What is Spam Filtering and How Does It Work?

스팸 필터링은 원치 않는 대량 이메일로부터 조직을 보호하기 위해 고안된 이메일 및 이메일 보안 프로그램의 기능입니다. 조직의 네트워크에 유입될 가능성이 있는 스팸을 식별하여 의도한 수신자의 받은 편지함에 도달하기 전에 스팸을 삭제합니다.

대부분의 스팸 트래픽은 원치 않는 것이지만 일부 스팸은 멀웨어나 피싱 콘텐츠를 포함하는 악의적인 것일 수 있습니다. 모든 스팸을 차단하는 것이 바람직하지만, 악성 트래픽이 수신자를 속이거나 컴퓨터를 감염시키기 전에 이를 식별하고 차단하는 것이 특히 중요합니다.

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어떻게 작동합니까?

스팸 필터는 조직의 이메일 프로그램에 따라 배포되는 이메일 및 보안 프로그램에 내장되어 있습니다. 이메일 트래픽이 조직의 네트워크에 들어오고 나갈 때 다양한 유형의 잠재적 위협이 있는지 검사합니다.

스팸 필터링은 인바운드 이메일 트래픽에서 잠재적인 위험 신호를 찾습니다. 예를 들어 스패머와 관련된 것으로 알려진 도메인에서 오는 트래픽을 식별하고 차단할 수 있습니다. 이메일 스캐너가 이메일이 스팸일 가능성이 높다고 판단하면 해당 이메일에 스팸으로 표시합니다. 이렇게 하면 스팸 이메일이 수신자의 받은 편지함으로 전달되지 않고 스팸 폴더에 저장되는 것을 방지할 수 있습니다. 이렇게 하면 사용자는 잠재적인 위협에 대해 미리 경고를 받고, 스팸 폴더를 확인하여 이메일이 합법적인지 여부를 판단할 수 있습니다.

다양한 유형의 스팸 필터

스팸 필터는 다양한 방식으로 작동할 수 있으며, 가장 널리 사용되는 유형은 다음과 같습니다:

  • 콘텐츠 필터: 콘텐츠 기반 스팸 필터는 이메일의 콘텐츠에서 스팸일 가능성이 있는 징후가 있는지 검사합니다. 예를 들어 스팸 이메일은 특정 단어나 문구, 서식을 사용하는 경우가 많습니다. 콘텐츠 기반 필터는 이러한 위험 신호를 찾아내어 스팸 가능성이 높은 스팸을 높은 신뢰도로 식별할 수 있습니다.
  • 베이지안 필터: 베이지안 필터는 콘텐츠 분석을 수행하지만 머신 러닝 구성 요소를 통합하여 시간이 지남에 따라 그 효과를 높입니다. 이메일 스캐너는 스팸 이메일과 정상 이메일을 검사할 때 각각에 특정 단어나 문구가 나타날 확률을 모델링합니다. 이를 통해 시간이 지남에 따라 정확도가 높아지는 스팸 포함 가능성에 따라 이메일에 점수를 매길 수 있습니다.
  • 헤더 필터: 이메일에는 이메일의 발신자, 수신자, 경로 등의 메타데이터가 포함된 헤더가 포함되어 있습니다. 이러한 헤더를 분석하면 스팸 트래픽을 식별하는 데 도움이 될 수 있습니다. 예를 들어 스패머는 트래픽의 출처나 회사 이메일 서버로 이동하는 경로를 난독화하려고 시도할 수 있습니다. 이러한 수정이 감지되면 스팸 또는 기타 악성 이메일의 경고 신호입니다.
  • 차단 목록 필터: 특정 도메인 및 IP 주소는 위협 인텔리전스 피드를 통해 정보가 공유되는 알려진 스패머입니다. 이메일 스캐너가 이러한 도메인 또는 IP 중 하나에서 발송된 이메일을 식별하면 스팸으로 분류할 수 있습니다. 그러나 이러한 유형의 필터는 알려진 스팸 발송자에 대해서만 보호할 수 있으며 제로데이 위협에 대해서는 보호하지 못합니다.
  • 사용자 지정 규칙 필터: 조직은 스팸 필터에 대한 사용자 지정 규칙을 구현할 수도 있습니다. 예를 들어, 조직의 받은 편지함에 도달하지 못하도록 차단해야 하는 발신자나 키워드가 여기에 포함될 수 있습니다.

AI를 통한 스팸 필터링

제너레이티브 AI의 부상은 스팸 필터링에 새로운 가능성을 제시합니다. ChatGPT와 같은 GenAI 도구는 텍스트를 이해하고 이를 기반으로 응답을 제공하는 기능을 갖추고 있습니다. 보다 일반적으로 AI는 대량의 데이터를 분석하여 패턴이나 이상 징후를 추출할 수 있습니다.

 

이 기능은 조직의 스팸 필터링 기능을 획기적으로 향상시킬 수 있는 잠재력을 제공합니다. 스팸 필터링을 위한 AI 애플리케이션 중 일부는 다음과 같습니다:

  • 콘텐츠 분석: 기존 콘텐츠 필터는 키워드와 구문을 기반으로 작동합니다. 스팸 필터는 AI와 자연어 처리(NLP)를 통합하여 사람처럼 이메일을 이해할 수 있으므로 이메일의 의도된 영향력 또는 스팸과 '유사한' 여부를 판단할 수 있습니다.
  • 헤더 분석: 이메일 헤더에는 이메일의 진위 여부를 평가하는 데 사용할 수 있는 다양한 메타데이터가 포함되어 있습니다. 스팸 필터는 AI를 통해 이메일이 스팸 캠페인의 일부임을 가리키는 이상 징후나 추세를 보다 효과적으로 식별할 수 있습니다.
  • 네트워크 분석: 서로 다른 주소 간의 이메일 커뮤니케이션 그래프를 작성하고 분석함으로써 AI는 이상 징후나 추세를 보다 효과적으로 파악할 수 있습니다. 예를 들어, 과거에 수신자와 한 번도 연락한 적이 없는 주소에서 보낸 이메일은 스팸일 가능성이 높습니다.

Harmony 이메일 및 협업을 통한 스팸 필터링

스팸 이메일은 성가신 것부터 심각한 보안 위협까지 다양합니다. 일부는 거래나 프로모션을 광고하기 위한 것이지만, 다른 일부는 수신자에게 멀웨어를 전달하기 위한 것이기도 합니다. 모든 경우에 스팸 필터링은 직원의 받은 편지함을 깨끗하고 안전하게 유지하는 데 필수적입니다.

체크 포인트 Harmony 이메일 및 협업은 AI 및 기타 솔루션을 활용하여 스팸 콘텐츠를 식별하고 차단하는 기능을 포함하여 이메일 보안 위협에 대한 강력한 보호 기능을 제공합니다. 2023년 기업 이메일 보안 부문 Forrester Wave에서는 Harmony Email과 협업이 경쟁사와 어떻게 비교되는지 살펴봅니다.

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