Artificial Intelligence

정보유출 징후를 감지하는 이메일 감사 솔루션

프론테오의 Kibit Email Auditor는 이메일을 통해 개인정보, 영업 정보 등 중요한 정보가 유출되는 징후를 포착해내는 소프트웨어입니다. 정기적인 감사를 통해 부정을 사전에 방지할 수 있으며, 사건이 발생한 이후에도 이메일 분석을 통해 부정의 증거를 찾아내는 역할을 합니다.

  • 인공지능 기반 검색으로 데이터 누락 최소화

    인공지능을 활용한 텍스트 분석을 통해 키워드 기반 검색 과정에서 발생할 수 있는 문제점을 효과적으로 보완할 수 있습니다. 대량의 키워드 설정에 의한 추출 과다 및 키워드를 포함하고 있지 않은 중요 데이터의 누락 등을 방지할 수 있습니다.

  • 전문지식 없이도 바로 운용 가능

    감사 대상이 되는 이메일의 샘플을 준비할 수 없거나 이메일 감사에 대한 전문 지식이 부족하더라도 프론테오의 노하우가 담긴 Knowledge Base(선 학습 데이터)를 활용해 바로 이메일 분석을 실시할 수 있습니다.

  • 전체 이메일을 효율적으로 감사

    이메일의 제목과 본문 뿐 아니라, 수신자명, 발신자명, 수/발신 시간, 첨부파일 등 관련 데이터 전체 분석이 가능해 체계적인 감사 체제를 구축할 수 있으며, 담당자의 업무 효율을 높일 수 있습니다.

  • 컴플라이언스, 인사 등 다양한 영역에서 활용 가능

    기밀 유출 등 보안 관련 사고 뿐 아니라 리베이트, 담합 등 영업 관련 부정, 직장 내 괴롭힘과 같은 인사 문제 등 다양한 분야에서 활용할 수 있습니다.

  • 이메일 감사솔루션
    사전 도입으로 법적처벌 면제

    • |   Challenge

      • 미국 DOJ에서 독점금지법 위반(카르텔) 혐의로 수사를 받은 전자부품 기업이 혐의가 확정되자 재발방지를 위해 내부감사 솔루션 도입, 이를 인정받아 법적 처벌 감경
    • |   Solution

      • 반독점 위반 재발 방지를 위해 자체적이고 선제적인 감사 솔루션을 도입, 전사에서 매월 발생하는 약 16만건의 이메일을 모니터링 할 수 있게 됨
  • 이메일 감사 투입 시간
    및 비용 절감

    • |   Challenge

      • 글로벌 휴대폰 기업에서 영업사원들의 비리를 포착하고 증거를 확보하기 위한 감사 실시
    • |   Solution

      • Email Auditor를 도입해 50,000개의 이메일 및 100,000개의 파일 처리부터 분석까지 단 4일 소요
      • 영업사원의 이메일을 샘플데이터로 인공지능 트레이닝한 후 모든 문서를 분석해 분석해야 할 데이터를 한정해 0.2% (100건)만 감사인이 리뷰, 영업팀과 디자인팀의 부정 증거 확보