2022년 이메일 보안에 대한 5가지 주요 인공 지능 접근 방식

이메일 보안이 중요한 이유는 무엇입니까?

이메일 커뮤니케이션은 자주 가로채고, 검사하고, 염탐합니다.

해커와 사이버 범죄자는 이메일을 맬웨어, 스팸 및 피싱 사기를 유포하는 기술로 사용합니다. 또한 기업 데이터 유출에 대한 일반적인 방법입니다.

이 때문에 커뮤니케이션에서 이메일을 사용하는 방법에 대해 항상 경계하고 주의해야 합니다.

Statistica의 연구에 따르면 2021년 10월 18일 현재 미국은 하루에 약 86억 개의 스팸 이메일을 전송하여 전 세계에서 일일 스팸 이메일이 가장 많은 국가가 되었습니다.

이러한 증가로 인해 이메일 보안은 모든 사용자에게 필수 요소가 되었습니다. 안전을 위해서는 효과적인 이메일 보안 관행을 마련하는 것이 필수적입니다.

이메일 보안에 AI를 적용하여 이메일 보안을 강화할 수 있는 방법은 많습니다.

이 기사에서는 2022년 이메일 보안에 대한 5가지 주요 인공 지능 접근 방식과 조직과의 관련성을 다룹니다.

한번 봅시다.

1. 링크 분석

이메일에서는 링크가 자주 사용됩니다.

대부분의 이메일 본문에는 일반적으로 수신자를 웹사이트, 블로그, 랜딩 페이지 또는 리소스로 안내하는 링크가 포함되어 있습니다.

그러나 링크가 간과되기 때문에 악의적인 의도를 가진 링크를 쉽게 발견할 수 없습니다. 실제로 Atlas VPN 팀의 보고서에 따르면 모든 맬웨어 다운로드의 43%가 악성 오피스 문서입니다.

이메일 보안의 주요 과제는 텍스트, 이미지, 링크 등을 포함하는 이메일 콘텐츠의 다양성과 복잡성을 처리하는 것입니다.

이메일에서 링크를 검색하는 기존 접근 방식은 기본 콘텐츠 속성만 확인하므로 악성 링크에 플래그를 지정할 수 없습니다.

링크 스캐닝은 이메일 보안에서 AI를 적용한 것 중 하나입니다. 잠재적으로 위험한 링크로부터 귀하 또는 귀하의 비즈니스를 보호합니다.

기계 학습 모델은 이메일의 링크를 분석하고 의심스러운 링크를 식별하기 위한 유용한 통찰력과 분석을 제공하는 데 사용됩니다.

자연어 처리는 또한 메시지의 의도를 분석하고 잠재적인 전자 메일 보안 위험을 결정하는 데 사용되었습니다.

따라서 어떤 종류의 이메일 콘텐츠를 받았는지 추적할 수 있으며 의심스러운 것이 있으면(또는 단순히 잘못된 것일 수도 있음) 즉시 탐지됩니다.

2. 행동 분석

비정상적인 이메일 활동이 잠재적인 보안 위협입니까?

기존의 접근 방식은 확립된 추세에서 벗어나는 시기를 식별하고 이러한 변칙 중 어떤 것이 잠재적인 보안 위협이 될 수 있는지 식별하는 데 어려움을 겪고 있습니다.

비정상적인 이메일 활동을 처리할 때의 이러한 비효율성은 의심스러운 사람의 활동이 데이터 유출을 유발할 수 있다는 사실에 크게 기여하는 요인입니다. 실제로 Verizon의 DBIR 보고서에 따르면 데이터 유출의 85%는 인적 요소와 관련이 있습니다.

이메일 보안에 대한 기존의 접근 방식은 손상된 계정과 내부자 위협을 식별하는 데 어려움이 있습니다. 때때로 사용자 계정이 손상될 수 있습니다.

이메일 보안을 위한 필수 도구는 이메일 보안에서 AI의 주요 애플리케이션 중 하나인 행동 분석입니다.

의심스러운 이메일 활동을 식별하고 사용자의 행동을 분석하여 공격을 방지할 수 있습니다. 악의적인 의도와 관련된 경향은 사용자 이메일 활동 분석에서 식별할 수 있습니다.

행동 분석을 사용하여 비정상적인 로그인 시간, 비정상적인 이메일 활동 또는 예기치 않은 파일 액세스와 같은 사용자 행동의 이상을 탐지할 수 있습니다.

또한 행동 분석을 사용하여 이메일 보안 제어의 효율성을 평가할 수 있습니다. 이메일 활동을 모니터링하여 해결해야 할 문제를 식별할 수 있습니다.

3. 첨부파일 검사

악성 첨부 파일은 맬웨어가 확산되는 가장 일반적인 방법입니다.

모르는 사람으로부터 첨부 파일이 포함된 이메일을 받았다면 악의적일 가능성이 있습니다.

따라서 개봉하기 전에 스캔하는 것이 중요합니다. 그러나 기존의 이메일 보안 솔루션은 이메일 첨부 파일의 양과 다양성을 항상 따라잡을 수 없으며, 이는 일부 위협이 틈을 뚫고 들어갈 수 있음을 의미합니다.

따라서 이메일 사용자가 감염된 첨부 파일을 열어 무심코 맬웨어를 퍼뜨리기 쉽습니다.

Cofense 연구에 따르면 유해한 첨부 파일(36%)이 악성 웹 사이트 링크(38%)보다 피싱 이메일에 존재할 가능성이 훨씬 더 높습니다.

악성 첨부 파일 검사는 이메일 보안에서 AI를 적용한 것 중 하나입니다.

AI 기반 이메일 보안 솔루션은 종종 기존 솔루션보다 더 빠르게 첨부 파일을 처리할 수 있습니다. 즉, 이메일 수신과 스캔 사이의 지연이 적습니다.

기계 학습 알고리즘을 사용하여 이메일 첨부 파일 검사 소프트웨어는 위협을 보다 효과적으로 식별할 수 있도록 빠르게 발전할 수 있습니다.

결과적으로 AI는 이메일 보안에서 점점 더 중요한 역할을 합니다.

또한 AI 기반 이메일 첨부 파일 검사는 특정 요구 사항이나 비즈니스에 맞게 사용자 정의할 수 있어 효과적인 보안 조치가 됩니다.

4. 이메일 필터링

이메일 필터링은 이메일 보안에서 AI의 또 다른 주요 애플리케이션입니다.

전자 메일 메시지를 보내거나 받는 즉시 필터링하는 데 도움이 되는 많은 전략이 있습니다.

이메일을 필터링하기 위해 일반적으로 사용되는 기술은 스팸 이메일이 받은 편지함에 도달하는 것을 막지 않습니다. 여기에는 이메일 차단, 승인된 이메일 수신 허용 목록, 스팸 퇴치를 위한 그레이리스팅, 바이러스 백신 소프트웨어 사용 및 평판 기반 이메일 필터가 포함됩니다.

Statistica의 보고서에 따르면 매일 전 세계적으로 전송되는 스팸 이메일의 양은 2021년 7월에 최고조에 달했으며, 그 달에 전송된 3,364억 1천만 개의 이메일 중 약 2,830억 개가 스팸이었습니다.

받은 편지함에서 스팸 이메일을 어떻게 제거합니까?

기계 학습은 변화하는 상황에 적응할 수 있기 때문에 AI 스팸 필터는 기존 규칙을 사용하여 스팸 이메일을 검사하는 것 이상입니다.

스팸 필터링 활동을 계속하면서 새로운 규칙을 만들고 시간이 지남에 따라 학습하여 위협을 보다 효과적으로 식별하고 차단합니다.

AI는 이메일 내용과 발신자 행동을 분석하여 심각한 손상을 일으킬 수 있는 의심스러운 메시지를 식별하고 차단하는 데 도움을 줄 수 있습니다.

이메일 보안을 중요하게 생각한다면 AI 기반 이메일 필터가 최선의 선택일 수 있습니다.

따라서 AI는 받은 편지함에서 원치 않는 스팸을 방지하는 데 효과적입니다.

5. 이메일 암호화

전자 메일 암호화는 전자 메일 메시지의 내용을 암호화하거나 마스킹하여 잠재적으로 중요한 정보가 수신자 이외의 다른 사람에게 표시되지 않도록 합니다.

계정 번호, 식별 번호 또는 로그인 자격 증명과 같은 암호화되지 않은 개인 정보를 이메일로 보내는 것이 일반적입니다.

이메일 첨부 파일은 완전히 안전하지 않으며 파일을 보호하기 위해 추가 암호화 조치 를 취하지 않는 한 이에 대한 액세스를 제어할 방법이 없습니다.

Statista의 보고서에 따르면 2022년 2분기에 전 세계 인터넷 사용자가 약 5,200만 건의 데이터 유출을 목격했습니다.

이메일은 역사적으로 특히 공용 또는 보호되지 않은 Wi-Fi 네트워크와 관련하여 약점이었습니다. 귀하의 로그인 정보는 보호된 회사 네트워크 내에서 전송된 이메일에서 도청될 수도 있습니다.

이메일 보안에서 AI를 적용한 것 중 하나인 AI 이메일 암호화는 이메일을 엿보는 눈으로부터 안전하게 보호할 수 있는 좋은 방법입니다.

기계 학습 및 인공 지능을 사용하여 이메일 내용을 분석한 다음 암호화가 필요한지 여부를 결정할 수 있습니다.

기계 학습은 또한 해커가 해독하기 어려운 강력한 암호화 알고리즘을 제시하는 데 사용되었습니다. 따라서 민감한 정보가 포함된 이메일도 안전하게 보호할 수 있습니다.

이를 통해 민감한 정보는 엿보는 눈으로부터 안전하게 보호됩니다.

결론

2022년 이메일 보안에 대한 5가지 주요 인공 지능 접근 방식을 살펴보았습니다.

이메일 보안에서 AI 애플리케이션의 이점을 얻을 수 있는 방법 중 하나는 AI 기반 솔루션을 활용하는 안전한 이메일 솔루션 제공업체와 협력하는 것입니다.

예를 들어 Sansone Auto Mall은 스팸, 맬웨어 및 피싱 이메일의 양이 눈에 띄게 증가했습니다. 이를 방지하기 위해 그들은 Guardian Digital EnGarde와 협력하여 네트워크를 보호했습니다.

그 결과 스팸이 99% 감소하고 네트워크 보안이 강화되었습니다.

따라서 올바른 접근 방식을 선택해야 합니다.

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