それはどのように機能しますか?
スパムフィルターは、組織の電子メールプログラムに沿って展開される電子メールおよびセキュリティプログラムに組み込まれています。 電子メール トラフィックが組織のネットワークに出入りするときに、さまざまな種類の潜在的な脅威がないか検査されます。
スパムフィルタリングは、受信メールトラフィックの潜在的な危険信号を探します。 たとえば、スパマーに関連付けられていることがわかっているドメインからのトラフィックを識別してブロックできます。 メールスキャナーは、メールがスパムの可能性が高いと判断した場合、そのようにラベル付けします。 これにより、スパムメールが受信者の受信トレイに配信され、代わりにスパムフォルダに振り分けられるのを防ぐことができます。 このようにして、ユーザーは潜在的な脅威について事前に警告され、スパムフォルダを確認すると、電子メールが正当なものであるかどうかについて十分な情報に基づいた判断を下すことができます。
スパムフィルターの種類
スパムフィルターはさまざまな方法で機能し、最も広く使用されているタイプには次のものがあります。
- コンテンツフィルタ: コンテンツベースのスパムフィルターは、メールの内容を検査して、スパムである潜在的な兆候がないか調べます。 たとえば、スパムメールでは、特定の単語、フレーズ、フォーマットがよく使用されます。 これらの危険信号を探すことで、コンテンツベースのフィルターは、スパムの可能性があるものを高い信頼度で識別できます。
- ベイジアン フィルター:ベイジアン フィルターはコンテンツ分析を実行しますが、機械学習コンポーネントを統合して時間の経過とともに有効性を高めます。 電子メールスキャナーは、スパムメールと正当な電子メールを検査する際に、それぞれに特定の単語やフレーズが出現する確率をモデル化します。 これにより、スパムが含まれている可能性に基づいて電子メールをスコアリングし、時間の経過とともに精度を高めることができます。
- ヘッダー フィルター: 電子メールには、電子メールがたどった送信元、宛先、ルートなどのメタデータを含むヘッダーが含まれています。 これらのヘッダーの分析は、スパムトラフィックの識別に役立ちます。 たとえば、スパム送信者は、トラフィックのソースや、企業の電子メール サーバーへのルートを難読化しようとする場合があります。 これらの変更が検出された場合は、スパムやその他の悪意のあるメールの警告サインとなります。
- ブロックリスト フィルター:特定のドメインとIP アドレスは既知のスパマーであり、その情報は脅威インテリジェンス フィードを通じて共有されます。 メールスキャナーは、これらのドメインまたはIPのいずれかから送信されたメールを識別した場合、自信を持ってスパムとしてラベル付けできます。 ただし、このタイプのフィルターは、既知のスパマーからのみ保護でき、ゼロデイ脅威からは保護できません。
- カスタムルールフィルタ: 組織は、スパムフィルターのカスタムルールを実装することもできます。 たとえば、組織の受信トレイへの到達をブロックする必要がある送信者やキーワードなどが含まれます。
AIによるスパムフィルタリング
生成 AI の台頭により、スパム フィルタリングに新たな可能性が生まれます。 ChatGPT のような GenAI ツールには、テキストを理解し、それに基づいて応答を提供する機能があります。 より一般的には、AI は大量のデータを分析し、そこからパターンや異常を抽出できます。
この機能は、組織のスパム フィルター機能を大幅に強化する可能性を提供します。 スパムフィルタリングにおけるAIの用途には次のようなものがあります。
- コンテンツ分析: 従来のコンテンツフィルタは、キーワードとフレーズに基づいて機能します。 AI と自然言語処理 (NLP) を組み込むことで、スパム フィルターは人間のように電子メールを理解できるようになり、電子メールの望ましい影響や、それがスパムのように聞こえるかどうかを判断できるようになります。
- ヘッダー分析: 電子メールヘッダーには、電子メールの信憑性を評価するために使用できる豊富なメタデータが含まれています。 AI を使用すると、スパム フィルターは、電子メールがスパム キャンペーンの一部であることを示す異常や傾向をより効果的に識別できます。
- ネットワーク分析:異なるアドレス間の電子メール通信のグラフを構築して分析することで、AI は異常や傾向をより効果的に識別できます。 たとえば、過去に受信者と連絡を取ったことのないアドレスからのメールは、スパムである可能性が高くなります。
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