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Detenha Ataques de IA Generativa

Gramática Perfeita Não Significa Segurança.

Spear phishing criado por LLM parece vir de um colega, referencia projetos reais e passa por todas as verificações de assinatura — apenas uma linha de base comportamental detecta o desvio.

0%

Aumento em e-mails de phishing maliciosos desde que os LLMs se tornaram mainstream

SlashNext State of Phishing 2024

Zero

Ataques perdidos ou falsos positivos no último mês

Caso de cliente Pegasystems

0%

Menos falsos positivos do que fornecedores concorrentes

Avaliação comparativa da Pegasystems

O Desafio

Por Que Mecanismos de Assinatura Não Conseguem Ver Phishing Criado por IA

Cada e-mail de IA é linguisticamente único

LLMs geram texto novo para cada alvo, então a detecção baseada em assinatura não tem nada para comparar.

Filtros de gramática e tom sinalizam verde

Texto gerado por IA é gramaticalmente perfeito — nenhum dos indicadores tradicionais de 'inglês quebrado' se aplica.

Personalização referencia contexto real da organização

Atacantes alimentam LLMs com seus dados do LinkedIn, depois geram e-mails que nomeiam seus projetos, parceiros e gerentes.

Conteúdo polimórfico evita regras baseadas em conteúdo

Cada e-mail de IA é único, então regras YARA e filtros de palavras-chave expiram no contato.

IA multimodal gera iscas em vários canais

IA generativa agora produz clones de voz, vídeo deepfake e mensagens de chat sintéticas que reforçam a isca por e-mail.

Incidente Real

UmUme-maile-mailcriadocriadoporporIAIAsesepassandopassandoporporumumVPVPreferencioureferenciouaaviagemviagemrecenterecentedododestinatáriodestinatárioeeumumnegócionegóciorealrealcomcomclienteclientetransferênciatransferênciabancáriabancáriainiciada,iniciada,mecanismosmecanismosdedeassinaturaassinaturanãonãoviramviramnadanadadedeerrado,errado,comportamentocomportamentodetectoudetectouoodesviodesviononoestiloestilodedeescritaescritaemem0,40,4segundos.segundos.

Baseado em um incidente real de cliente

A Solução

Como a Abnormal Detém Ataques de IA Generativa

  1. Modela comportamento normal em milhares de sinais de identidade, então personificação polida por IA é detectada por relacionamento e intenção — não por quão convincentemente está escrita.
  2. Detecta campanhas polimórficas onde nenhuma mensagem corresponde, sinalizando o padrão comportamental compartilhado em vez de uma assinatura estática.
  3. Correlaciona sinais de e-mail, Slack e Teams para detectar iscas de IA multicanal como os ataques coordenados que são.

Mais de 25% das empresas Fortune 500 confiam na Abnormal AI para
decisões autônomas de segurança de missão crítica

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

FAQ

Detenha o Phishing Que Nenhuma Assinatura Viu Antes

Implante em 60 segundos via API. Sem mudanças de MX. Detecte ataques criados por IA no momento em que quebram o comportamento — não depois da violação.