Bugün, e-posta tabanlı saldırılar giderek daha karmaşıktır, ancak yapay zeka (AI) hayati bir savunma sunabilir. Yapay zeka kullanımı ile kuruluşlar, geleneksel savunmalardan kolayca kaçan gelişmiş kimlik avı, fidye yazılımı ve iş e -posta uzlaşma (BEC) programlarına karşı koyabilir.
Aşağıda, e -posta güvenliğini güçlendirmek için AI’yi nasıl etkili bir şekilde kullanabileceğinizin sadece birkaç yoludur.
- AI’nın önlenmesine yardımcı olabileceği temel e -posta tehditlerini anlayın
AI uygulamalarına dalmadan önce, kuruluşunuzun karşılaştığı büyük e -posta güvenlik tehditlerini tanımak önemlidir. Bunlar en büyüğü:
- İş E -posta Uzlaşması (BEC): Bu saldırılar, yöneticileri veya güvenilir ortakları taklit eden sahtekarları içerir ve çalışanları yetkisiz finansal işlemler yapmaları için kandırır.
- Kimlik avı: Saldırganlar, kimlik bilgilerini veya hassas bilgileri çalmak için genellikle meşru kuruluşlar gibi davranan aldatıcı e -postalar kullanırlar.
- Fidye yazılımı: Kimlik avı yoluyla teslim edilen fidye yazılımı, bir fidye ödenene kadar verileri şifreler ve iş sürekliliği için ciddi bir risk oluşturur.
- Veri kaybı: Kimlik avı, özellikle hassas bilgileri ele alan sektörlerde veri ihlallerinin önemli bir nedenidir.
Hangi tehditlerin en yaygın olduğunu bilerek, savunmalarınızı ve AI tabanlı yaklaşımlarınızı buna göre odaklayabilirsiniz.
- E -posta güvenliğinde AI modelleri ve bunların nasıl çalıştığı
Yapay zeka ve makine öğrenimi (ML), e -posta verilerindeki kalıpları, davranışları ve anomalileri tanımlayarak çalışır ve bu da meşru ve kötü niyetli e -postaları ayırt etmeye yardımcı olur. E -posta güvenliğindeki AI uygulamalarının dökümü ve bunları nasıl uygulayabileceğiniz:
- Desen tanıma modelleri
Makine öğrenme modelleri, özellikle kimlik avı ve sosyal mühendislik e -postalarında, tekrarlayan kalıpları tespit etmede mükemmeldir. Bu modeller şu göstergeleri arar:
- Gönderen itibarı: ML, gönderen ile geçmiş etkileşimleri değerlendirir ve anormallikler arar.
- İletişim kalıpları: Konu satırlarında, selamlar veya taleplerde tutarlı kalıplar, beklenmedik ifadeler veya olağandışı taleplerle bozulduğunda işaretlenir.
Örneğin, bulut e -posta koruma çözümlerinin çoğu, kimlik avı girişimlerini gerçek zamanlı olarak tanımlamak ve engellemek için örüntü tanıma uygular. Bu, kuruluşların bir saldırıyı gösteren mesajlaşma ve iletişim tarzındaki sapmaları tespit etmelerine yardımcı olur.
- Doğal Dil İşleme Kullanarak İçerik Analizi (NLP)
NLP’yi kullanarak AI, niyetini ve özgünlüğünü değerlendirmek için ekler ve gömülü bağlantılar da dahil olmak üzere bir e -postadaki içeriği analiz eder. Büyük dil modelleri (LLM’ler) metin kalıplarını yorumlayabilir, normal dil ve sosyal mühendislik tekniklerini ayırt edebilir ve kimliğe bürünme girişimlerini tespit edebilir.
İçerik analizi nasıl uygulanacağınız aşağıda açıklanmıştır:
- NLP modellerini e -posta verilerinde tren Mesajları kelime seçimi, ton, aciliyet belirteçleri ve diğer dilsel ipuçlarına dayalı olarak meşru veya şüpheli olarak sınıflandırmak.
- NLP ile çalışan e-posta filtrelerini dağıtın “Acil ödeme” veya “finansal bilgi isteği” gibi sosyal mühendislik öneren ifadeleri taramak.
Birçok güvenli e -posta ağ geçidi, kimlik avı veya BEC saldırılarını gösteren kırmızı bayraklar için NLP ve makine öğrenimi tarama mesajları burada kullanır.
- Anormal aktiviteyi tespit etmek için davranışsal analiz
Davranışsal analiz modelleri, bir sapma meydana geldiğinde bireyin olağan e -posta alışkanlıklarına ve uyarı güvenlik ekiplerine bakar. Ortak etkileşim modellerini izleyerek, bu modeller şunları yapabilir:
Olağandışı e -posta giriş konumlarını veya zamanlarını algılayın
Ödeme ayrıntılarını değiştirme veya hassas dosyaları paylaşma gibi atipik eylemler isteyen mesajları belirleyin
Meşru istekleri taklit eden şüpheli e -postaları engelleyin
Örneğin, güvenli e-posta ağ geçitlerinde AI, kullanıcı davranışındaki anomalileri tespit etmek ve yanıtlamak için etkileşim geçmişlerini izler ve işletmeleri yetkisiz finansal transferler gibi yüksek riskli eylemlerden korur.
- E-posta güvenliğinizi güçlendirmek için AI Nasıl Kullanılır: Adım Adım Kılavuz
İşte kuruluşunuzdaki e -posta güvenliğini artırmak için AI’dan yararlanmak için pratik bir çerçeve.
Adım 1: Yapay zeka ile çalışan e-posta güvenlik çözümlerini entegre edin
Tehditleri tespit etmek ve yönetmek için AI’yı platformuna entegre eden bir e -posta güvenlik sağlayıcısı seçin. Aşağıdaki korumaları düşünün:
- Entegre Bulut E -posta Çözümü (ICES) : BEC ve Vishing gibi gelişmiş tehditler için en iyisi.
- Güvenli E -posta Ağ Geçidi: NLP ve ML modellerini entegre eden spam, kötü amaçlı yazılım ve kimlik avı kullanır.
- DMARC uyumluluk desteği: Yetkisiz gönderenleri engellemek için etki alanı tabanlı mesaj kimlik doğrulama, raporlama ve uygunluk (DMARC) yapılandırmaya yardımcı olur.
Her çözüm özel bir AI güvenliği katmanı sağlar ve belirli tehdit manzaralarına göre tasarlandığında en iyi şekilde çalışır.
Adım 2: Örgütsel tehditler için AI algoritmalarını özelleştirin
Yapay zeka tabanlı güvenlik araçları önceden ayarlanmış algoritmalarla birlikte gelirken, bunları endüstrinizin tehdit modellerine uyacak şekilde özelleştirmek ve tipik e-posta akışını daha yüksek doğruluk sağlar. Bunu yapmak için:
- ML modellerini ayarlayın Kuruluşunuzun e -posta trafiğinde yaygın olan belirli kalıpları analiz etmek.
- Duyarlılık seviyelerini ayarlayın Anomali tespit modellerinde, özellikle davranışsal analiz için, böylece yanlış pozitiflerle ezilmeden operasyonlarınıza özgü sapmalar üzerinde uyarırlar.
AI Solutions, kuruluşların modellerini belirli ihtiyaçlara uyarlamasına olanak tanıyarak daha hassas algılama sağlayan özelleştirme seçenekleri sunar.
Adım 3: Tehdit istihbaratını ve raporlamayı geliştirmek için AI kullanın
Etkili kaldıklarından emin olmak için AI modellerinizi en son tehdit istihbaratıyla düzenli olarak güncelleyin. Örneğin Fortra’daki asit ekibi, yeni saldırı vektörlerine karşı doğruluk sağlamak için modelleri için tehdit istihbaratını sürekli olarak günceller.
E -posta Güvenlik Stratejinize Tehdit İstihbaratını Nasıl Uygulayacağınız aşağıda açıklanmıştır:
- Son tehdit verilerini AI modellerinize besleyin Yeni kimlik avı teknikleri gibi ortaya çıkan tehditleri tespit ettikleri için onları geliştirmek.
- AI performansını izleyin ve değerlendirin Tespit oranlarının veya doğruluğunun en son verilerle iyileşip gelişmediğini belirlemek için aylık.
4. Adım: Çalışanları AI-artmış güvenliğin yanında eğitin
Yapay zeka güçlü olmasına rağmen, insan uyanıklığı şarttır. Katmanlı bir savunma oluşturmak için AI araçlarını devam eden çalışan eğitimi ile birleştirin. Örneğin Güvenlik Bilinçlendirme Eğitimi, çalışanları kimlik avı girişimlerini tanıma, şüpheli taleplerin belirlenmesi ve anormallikleri raporlama konusunda eğitir.
- Yaygın saldırı yöntemleri ve yapay zeka onları nasıl durdurabilir
Vishing ve kimlik bilgisi avı gibi en son taktiklerden bazıları genellikle geleneksel savunmaları atar. AI bu yöntemleri şu şekilde karşılayabilir:
- Vishing için telefon numarası analizi: AI, dolandırıcılıklarla bağlantılı telefon numaralarını algılar ve engeller.
- Kimlik bilgisi hasat tespiti: AI bayrakları giriş sayfalarını veya meşru platformları taklit eden ve kullanıcıları potansiyel veri hırsızlığı konusunda uyaran bağlantılar.
- E -posta güvenliğinde AI’nın geleceği
AI ve ML hızla ilerleyerek, e -posta güvenliğinin geleceği daha da sağlam, proaktif koruma vaat ediyor. Yaklaşan iyileştirmeler şunları içerir:
- Geliştirilmiş öngörücü doğruluk Ses ve görüntü analizi dahil olmak üzere birden fazla kanalda gerçek zamanlı tehdit algılama için.
- Geliştirilmiş öğrenme algoritmaları Bu, saldırganların değişen taktiklerine hızla uyum sağlar.
Çözüm
AI, özellikle karmaşık, gelişen tehditlere karşı e -posta güvenliğine eşsiz uyarlanabilirlik ve algılama gücü getiriyor. Yapay zeka odaklı araçları entegre ederek, algoritmaları rafine ederek ve bu çabaları çalışan eğitimi ile güçlendirerek, kuruluşunuz e-posta güvenliği için güçlü, çok katmanlı bir savunma yaratabilir.
E -posta tehditleri daha gelişmiş hale geldikçe, AI ilerlemek ve kuruluşunuzun iletişim kanallarını korumak için gereklidir.
Yazar hakkında
Ravisha Chugh, Global Siber Güvenlik Yazılım ve Hizmet Sağlayıcısı Fortra’da bir e -posta güvenlik evanjelistidir. Siber güvenlik konusunda on yılı aşkın bir deneyimle Ravisha, kuruluşların dijital bilgilerini güvende tutmalarına yardımcı olma konusunda tutkulu. Hassas bilgileri e -posta ve korumayı gelişen tehdit manzarasına karşı korumak için gereken proaktif önlemleri ve uygulama stratejilerini anlar. Fortra’da Ravisha, Enterprise Security ve BT ekipleri ile yakın bir şekilde çalışır ve Fortra’nın e -posta güvenlik ürün stratejisi ve mesajlaşma buna göre rehberlik eder. Daha önce, Gartner’da üst düzey bir analist olarak, müşterilere e -posta güvenliği, kimlik avı koruması ve yapılandırılmamış veri güvenliği konusunda tavsiyelerde bulundu. Ravisha’yı LinkedIn’de takip edin.