FUNKTIONSWEISE
Spamfilter sind in E-Mail- und Sicherheitsprogrammen integriert, die entsprechend dem E-Mail-Programm einer Organisation bereitgestellt werden. Wenn E-Mail-Verkehr in das Netzwerk einer Organisation eingeht oder es verlässt, wird er auf verschiedene Arten potenzieller Bedrohungen überprüft.
Der Spamfilter sucht im eingehenden E-Mail-Verkehr nach möglichen Warnsignalen. Beispielsweise kann es Datenverkehr von Domänen identifizieren und blockieren, die nachweislich mit Spammern in Verbindung stehen. Wenn der E-Mail-Scanner feststellt, dass es sich bei einer E-Mail wahrscheinlich um Spam handelt, wird sie als solcher gekennzeichnet. Dadurch wird verhindert, dass die Spam-E-Mail im Posteingang des Empfängers landet, sondern in dessen Spam-Ordner. Auf diese Weise wird der Benutzer vorab über die potenzielle Bedrohung gewarnt und kann durch Prüfen seines Spam-Ordners eine fundierte Entscheidung darüber treffen, ob die E-Mail legitim ist oder nicht.
Die verschiedenen Arten von Spamfiltern
Spamfilter können auf verschiedene Arten funktionieren. Zu den am häufigsten verwendeten Typen gehören:
- Inhaltsfilter: Inhaltsbasierte Spamfilter prüfen den Inhalt von E-Mails auf mögliche Anzeichen, dass es sich um Spam handelt. Beispielsweise werden in Spam-E-Mails häufig bestimmte Wörter, Ausdrücke und Formatierungen verwendet. Durch die Suche nach diesen Warnsignalen können inhaltsbasierte Filter wahrscheinlichen Spam mit einem hohen Maß an Sicherheit identifizieren.
- Bayesianische Filter: Bayesianische Filter führen Inhaltsanalysen durch, integrieren jedoch eine Komponente zum maschinellen Lernen, um ihre Wirksamkeit mit der Zeit zu steigern. Während der E-Mail-Scanner Spam und legitime E-Mails prüft, modelliert er die Wahrscheinlichkeit, dass in jeder E-Mail bestimmte Wörter oder Ausdrücke vorkommen. Dadurch kann das System die E-Mails danach bewerten, ob sie Spam enthalten, und zwar mit der Zeit mit zunehmender Genauigkeit.
- Header-Filter: E-Mails enthalten Header mit Metadaten wie Quelle, Ziel und Route einer E-Mail. Die Analyse dieser Header kann bei der Identifizierung von Spam-Verkehr hilfreich sein. Beispielsweise könnten Spammer versuchen, die Quelle des Datenverkehrs oder den Weg zum E-Mail-Server des Unternehmens zu verschleiern. Werden diese Veränderungen festgestellt, sind sie ein Warnsignal für Spam oder andere böse E-Mails.
- Blocklist-Filter: Bestimmte Domänen und IP-Adressen sind bekannte Spammer, deren Informationen über Bedrohungsinformationen-Feeds geteilt werden. Wenn ein E-Mail-Scanner eine E-Mail erkennt, die von einer dieser Domänen oder IPs stammt, kann er sie getrost als Spam kennzeichnen. Allerdings kann dieser Filtertyp nur vor bekannten Spammern schützen, nicht vor Zero-Day-Bedrohungen.
- Benutzerdefinierte Regelfilter: Organisationen können auch benutzerdefinierte Regeln für ihre Spamfilter implementieren. Dazu können beispielsweise Absender oder Schlüsselwörter gehören, deren Erreichen in den Posteingängen einer Organisation blockiert werden sollte.
Spamfilterung mit KI
Der Aufstieg der generativen KI bietet neue Potenziale für die Spam-Filterung. GenAI-Tools wie ChatGPT können Texte verstehen und darauf basierende Antworten bereitstellen. Allgemeiner gesagt kann KI große Datenmengen analysieren und daraus Muster oder Anomalien extrahieren.
Diese Funktion bietet das Potenzial, die Spamfilterkapazitäten eines Unternehmens erheblich zu verbessern. Einige der Anwendungen von KI zur Spamfilterung umfassen:
- Inhaltsanalyse: Herkömmliche Inhaltsfilter funktionieren auf Basis von Schlüsselwörtern und Ausdrücken. Durch die Einbindung von KI und natürlicher Sprachverarbeitung (NLP) können Spamfilter E-Mails wie ein Mensch verstehen und so die gewünschte Wirkung der E-Mail feststellen oder feststellen, ob sie „wie“ Spam klingt.
- Header-Analyse: E-Mail-Header enthalten zahlreiche Metadaten, anhand derer die Authentizität einer E-Mail beurteilt werden kann. Mit KI können Spamfilter Anomalien oder Trends, die darauf hinweisen, dass eine E-Mail Teil einer Spam-Kampagne ist, effektiver erkennen.
- Netzwerkanalyse: Durch das Erstellen und Analysieren eines Diagramms der E-Mail-Kommunikation zwischen verschiedenen Adressen kann KI Anomalien oder Trends effektiver erkennen. Beispielsweise handelt es sich bei einer E-Mail von einer Adresse, mit der in der Vergangenheit noch nie korrespondiert wurde, eher um Spam.
Spamfilterung mit Harmony Email and Collaboration
Spam-E-Mails können sowohl lästig als auch eine erhebliche Sicherheitsbedrohung sein. Während einige davon für die Werbung für Sonderangebote oder Werbeaktionen konzipiert sind, zielen andere darauf ab, dem Empfänger Malware zu übermitteln. In allen Fällen ist ein Spam-Filter unerlässlich, um die Posteingänge der Mitarbeiter sauber und sicher zu halten.
Check Point Harmony Email and Collaboration bietet robusten Schutz vor E-Mail-Sicherheitsbedrohungen, einschließlich der Möglichkeit, KI und andere Lösungen zu nutzen, um Spam-Inhalte zu identifizieren und zu blockieren. Die Forrester Wave 2023 für Enterprise Email Security zeigt, wie Harmony Email and Collaboration im Vergleich zur Konkurrenz abschneidet.
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