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Doppelは、急速に拡大するディープフェイクやオンラインなりすましの脅威から組織を守るため、高度な防御システムを開発しました。同社は、人工知能（AI）によって攻撃者が攻撃の規模を際限なく拡大し、わずか数秒で多数のフィッシング攻撃や偽ドメインを作成できることを認識していました。共同創業者兼CTOのRahul Madduluri氏は、ソーシャルメディアやメッセージングプラットフォームに急速に拡散し、短期間で甚大な被害をもたらすこれらの攻撃への対応の緊急性を強調しました。

これらの脅威に対抗するため、DoppelはOpenAI GPT-5およびo4-miniモデルをプラットフォームに統合しました。これらのモデルは、オンラインの脅威を自律的に検知、分類、無効化します。このアプローチにより、アナリストの作業負荷が大幅に軽減され、脅威への対応能力が向上し、対応時間も短縮されました。攻撃者が戦略を自動化するにつれ、潜在的な脅威を手動で確認するという従来の方法は時代遅れになりつつありました。そのため、Doppelは攻撃の速度と規模に対応するためにAIを導入しました。

Doppelのシステムは、大規模言語モデル（LLM）を基盤としたパイプラインを採用し、シグナルを処理して真の脅威を識別します。このプロセスでは、シグナルのフィルタリング、特徴の抽出、複数のGPT-5プロンプトによる脅威の確認、そして強化学習（RFT）を用いた分類を行います。この手法により、スピード、精度、一貫性が確保されると同時に、人間のアナリストはより複雑なケースに集中できるようになります。アナリストのフィードバックを用いてモデルをトレーニングするRFTプロセスは、様々なシナリオにおいて一貫した意思決定を実現する上で重要な役割を果たしています。

同社は、フィッシングやなりすましの脅威の検知と排除の自動化において大きな進歩を遂げています。Doppelの自動化システムは現在、各アクションに対してAIによる根拠を提供し、ユーザー間の透明性と信頼性を高めています。今後、Doppelはこのモデル駆動型フレームワークをソーシャルメディアや有料広告といった、他の脅威検知が難しいチャネルにも適用し、自動脅威検知機能をさらに拡張することを目指しています。