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情報漏えい時の対応コストは、信用回復に係るコスト、技術的な対応などのために、約４.6億円が必要（2021年の世界平均*）、内部リスク対策は経営上の大きな課題となっています。
*出典：Ponemon Institute「Ponemon-Global-Cost-of-Data-Breach-Study-2021」 「Average of total cost of a data breach divided into four categories 」をJPY/USD＝109円で換算
お客さまのログをもとに、機械学習により通常時と異なる振る舞いを検知し、さらに内部不正専門スキルを持つアナリストが精査することで、高精度な内部リスクの見える化を速やかに実現します。
機械学習、豊富なリスクシナリオによる精査、専門アナリストによる精査、の3段階でリスク精度を担保します。
特に注視したい利用者の検知したPCやサーバーの操作（利用者が権限を有さない特定ファイルへのアクセスや機能の実行など）をご指定いただき、検知した際、自動通知します。
お客さまに代わり、アナリストが内部不正特有のリスクシナリオにもとづき、不正や兆候を専門的な見地から分析・識別します。
独自のアプローチにより、内部不正に加えて、外部からの攻撃（アカウント乗っ取り、権限昇格など）の予兆も検出可能です。
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