¿Cómo funciona?
Los filtros de correo no deseado están integrados en los programas de email y seguridad que se implementan de acuerdo con el programa de email de una organización. Cuando el tráfico de email entra o sale de la red de la organización, se inspecciona en busca de varios tipos de amenazas potenciales.
El filtrado de spam busca posibles señales de alerta en el tráfico de email entrante. Por ejemplo, podría identificar y bloquear el tráfico procedente de dominios que se sabe que están asociados con spammers. Si el escáner de email determina que es probable que un email sea spam, lo etiquetará como tal. Esto evitará que el email no deseado se entregue en la bandeja de entrada del destinatario y, en cambio, aterrice en su carpeta de correo no deseado. De esta manera, el usuario está advertido sobre la amenaza potencial y, si revisa su carpeta de correo no deseado, puede tomar una determinación informada sobre si el email es legítimo o no.
Los diferentes tipos de filtros de spam
Los filtros de spam pueden funcionar de varias maneras diferentes, y algunos de los tipos más empleados incluyen:
- Filtros de contenido: Los filtros de spam basados en el contenido inspeccionan el contenido de los emails en busca de posibles señales de que son spam. Por ejemplo, los emails no deseados suelen emplear ciertas palabras, frases y formatos. Al buscar estas señales de alerta, los filtros basados en contenido pueden identificar el posible spam con un alto grado de confianza.
- Filtros bayesianos: Los filtros bayesianos realizan análisis de contenido pero integran un componente de aprendizaje automático para aumentar su eficacia con el tiempo. A medida que el escáner de email inspecciona el spam y los emails legítimos, modela la probabilidad de que aparezcan ciertas palabras o frases en cada uno. Esto le permite puntuar los emails en función de su probabilidad de contener spam con una precisión cada vez mayor a lo largo del tiempo.
- Filtros de encabezado: Los emails contienen encabezados que incluyen metadatos, como el origen, el destino y la ruta tomada por un email. El análisis de estos encabezados puede ayudar a identificar el tráfico de spam. Por ejemplo, los spammers pueden intentar ofuscar la fuente del tráfico o la ruta que tomó hasta el servidor de email corporativo. Si se detectan estas modificaciones, son una señal de advertencia de spam u otro email malicioso.
- Filtros de listas de bloqueo: Ciertos dominios y direcciones IP son conocidos spammers cuya información se comparte a través de feeds de inteligencia sobre amenazas. Si un escáner de email identifica un email procedente de uno de estos dominios o IP, puede etiquetarlo con confianza como spam. Sin embargo, este tipo de filtro solo puede proteger contra spammers conocidos, no contra amenazas de día cero.
- Filtros de reglas personalizadas: Las organizaciones también pueden implementar reglas personalizadas para sus filtros de correo no deseado. Por ejemplo, estos podrían incluir remitentes o palabras clave que deben bloquear para que no lleguen a las bandejas de entrada de una organización.
Filtrado de spam con IA
El auge de la IA generativa ofrece un nuevo potencial para el filtrado del spam. Las herramientas de GenAI como ChatGPT tienen la capacidad de comprender el texto y proporcionar una respuesta basada en él. En términos más generales, la IA puede analizar grandes volúmenes de datos y extraer de ellos patrones o anomalías.
Esta capacidad ofrece el potencial de mejorar significativamente las capacidades de filtrado de correo no deseado de una organización. Algunas de las aplicaciones de AI para el filtrado de spam incluyen:
- Análisis de contenido: Los filtros de contenido tradicionales funcionan en función de palabras clave y frases. Al incorporar la IA y el procesamiento del lenguaje natural (PLN), los filtros de spam pueden entender los emails como lo haría un ser humano, lo que les permite determinar el impacto deseado del email o si "suena a" spam.
- Análisis de encabezado: Los encabezados de email contienen una gran cantidad de metadatos que se pueden emplear para evaluar la autenticidad de un email. Con la IA, los filtros de spam pueden identificar con mayor eficacia las anomalías o tendencias que apuntan a que un email forma parte de una campaña de spam.
- Análisis de redes: Al construir y analizar un gráfico de la comunicación por email entre diferentes direcciones, AI puede identificar con mayor eficacia las anomalías o tendencias. Por ejemplo, un email de una dirección que nunca se correspondió con el destinatario en el pasado tiene más probabilidades de ser spam.
Filtrado de spam con Harmony Email and Collaboration
Los emails no deseados van desde la molestia hasta las amenazas de seguridad significativas. Mientras que algunos están diseñados para anunciar ofertas o promociones, otros pretenden hacer llegar malware al destinatario. En todos los casos, el filtrado de spam es esencial para mantener las bandejas de entrada de los empleados limpias y seguras.
Check Point Harmony Email and Collaboration ofrece una estable protección contra las amenazas a la seguridad del email, incluida la capacidad de aprovechar la IA y otras soluciones para identificar y bloquear el contenido spam. El reporte Forrester Wave 2023 para la seguridad del email empresarial destaca cómo Harmony Email and Collaboration se compara con la competencia.
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