2022 年のメール セキュリティに対する 5 つの主な人工知能アプローチ

メールのセキュリティが重要な理由

電子メール通信は頻繁に傍受、調査、スパイされています。

ハッカーやサイバー犯罪者は、電子メールを手法として使用して、マルウェア、スパム、およびフィッシング詐欺を広めています。 さらに、これは企業のデータ侵害の一般的な方法です。

このため、通信でメールを使用する方法については、常に警戒し、注意する必要があります。

Statistica の調査によると、2021 年 10 月 18 日の時点で、米国は 1 日に約 86 億通のスパム メールを送信しており、毎日のスパム メールが世界で最も多い国となっています。

この増加により、電子メール セキュリティはすべてのユーザーにとって必須のものになりました。 安全のためには、効果的な電子メール セキュリティ対策を講じることが不可欠です。

AI を電子メール セキュリティに適用することで、電子メール セキュリティを向上させる方法は数多くあります。

この記事では、2022 年の電子メール セキュリティに対する 5 つの主な人工知能のアプローチと、組織との関連性について説明します。

みてみましょう。

1.リンク分析

電子メールでは、リンクが頻繁に使用されます。

通常、ほとんどの電子メールの本文には、受信者を Web サイト、ブログ、ランディング ページ、またはリソースに誘導するリンクが含まれています。

ただし、リンクは見過ごされるため、悪意のあるリンクを簡単に見つけることはできません。 実際、Atlas VPN チームのレポートによると、すべてのマルウェア ダウンロードの 43% は悪意のあるオフィス ドキュメントです。

電子メール セキュリティの主な課題は、テキスト、画像、リンクなどを含む電子メール コンテンツの多様性と複雑さに対処することです。

電子メールからリンクをスキャンする従来のアプローチでは、基本的なコンテンツ属性のみをチェックするため、悪意のあるリンクにフラグを立てることができません。

リンク スキャンは、電子メール セキュリティにおける AI のアプリケーションの 1 つです。 潜在的に危険なリンクからあなたやあなたのビジネスを守ります。

機械学習モデルを使用して電子メール内のリンクを分析し、疑わしいリンクを特定するための有用な洞察と分析を提供します。

自然言語処理は、メッセージの意図を分析し、潜在的な電子メール セキュリティ リスクを判断するためにも使用されています。

そのため、受信した電子メール コンテンツの種類を追跡でき、何か疑わしい (または単に間違っている) 場合は、すぐに検出されます。

2.行動分析

異常な電子メール活動は潜在的なセキュリティ上の脅威ですか?

従来のアプローチでは、確立された傾向からの逸脱がいつ発生したかを特定し、これらの異常のうちどれが潜在的なセキュリティ脅威をもたらす可能性があるかを特定するのに苦労しています。

異常な電子メール アクティビティの処理におけるこの非効率性は、疑わしい人間のアクティビティがデータ侵害を引き起こす可能性が高いという事実の大きな要因です。 実際、Verizon の DBIR によるレポートによると、データ侵害の 85% には人的要素が関与しています。

電子メール セキュリティに対する従来のアプローチでは、侵害されたアカウントや内部関係者の脅威を特定するのが困難です。 ユーザー アカウントが侵害される場合があります。

メール セキュリティに不可欠なツールは、メール セキュリティにおける AI の主要なアプリケーションの 1 つである行動分析です。

ユーザーの行動を分析することで、疑わしいメール活動を特定し、攻撃を防ぐことができます。 悪意に関連する傾向は、ユーザーの電子メール アクティビティ分析から特定できます。

行動分析を使用して、異常なログイン時間、異常な電子メール アクティビティ、予期しないファイル アクセスなど、ユーザーの行動の異常を検出できます。

さらに、行動分析を使用して、メール セキュリティ コントロールの有効性を評価できます。 メールのアクティビティを監視することで、対処が必要な問題を特定できます。

3. 添付ファイルのスキャン

悪意のある添付ファイルは、マルウェアが拡散する最も一般的な方法です。

知らない人からメールを受信し、添付ファイルが含まれている場合は、悪意のあるメールである可能性があります。

そのため、開く前にスキャンすることが重要です。 ただし、従来の電子メール セキュリティ ソリューションは、電子メールの添付ファイルの量と種類に常に対応できるわけではありません。つまり、一部の脅威が見逃される可能性があります。

そのため、電子メール ユーザーが感染した添付ファイルを開くことで、不注意にマルウェアを簡単に広めることができます。

Cofense の調査によると、有害な添付ファイル (36%) は、悪意のある Web サイトへのリンク (38%) よりも、フィッシング メールに存在する可能性が大幅に高くなります。

悪意のある添付ファイルのスキャンも、電子メール セキュリティにおける AI のアプリケーションの 1 つです。

AI ベースの電子メール セキュリティ ソリューションは、多くの場合、従来の対応するものよりも速く添付ファイルを処理できます。つまり、電子メールを受信して​​からスキャンするまでの遅延が少なくなります。

機械学習アルゴリズムを使用することで、電子メールの添付ファイル スキャン ソフトウェアは急速に進化し、脅威をより効果的に特定できるようになります。

その結果、AI は電子メール セキュリティにおいてますます重要な役割を果たします。

さらに、AI ベースの電子メール添付ファイル スキャンは、特定のニーズやビジネスに合わせてカスタマイズできるため、効果的なセキュリティ対策になります。

4. メールフィルタリング

メール フィルタリングは、メール セキュリティにおける AI のもう 1 つの主要なアプリケーションです。

電子メール メッセージを送受信するとすぐにフィルタリングするために、多くの戦略が用意されています。

メールをフィルタリングするために一般的に使用される手法では、スパム メールが受信トレイに届くのを防ぐことはできません。 これには、電子メールのブロックリスト、承認された電子メールのセーフリストへの登録、スパムと戦うためのグレイリスト登録、ウイルス対策ソフトウェアの使用、および評価ベースの電子メール フィルターが含まれます。

Statistica のレポートによると、世界中で毎日送信されるスパム メールの量は 2021 年 7 月にピークに達し、その月に送信された 3,364.1 億通のメールのうち約 2,830 億通がスパムでした。

受信トレイからスパム メールを削除するにはどうすればよいですか?

機械学習には変化する状況に適応する能力があるため、AI スパム フィルターは、既存のルールを使用して単にスパム メールをスキャンするだけではありません。

スパム フィルタリング アクティビティを継続するにつれて、新しいルールを作成し、時間をかけて学習し、脅威を特定してブロックする効果を高めます。

AI は、電子メールの内容と送信者の行動を分析することで、重大な損害を引き起こす可能性のある疑わしいメッセージを特定してブロックするのに役立ちます。

メールのセキュリティを真剣に考えたい場合は、AI ベースのメール フィルターが最適なオプションかもしれません。

したがって、AI は、受信トレイでの不要なスパムの防止に効果的です。

5. メールの暗号化

電子メールの暗号化は、電子メール メッセージの内容を暗号化またはマスクして、潜在的に機密性の高い情報が受信者以外に見られるのを防ぎます。

アカウント番号、ID 番号、ログイン資格情報などの暗号化されていない個人情報を電子メールで送信するのは、通常のことです。

電子メールの添付ファイルは完全に安全ではなく、さらに暗号化してファイルを保護しない限り、それらへのアクセスを制御する方法はありません。

Statista のレポートによると、2022 年の第 2 四半期には、世界中のインターネット ユーザーによって約 5,200 万件のデータ侵害が見られました。

電子メールは、特にパブリックまたは保護されていない Wi-Fi ネットワークに関しては、歴史的に弱点でもあります。 ログイン情報は、保護された企業ネットワーク内で送信される電子メールで傍受されることさえあります。

電子メール セキュリティにおける AI のアプリケーションの 1 つである AI 電子メール暗号化は、電子メールを詮索好きな目から保護するための優れた方法です。

機械学習と人工知能を使用して電子メールの内容を分析し、暗号化が必要かどうかを判断できます。

機械学習は、ハッカーが解読するのが難しい強力な暗号化アルゴリズムを考え出すためにも使用されています. したがって、これにより、機密情報が含まれていてもメールが安全になります.

これにより、機密情報が覗き見されないように保護されます。

結論

2022 年の電子メール セキュリティに対する 5 つの主な人工知能のアプローチを検討しました。

電子メール セキュリティで AI のアプリケーションから利益を得る方法の 1 つは、AI を活用したソリューションを活用する安全な電子メール ソリューション プロバイダーと提携することです。

たとえば、Sansone Auto Mall では、スパム、マルウェア、フィッシング メールの量が著しく増加していました。 この事態から身を守るために、同社は Guardian Digital EnGarde と提携してネットワークを保護しました。

その結果、スパムが 99% 減少し、ネットワーク セキュリティが向上しました。

したがって、適切なアプローチを選択する必要があります。

ここをクリックして無料のディスカバリー コールにサインアップし、AI メール セキュリティ ソリューションをワークフローに組み込む方法を確認してください。