Passer au contenu principal

Misdirected Email Protection

Prévenez la perte accidentelle de données due aux e-mails mal adressés

La plupart des fuites de données ne sont pas des exfiltrations — ce sont des erreurs. Misdirected Email Prevention utilise l'IA comportementale pour détecter les e-mails sortants destinés au mauvais destinataire, les arrête avant la distribution et invite les expéditeurs à confirmer ou annuler.

#0

L'e-mail mal adressé est la première cause de perte accidentelle de données et la violation du RGPD la plus signalée.

UK ICO — Data Security Incident Trends

~0 h

Temps moyen pour identifier et corriger un incident d'e-mail mal adressé

Ponemon Institute, mai 2022

0 %

Des organisations ayant subi une perte ou une exposition de données due à un e-mail mal adressé au cours de l'année écoulée.

Abnormal 2025 State of Misdirected Email Prevention

L'enjeu

Les outils DLP traditionnels n'ont jamais été conçus pour interpréter l'intention humaine.

Une erreur de routine, pas un comportement imprudent

Les e-mails mal adressés résultent généralement d'erreurs de routine dans le workflow, et non d'un comportement imprudent : l'autocomplétion sélectionne le mauvais contact, une liste de diffusion obsolète inclut un destinataire non prévu, ou un clic précipité envoie des informations sensibles à la mauvaise personne

Les outils basés sur des règles inspectent le contenu, mais manquent de contexte

Les outils DLP traditionnels et les SEG s'appuient sur des règles statiques et la correspondance de mots-clés pour signaler les contenus sensibles tels que les données personnelles, les données financières ou les pièces jointes. Mais ils manquent du contexte comportemental pour évaluer si l'envoi de ce message à ce destinataire est inhabituel, ce qui les amène à laisser passer les signaux subtils indiquant une mauvaise distribution risquée.

Les outils hérités créent une charge opérationnelle

Les filtres statiques créent des faux positifs bruyants, forçant des équipes de sécurité déjà sous tension à passer du temps à régler des politiques, à examiner des alertes et à poursuivre des investigations à faible valeur.

Les violations dues aux e-mails mal adressés sont difficiles à détecter

Dans de nombreuses organisations, les violations dues aux e-mails mal adressés passent inaperçues : 41 % déclarent n'apprendre l'existence de ces incidents que lorsque le destinataire non prévu signale l'erreur.

Pourquoi Abnormal

Le contexte comportemental détecte les erreurs que les outils basés sur des règles laissent passer

Les concurrents s'appuient sur des règles statiques. Abnormal recourt à l'IA comportementale pour détecter lorsqu'un e-mail paraît contextuellement inadapté au destinataire prévu, sans exiger des équipes qu'elles élaborent ou maintiennent des politiques complexes.

Détection sensible au contenu

MEP établit un profil de référence comportemental par utilisateur à partir de l'historique de communication expéditeur-destinataire, du contexte du message et des signaux comportementaux pour identifier les probables erreurs de destinataire non prévu que les règles traditionnelles laissent passer.

Léger sur le plan opérationnel par conception

Les clients n'ont pas besoin d'écrire, de régler ni de maintenir des politiques statiques. Abnormal gère ce travail automatiquement, réduisant la charge administrative et minimisant les faux positifs que les jeux de règles rigides créent souvent.

Correction par l'utilisateur final

Au lieu d'inonder le SOC d'alertes pour investigation manuelle, Abnormal achemine les e-mails suspects vers l'expéditeur — la personne disposant du plus de contexte — afin qu'il puisse rapidement confirmer ou annuler le message.

Plateforme de sécurité e-mail unifiée

MEP s'appuie sur le même modèle de données qu'Inbound Email Security et utilise le même déploiement, le même portail et le même modèle d'identité, offrant aux clients un point unique pour gérer à la fois les menaces entrantes et les erreurs sortantes.

Protection des e-mails sortants

Détectez les e-mails mal adressés et guidez une résolution rapide

Détection par l'IA comportementale

MEP identifie les probables e-mails mal adressés en analysant le contexte du destinataire, les schémas de communication, les signaux de contenu et les métadonnées — sans exiger des clients qu'ils construisent des règles statiques ou règlent des politiques.

Blocage automatisé

Lorsque MEP identifie un probable e-mail mal adressé, il met le message en quarantaine avant la distribution, arrêtant l'exposition accidentelle.

Journal sortant et piste d'audit

Le journal sortant centralise les détections, les décisions des utilisateurs, les actions des administrateurs et les retours au même endroit pour soutenir les investigations, le reporting et la conformité.

Explicabilité et analyse du destinataire

Chaque détection indique le destinataire réel, le destinataire probablement prévu et la raison du signalement, donnant aux expéditeurs et aux analystes une justification claire pour agir.

Auto-correction par l'expéditeur

Lorsqu'Abnormal signale un probable e-mail mal adressé, il avertit immédiatement l'expéditeur, explique pourquoi le message a été signalé et lui donne un choix clair de le libérer ou de l'annuler — résolvant la plupart des cas sans intervention du SOC.

Contrôles RBAC

Les paramètres administrateur au niveau global et tenant régissent les privilèges de détection et de correction, garantissant que seuls les utilisateurs autorisés peuvent ajuster les politiques ou libérer les messages en quarantaine.

Déploiement sans friction

MEP est conçu pour apporter de la valeur rapidement sans déploiement complexe ni outil supplémentaire à gérer. La configuration ne prend que quelques minutes et s'exécute discrètement en arrière-plan. Il s'intègre à Microsoft 365 via relais SMTP aux côtés de votre déploiement Abnormal existant, sans modification de vos enregistrements MX, sans proxy en ligne et sans perturber le flux de messagerie. Les clients peuvent commencer en mode de détection API pour une évaluation peu contraignante, puis passer aux modes surveillance ou blocage selon les besoins.

Confidentialité avant tout par conception

Abnormal ne stocke pas durablement le contenu du corps des e-mails. Lorsque vous devez examiner un message, le contenu est récupéré à la demande, tandis que les données d'activité sont stockées pour soutenir les investigations et les besoins de conformité..

Plus de 25 % des entreprises du Fortune 500 font confiance à Abnormal AI pour
des décisions de sécurité critiques et autonomes

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

FAQ

Arrêtez les fuites de données avant qu'elles ne commencent

Découvrez comment Abnormal prévient les e-mails mal adressés dans votre organisation.