5 основных подходов искусственного интеллекта к безопасности электронной почты в 2022 году

Почему безопасность электронной почты важна?

Сообщения электронной почты часто перехватываются, проверяются и отслеживаются.

Хакеры и киберпреступники используют электронную почту для распространения вредоносных программ, спама и фишинга. Кроме того, это распространенный способ взлома корпоративных данных.

Из-за этого вам нужно всегда быть начеку и осторожно относиться к тому, как вы используете электронную почту в общении.

Согласно исследованию Statistica, по состоянию на 18 октября 2021 года Соединенные Штаты рассылали около 8,6 миллиардов спам-писем за один день, что делает их страной с наибольшим количеством спама в мире.

Это увеличение сделало безопасность электронной почты обязательной для всех пользователей. Чтобы быть в безопасности, важно внедрить эффективные методы защиты электронной почты.

Существует множество способов, с помощью которых применение ИИ для защиты электронной почты может повысить безопасность вашей электронной почты.

В этой статье мы рассмотрим 5 основных подходов искусственного интеллекта к безопасности электронной почты в 2022 году и их актуальность для вашей организации.

Давайте посмотрим.

1. Анализ ссылок

В электронных письмах часто используются ссылки.

Тело большинства электронных писем обычно содержит ссылки, которые направляют получателей на веб-сайт, блог, целевую страницу или ресурс.

Однако, поскольку ссылки игнорируются, вы не сможете легко обнаружить злонамеренные ссылки. На самом деле, согласно отчету команды Atlas VPN, 43% всех загрузок вредоносных программ являются вредоносными офисными документами.

Основная проблема безопасности электронной почты связана с разнообразием и сложностью содержимого электронной почты, которое включает в себя текст, изображения, ссылки и многое другое.

Традиционные подходы к сканированию ссылок из электронных писем не позволяют пометить вредоносную ссылку, поскольку они проверяют только основные атрибуты содержимого.

Сканирование ссылок — одно из применений ИИ в безопасности электронной почты. Он защищает вас или ваш бизнес от потенциально опасных ссылок.

Модели машинного обучения используются для анализа ссылок в электронной почте и предоставления полезных сведений и аналитики для выявления подозрительных ссылок.

Обработка естественного языка также использовалась для анализа намерений сообщений и определения любых потенциальных угроз безопасности электронной почты.

Таким образом, вы можете отслеживать, какой контент электронной почты вы получаете, и если что-то кажется подозрительным (или даже просто неправильным), оно будет немедленно обнаружено.

2. Поведенческая аналитика

Является ли необычная активность электронной почты потенциальной угрозой безопасности?

Традиционные подходы изо всех сил пытаются определить, когда происходит отклонение от установленных тенденций, и определить, какие из этих аномалий могут представлять потенциальную угрозу безопасности.

Эта неэффективность в обработке необычной электронной почты является важным фактором, способствующим тому факту, что подозрительная человеческая деятельность может привести к утечке данных. На самом деле, согласно отчету Verizon DBIR, 85% утечек данных связаны с человеческим фактором.

Традиционные подходы к безопасности электронной почты имеют проблемы с выявлением скомпрометированных учетных записей и внутренних угроз. Учетные записи пользователей иногда могут быть скомпрометированы.

Важным инструментом безопасности электронной почты является поведенческая аналитика, одно из основных применений ИИ в безопасности электронной почты.

Анализируя поведение пользователей, можно выявить подозрительную активность электронной почты и предотвратить атаки. Тенденции, связанные со злонамеренными намерениями, можно выявить на основе анализа активности пользователей в электронной почте.

Поведенческая аналитика может использоваться для обнаружения аномалий в поведении пользователей, таких как необычное время входа в систему, необычные действия с электронной почтой или неожиданный доступ к файлам.

Кроме того, поведенческая аналитика может использоваться для оценки эффективности средств контроля безопасности электронной почты. Отслеживая активность электронной почты, можно выявить проблемы, которые необходимо решить.

3. Сканирование вложений

Вредоносные вложения являются наиболее распространенным способом распространения вредоносных программ.

Если вы получили электронное письмо от неизвестного вам человека и оно содержит вложение, есть вероятность, что оно является вредоносным.

Поэтому важно сканировать их, прежде чем открывать. Однако традиционные решения для защиты электронной почты не всегда могут справиться с объемом и разнообразием вложений электронной почты, а это означает, что некоторые угрозы могут остаться незамеченными.

Поэтому пользователям электронной почты легко непреднамеренно распространять вредоносное ПО, открыв зараженное вложение.

Согласно исследованию Cofense, вредоносные вложения (36%) гораздо чаще присутствуют в фишинговых письмах, чем ссылки на вредоносные веб-сайты (38%).

Сканирование вредоносных вложений также является одним из приложений ИИ в безопасности электронной почты.

Решения для защиты электронной почты на основе ИИ часто могут обрабатывать вложения быстрее, чем их традиционные аналоги, а это означает, что между получением электронного письма и его сканированием меньше задержки.

Используя алгоритмы машинного обучения, программное обеспечение для сканирования вложений электронной почты может быстро развиваться, чтобы стать более эффективным при выявлении угроз.

В результате ИИ играет все более важную роль в безопасности электронной почты.

Кроме того, сканирование вложений электронной почты на основе ИИ можно настроить в соответствии с вашими конкретными потребностями или вашим бизнесом, что делает его эффективной мерой безопасности.

4. Фильтрация электронной почты

Фильтрация электронной почты — еще одно важное применение ИИ в безопасности электронной почты.

Существует множество стратегий, помогающих фильтровать сообщения электронной почты, как только вы их отправляете или получаете.

Обычно используемые методы фильтрации электронных писем не предотвращают попадание спама в ваш почтовый ящик. Они включают в себя блокировку электронных писем, безопасные одобренные электронные письма, серые списки для борьбы со спамом, использование антивирусного программного обеспечения и фильтры электронной почты на основе репутации.

Согласно отчету Statistica, объем спам-писем, отправляемых по всему миру каждый день, достиг пика в июле 2021 года, когда около 283 миллиардов из 336,41 миллиарда писем, отправленных в этом месяце, были спамом.

Как вы удаляете спам из ваших почтовых ящиков?

Спам-фильтры AI выходят за рамки простого сканирования спам-сообщений с использованием уже существующих правил, поскольку машинное обучение способно адаптироваться к изменяющимся обстоятельствам.

Продолжая фильтровать спам, они создают новые правила и со временем учатся, становясь более эффективными в выявлении и блокировании угроз.

Анализируя содержимое электронной почты и поведение отправителя, ИИ может помочь выявить и заблокировать подозрительные сообщения, которые могут нанести серьезный ущерб.

Если вы хотите серьезно относиться к безопасности электронной почты, фильтр электронной почты на основе ИИ может быть лучшим вариантом.

Таким образом, искусственный интеллект эффективно предотвращает нежелательный спам в ваших почтовых ящиках.

5. Шифрование электронной почты

Шифрование электронной почты шифрует или маскирует содержимое сообщений электронной почты, чтобы предотвратить просмотр потенциально конфиденциальной информации кем-либо, кроме получателя.

Вы обнаружите, что обычно отправляете по электронной почте незашифрованную личную информацию, такую ​​как номера учетных записей, идентификационные номера или учетные данные для входа.

Вложения электронной почты полностью небезопасны и не позволяют контролировать доступ к ним, если вы не примете дополнительные меры шифрования для защиты файлов.

Согласно отчету Statista, во втором квартале 2022 года интернет-пользователи по всему миру зафиксировали около 52 миллионов утечек данных.

Электронная почта также исторически была слабым местом, особенно когда речь идет об общедоступных или незащищенных сетях Wi-Fi. Ваша регистрационная информация может быть даже перехвачена в электронных письмах, отправленных в защищенной корпоративной сети.

Шифрование электронной почты ИИ, которое является одним из приложений ИИ в безопасности электронной почты, — отличный способ защитить ваши электронные письма от посторонних глаз.

Машинное обучение и искусственный интеллект можно использовать для анализа содержимого электронной почты, который затем определяет, нужно ли его шифровать или нет.

Машинное обучение также использовалось для разработки надежных алгоритмов шифрования, которые трудно расшифровать хакерам. Таким образом, ваша электронная почта защищена даже при наличии в ней конфиденциальной информации.

Благодаря этому ваша конфиденциальная информация будет надежно защищена от посторонних глаз.

Вывод

Мы рассмотрели 5 основных подходов искусственного интеллекта к безопасности электронной почты в 2022 году.

Один из способов извлечь выгоду из приложений ИИ для защиты электронной почты — сотрудничать с поставщиком решений для безопасной электронной почты, который использует решения на основе ИИ.

Например, Sansone Auto Mall столкнулся с заметным увеличением количества спама, вредоносных программ и фишинговых писем. Чтобы защитить себя от этого, они сотрудничали с Guardian Digital EnGarde для защиты своей сети.

В результате количество спама сократилось на 99%, а безопасность сети повысилась.

Поэтому следует выбрать правильный подход.

Нажмите здесь, чтобы подписаться на бесплатный ознакомительный звонок, чтобы узнать, как мы можем помочь вам внедрить решения для защиты электронной почты на основе ИИ в ваш рабочий процесс.