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Misdirected Email Prevention

Evite la pérdida accidental de datos por correos mal dirigidos

La mayoría de las fugas de datos no son exfiltración: son errores. Misdirected Email Prevention utiliza IA conductual para detectar los correos salientes dirigidos al destinatario equivocado, detenerlos antes de la entrega e invitar a los remitentes a confirmarlos o cancelarlos.

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El correo mal dirigido es la principal causa de pérdida accidental de datos y la infracción del RGPD más reportada.

UK ICO — Data Security Incident Trends

~0 h

Tiempo medio para identificar y resolver un incidente de correo mal dirigido

Ponemon Institute, May 2022

0 %

Organizaciones que sufrieron pérdida o exposición de datos por correos mal dirigidos durante el último año.

Abnormal 2025 State of Misdirected Email Prevention

El desafío

Las herramientas de DLP tradicionales nunca se crearon para interpretar la intención humana

Un error rutinario, no una conducta imprudente

Los correos mal dirigidos suelen deberse a errores rutinarios en el flujo de trabajo, no a conductas imprudentes: el autocompletado selecciona el contacto equivocado, una lista de distribución desactualizada incluye a un destinatario no deseado o un clic apresurado envía información confidencial a la persona equivocada.

Las herramientas basadas en reglas inspeccionan el contenido, pero carecen de contexto

Las herramientas de DLP tradicionales y los SEG se basan en reglas estáticas y en la coincidencia de palabras clave para marcar contenido confidencial, como PII, datos financieros o archivos adjuntos. Pero carecen del contexto conductual para evaluar si enviar ese mensaje a ese destinatario es inusual, lo que les hace dejar pasar las señales sutiles que indican un envío erróneo de riesgo.

Las herramientas heredadas generan carga operativa

Los filtros estáticos producen falsos positivos ruidosos, obligando a equipos de seguridad ya sobrecargados a dedicar tiempo a ajustar políticas, revisar alertas y perseguir investigaciones de bajo valor.

Las brechas por correos mal dirigidos son difíciles de detectar

En muchas organizaciones, las brechas por correos mal dirigidos pasan desapercibidas: el 41 % afirma enterarse de estos incidentes solo cuando el destinatario no deseado reporta el error.

Por qué Abnormal

El contexto conductual detecta los errores que las herramientas basadas en reglas dejan pasar

Los competidores dependen de reglas estáticas. Abnormal usa IA conductual para detectar cuándo un correo parece contextualmente incorrecto para el destinatario previsto, sin que los equipos tengan que crear ni mantener políticas complejas.

Detección consciente del contenido

MEP establece un patrón de referencia conductual por usuario a partir del historial de comunicación entre remitente y destinatario, el contexto del mensaje y las señales de comportamiento, para identificar los probables errores de destinatario no deseado que las reglas tradicionales dejan pasar.

Ligera en lo operativo por diseño

Los clientes no necesitan redactar, ajustar ni mantener políticas estáticas. Abnormal se encarga de ese trabajo automáticamente, reduciendo la carga administrativa y minimizando los falsos positivos que suelen generar los conjuntos de reglas rígidos.

Resolución por el usuario final

En lugar de inundar al SOC con alertas para una investigación manual, Abnormal dirige los correos sospechosos al remitente —la persona con más contexto— para que pueda confirmar o cancelar el mensaje rápidamente.

Plataforma unificada de seguridad de correo electrónico

MEP se ejecuta sobre el mismo modelo de datos que Inbound Email Security y usa el mismo despliegue, portal y modelo de identidad, lo que ofrece a los clientes un único lugar para gestionar tanto las amenazas entrantes como los errores salientes.

Protección para correos salientes

Detecte correos mal dirigidos y guíe una resolución rápida

Detección con IA conductual

MEP identifica los probables correos mal dirigidos analizando el contexto del destinatario, los patrones de comunicación, las señales de contenido y los metadatos, sin exigir a los clientes que creen reglas estáticas ni ajusten políticas.

Bloqueo automatizado

Cuando MEP identifica un probable correo mal dirigido, retiene el mensaje en cuarentena antes de la entrega, deteniendo la exposición accidental.

Autorresolución del remitente

Cuando Abnormal marca un probable correo mal dirigido, notifica de inmediato al remitente, le explica por qué se marcó el mensaje y le da una opción clara para enviarlo o cancelarlo, resolviendo la mayoría de los casos sin intervención del SOC.

Explicabilidad y análisis de destinatarios

Cada detección muestra el destinatario real, el destinatario previsto más probable y el motivo de la alerta, ofreciendo a remitentes y analistas una justificación clara para actuar.

Registro y rastro de auditoría de salida

El registro de salida centraliza las detecciones, las decisiones de los usuarios, las acciones de los administradores y la retroalimentación en un solo lugar para respaldar las investigaciones, los informes y el cumplimiento.

Controles RBAC

Las configuraciones de administración a nivel global y de tenant rigen los privilegios de detección y resolución, garantizando que solo los usuarios autorizados puedan ajustar políticas o liberar mensajes en cuarentena.

Implementación sin fricciones

MEP está diseñado para aportar valor rápidamente, sin un despliegue complejo ni otra herramienta que gestionar. La configuración toma solo unos minutos y se ejecuta silenciosamente en segundo plano. Se integra con Microsoft 365 mediante retransmisión SMTP junto a su implementación existente de Abnormal, sin cambios de MX, sin proxy en línea y sin interrumpir el flujo de correo. Los clientes pueden empezar en modo de detección por API para una evaluación de baja fricción y luego pasar a modo de supervisión o de bloqueo según lo necesiten.

Privacidad ante todo por diseño

Abnormal no almacena de forma persistente el contenido del cuerpo de los correos. Cuando necesita revisar un mensaje, el contenido se recupera a demanda, mientras que los datos de actividad se almacenan para respaldar las investigaciones y las necesidades de cumplimiento.

Más del 25 % de las empresas Fortune 500 confían en Abnormal AI para
decisiones de seguridad autónomas y de misión crítica

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

Preguntas frecuentes

Detenga las fugas de datos antes de que empiecen

Vea cómo Abnormal evita los correos mal dirigidos en su organización.