Comment cela fonctionne-t-il ?
Les filtres anti-spam sont intégrés aux programmes de messagerie et de sécurité qui sont déployés conformément au programme de messagerie d’une organisation. Lorsque le trafic de messagerie entre ou sort du réseau de l’organisation, il est inspecté pour détecter divers types de menaces potentielles.
Le filtrage du spam recherche les signaux d’alarme potentiels dans le trafic de messagerie entrant. Par exemple, il peut identifier et bloquer le trafic provenant de domaines connus pour être associés à des spammeurs. Si l’analyseur d’e-mails détermine qu’un e-mail est probablement un spam, il l’étiquetera comme tel. Cela empêchera le spam d’être livré dans la boîte de réception du destinataire, mais d’atterrir dans son dossier spam. De cette façon, l’utilisateur est averti de la menace potentielle et, s’il vérifie son dossier spam, peut déterminer en connaissance de cause si l’e-mail est légitime ou non.
Les différents types de filtres anti-spam
Les filtres anti-spam peuvent fonctionner de différentes manières, et certains des types les plus utilisés incluent :
- Filtres de contenu : Les filtres anti-spam basés sur le contenu inspectent le contenu des e-mails à la recherche de signes potentiels de spam. Par exemple, les spams utilisent souvent certains mots, certaines phrases et certains formatages. En recherchant ces signaux d’alarme, les filtres basés sur le contenu peuvent identifier les spams probables avec un degré de confiance élevé.
- Filtres bayésiens : Les filtres bayésiens effectuent une analyse de contenu mais intègrent un composant machine d’apprentissage pour augmenter leur efficacité au fil du temps. Lorsque l’analyseur d’e-mails inspecte les spams et les e-mails légitimes, il modélise la probabilité que certains mots ou expressions apparaissent dans chacun d’eux. Cela lui permet d’évaluer les e-mails en fonction de leur probabilité de contenir du spam avec une précision croissante au fil du temps.
- Filtres d’en-tête : Les e-mails contiennent des en-têtes qui incluent des métadonnées, telles que la source, la destination et l’itinéraire emprunté par un e-mail. L’analyse de ces en-têtes peut aider à identifier le trafic de spam. Par exemple, les spammeurs peuvent essayer d’obscurcir la source du trafic ou la route qu’il a empruntée vers le serveur de messagerie de l’entreprise. Si ces modifications sont détectées, elles sont un signe avant-coureur de spam ou d’autres e-mails malveillants.
- Filtres de la liste de blocage : Certains domaines et adresses IP sont des spammeurs connus dont les informations sont partagées via des flux de renseignements sur les menaces. Si un scanner d’e-mails identifie un e-mail provenant de l’un de ces domaines ou IP, il peut le qualifier en toute confiance de spam. Cependant, ce type de filtre ne peut protéger que contre les spammeurs connus, et non contre les menaces zero-day.
- Filtres de règles personnalisées : Les organisations peuvent également implémenter des règles personnalisées pour leurs filtres anti-spam. Par exemple, il peut s’agir d’expéditeurs ou de mots-clés qui doivent être bloqués pour atteindre les boîtes de réception d’une organisation.
Filtrage du spam avec l’IA
L’essor de l’IA générative offre un nouveau potentiel pour le filtrage du spam. Les outils GenAI comme ChatGPT ont la capacité de comprendre le texte et de fournir une réponse basée sur celui-ci. Plus généralement, l’IA peut analyser de grands volumes de données et en extraire des modèles ou des anomalies.
Cette fonctionnalité offre la possibilité d’améliorer considérablement les capacités de filtrage du spam d’une organisation. Voici quelques-unes des applications de l’IA pour le filtrage du spam :
- Analyse de contenu : Les filtres de contenu traditionnels fonctionnent sur la base de mots-clés et d’expressions. En intégrant l’IA et le traitement du langage naturel (NLP), les filtres anti-spam peuvent comprendre les e-mails comme le ferait un humain, ce qui leur permet de déterminer l’impact souhaité de l’e-mail ou s’il « ressemble » à un spam.
- Analyse de l’en-tête : Les en-têtes d’e-mail contiennent une multitude de métadonnées qui peuvent être utilisées pour évaluer l’authenticité d’un e-mail. Grâce à l’IA, les filtres anti-spam peuvent identifier plus efficacement les anomalies ou les tendances qui indiquent qu’un e-mail fait partie d’une campagne de spam.
- Analyse de réseau: En construisant et en analysant un graphique de communication par e-mail entre différentes adresses, l’IA peut identifier plus efficacement les anomalies ou les tendances. Par exemple, un e-mail provenant d’une adresse qui n’a jamais correspondu avec le destinataire dans le passé est plus susceptible d’être un spam.
Filtrage du spam avec Harmony Email and Collaboration
Les spams vont de l’ennui aux menaces de sécurité importantes. Alors que certains sont conçus pour annoncer des offres ou des promotions, d’autres sont destinés à fournir des logiciels malveillants au destinataire. Dans tous les cas, le filtrage des spams est essentiel pour garder les boîtes de réception des employés propres et sécurisées.
Check Point Harmony Email and Collaboration offre une protection robuste contre les menaces de sécurité des e-mails, y compris la possibilité de tirer parti de l’IA et d’autres solutions pour identifier et bloquer le contenu des spams. Le rapport Forrester Wave 2023 sur la sécurité des e-mails d’entreprise met en évidence la comparaison d’Harmony Email and Collaboration par rapport à la concurrence.
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