Datenmodell wie Inbound Email Security und nutzt dieselbe Bereitstellung, dasselbe Portal und dasselbe Identitätsmodell – ein zentraler Ort, um sowohl eingehende Bedrohungen als auch ausgehende Fehler zu verwalten.

Schutz für ausgehende E-Mails

Fehlgeleitete E-Mails erkennen und schnelle Lösung anleiten

Erkennung mit verhaltensbasierter KI

MEP identifiziert wahrscheinlich fehlgeleitete E-Mails durch die Analyse von Empfängerkontext, Kommunikationsmustern, Inhaltssignalen und Metadaten – ohne dass Kunden statische Regeln aufbauen oder Richtlinien anpassen müssen.

Automatisiertes Blockieren

Wenn MEP eine wahrscheinlich fehlgeleitete E-Mail identifiziert, hält es die Nachricht vor der Zustellung in Quarantäne und stoppt so die versehentliche Preisgabe.

Ausgangsprotokoll und Audit-Trail

Das Ausgangsprotokoll bündelt Erkennungen, Nutzerentscheidungen, Administratoraktionen und Feedback an einem Ort, um Untersuchungen, Reporting und Compliance zu unterstützen.

Erklärbarkeit und Empfängeranalyse

Jede Erkennung zeigt den tatsächlichen Empfänger, den wahrscheinlich beabsichtigten Empfänger und den Grund für die Markierung und gibt Absendern und Analysten eine klare Begründung für ihr Handeln.

Selbstbehebung durch den Absender

Wenn Abnormal eine wahrscheinlich fehlgeleitete E-Mail markiert, benachrichtigt es sofort den Absender, erklärt, warum die Nachricht markiert wurde, und gibt ihm die klare Wahl, sie freizugeben oder abzubrechen – und löst so die meisten Fälle ohne SOC-Beteiligung.

RBAC-Kontrollen

Administratoreinstellungen auf globaler und Tenant-Ebene steuern die Berechtigungen für Erkennung und Behebung und stellen sicher, dass nur autorisierte Nutzer Richtlinien anpassen oder Nachrichten aus der Quarantäne freigeben können.

Reibungslose Bereitstellung

MEP ist darauf ausgelegt, schnell einen Mehrwert zu liefern – ohne komplexen Rollout oder ein weiteres zu verwaltendes Tool. Die Einrichtung dauert nur Minuten und läuft unauffällig im Hintergrund. Es integriert sich über SMTP-Relay in Microsoft 365 neben Ihrer bestehenden Abnormal-Bereitstellung und erfordert keine MX-Änderungen, keinen Inline-Proxy und keine Störung des E-Mail-Flusses. Kunden können im API-Erkennungsmodus für eine reibungsarme Evaluierung beginnen und bei Bedarf in den Überwachungs- oder Blockiermodus wechseln.

Datenschutz an erster Stelle, von Grund auf

Abnormal speichert E-Mail-Inhalte nicht dauerhaft. Wenn Sie eine Nachricht überprüfen müssen, wird der Inhalt bei Bedarf abgerufen, während Aktivitätsdaten gespeichert werden, um Untersuchungen und Compliance-Anforderungen zu unterstützen.

Über 25 % der Fortune 500 vertrauen Abnormal AI für
autonome, geschäftskritische Sicherheitsentscheidungen

CVS Health
PepsiCo
Marriott
Hasbro
Lowe's
Liberty Mutual
Hitachi Energy
Unilever
Valvoline
Nestlé
Chipotle
Bristol Myers Squibb
Xerox
Texas

FAQ

Stoppen Sie Datenlecks, bevor sie entstehen

Sehen Sie, wie Abnormal fehlgeleitete E-Mails in Ihrem Unternehmen verhindert.