課題：

年に 1 度のコンプライアンス中心のセキュリティトレーニングは、実施されたその日から陳腐化します。それは「昨年の詐欺手口に対する記憶」を作るだけで、日々高度化・巧妙化する攻撃に対して、従業員を十分に備えさせることができていません。

DeCYFIR のアプローチ：

DeCYFIR は、他のインテリジェンスから得られる リアルタイムの脅威インテリジェンスをトレーニング基盤に直接統合し、Threat-Adaptive（脅威適応型）の学習システムを構築します。

• リアルタイムな模倣訓練：予見的脅威インテリジェンスが新しいフィッシングキャンペーンを検知した場合、DeCYFIRは数時間以内に同様の攻撃を模した演習プログラムを自動生成し、従業員へ提供します。
• 本能レベルでの習慣化：継続的で短時間、かつターゲットを絞ったマイクロトレーニングにより、従業員の「直感」を再訓練し、自社業界を狙う特定のソーシャルエンジニアリング手法に対する耐性を強化します。
• 人をセンサーとして活用：従業員がフィッシングメールを報告（または見逃し）した際のフィードバックは、インテリジェンスに還元され、次のトレーニングに反映されます。従業員は脅威検知の重要な構成要素となります。

ビジネスに対する価値：

• 強靭で適応性の高い従業員の防御層を構築
• ソーシャルエンジニアリング攻撃の成功率を劇的に削減
• 従業員を「主要な攻撃ベクトル」から、組織の「先制的防御戦略」を支える中核要素へ転換

結果として、組織は 人材 × 脅威インテリジェンス × 自動化による、より強力で持続的なセキュリティ態勢を構築できます。