人工知能(AI)と機械学習(ML)の概念は何十年も前から存在していましたが、AIはここ数年で飛躍的に成長しました。 ChatGPTとその競合他社による生成AIの出現は、この分野での急速なイノベーションに拍車をかけています。
AIとMLは、 サイバーセキュリティを含むほとんどの業界に応用されています。 サイバーセキュリティの分野では、サイバー攻撃の実行方法と防御方法に革命を起こす可能性を秘めています。
電子メールは長い間、企業のサイバーセキュリティに対する主要な脅威の1つでした。 フィッシング メールは、サイバー犯罪者が組織のシステムにアクセスしたり、ログイン認証情報や支払いカードの詳細などの機密データを収集したりするための一般的な方法です。 以前は、これらのフィッシングメールは、文法上の誤り、信じがたい口実(ナイジェリアの王子の不正、詐欺、不正行為など)、その他の危険信号により、比較的簡単に検出できました。 しかし、フィッシング攻撃は時間の経過とともにはるかに巧妙になり、人間が検出することは非常に困難になっています。
AIは、従来のルールベースの脅威検出を超えることで、これらの悪意のあるメールの検出を強化できます。 AIはカスタムモデルを構築し、時間をかけて学習することで、新たな攻撃が発生したときにそれを特定することができます。
フィッシングメールが巧妙化する中、悪意のあるメールの検出にはマルチモーダルなアプローチが不可欠です。 AIがフィッシングコンテンツを識別する方法には、次のようなものがあります。
フィッシング攻撃が巧妙になるにつれて、従来の方法では効果が薄れています。 その結果、組織は高度なフィッシング攻撃のリスクが高まっています。
メールセキュリティにAIを活用することで、企業はこれらのリスクをより効果的に管理することができます。AIは、脅威検出のための新しいツールと手法をもたらし、組織が他の方法では見落とされる可能性のあるフィッシングキャンペーンを特定し、フィッシング攻撃の成功により迅速に対応できるようにします。
メールセキュリティにAIを使用することは、組織に次のようないくつかのメリットをもたらします。
フィッシング攻撃とAIの進化により、AIはメールセキュリティに不可欠なものとなっています。 フィッシング攻撃が巧妙化するにつれて、フィッシング攻撃を検出して対応する従来の方法は効果的ではなくなります。 しかし、AIも進化し、より効果的かつ効率的な脅威対策、検出、対応を可能にする新しい機能をもたらしています。
チェック・ポイントの Harmony Email & Collaboration は、メール・セキュリティの最先端にあり、ジェネレーティブAIなどの新しいテクノロジーを活用して、ビジネスをより効果的に保護します。 これにより、 2023年のForrester Wave for Enterprise Email Securityでリーダーに選出されました。
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