Como funciona?
Os filtros de spam são incorporados aos programas de e-mail e segurança que são implementados de acordo com o programa de e-mail da organização. Quando o tráfego de e-mail entra ou sai da rede da organização, ele é inspecionado em busca de vários tipos de ameaças em potencial.
A filtragem de spam procura possíveis sinais de alerta no tráfego de e-mail de entrada. Por exemplo, ele pode identificar e bloquear o tráfego proveniente de domínios conhecidos por estarem associados a spammers. Se o scanner de e-mail determinar que um e-mail provavelmente é spam, ele o rotulará como tal. Isso evitará que o e-mail de spam seja entregue na caixa de entrada do destinatário, indo parar na pasta de spam. Dessa forma, o usuário é avisado sobre a possível ameaça e, se verificar a pasta de spam, pode determinar com conhecimento de causa se o e-mail é legítimo ou não.
Os diferentes tipos de filtros de spam
Os filtros de spam podem funcionar de várias maneiras diferentes, e alguns dos tipos mais usados incluem:
- Filtros de conteúdo: Os filtros de spam baseados em conteúdo inspecionam o conteúdo dos e-mails em busca de possíveis sinais de que se trata de spam. Por exemplo, os e-mails de spam geralmente usam determinadas palavras, frases e formatação. Ao procurar esses sinais de alerta, os filtros baseados em conteúdo podem identificar o provável spam com um alto grau de confiança.
- Filtros Bayesianos: Os filtros bayesianos realizam análise de conteúdo, mas integram um componente de aprendizado de máquina (ML) para aumentar sua eficácia ao longo do tempo. À medida que o scanner de e-mail inspeciona e-mails legítimos e de spam, ele modela a probabilidade de que determinadas palavras ou frases apareçam em cada um deles. Isso permite que ele classifique os e-mails com base na probabilidade de conterem spam com precisão crescente ao longo do tempo.
- Filtros de cabeçalho: Os e-mails contêm cabeçalhos que incluem metadados, como a origem, o destino e a rota percorrida por um e-mail. A análise desses cabeçalhos pode ajudar na identificação do tráfego de spam. Por exemplo, os remetentes de spam podem tentar ofuscar a origem do tráfego ou a rota que ele seguiu até o servidor de e-mail corporativo. Se essas modificações forem detectadas, elas são um sinal de alerta de spam ou outro e-mail malicioso.
- Filtros de lista de bloqueio: Certos domínios e endereços IP são conhecidos como spammers, cujas informações são compartilhadas por meio de feeds de inteligência de ameaça. Se um scanner de e-mail identificar um e-mail proveniente de um desses domínios ou IPs, ele poderá rotulá-lo com segurança como spam. No entanto, esse tipo de filtro só pode proteger contra spammers conhecidos, não contra ameaças de dia zero.
- Filtros de regras personalizadas: As organizações também podem implementar regras personalizadas para seus filtros de spam. Por exemplo, eles podem incluir remetentes ou palavras-chave que devem ser impedidos de chegar às caixas de entrada de uma organização.
Filtragem de spam com IA
O aumento da IA generativa oferece um novo potencial para a filtragem de spam. As ferramentas de GenAI, como o ChatGPT, têm a capacidade de entender o texto e fornecer uma resposta com base nele. De modo mais geral, a IA pode analisar grandes volumes de dados e extrair padrões ou anomalias deles.
Esse recurso oferece o potencial de aprimorar drasticamente os recursos de filtragem de spam de uma organização. Alguns dos aplicativos de IA para filtragem de spam incluem:
- Análise de conteúdo: Os filtros de conteúdo tradicionais funcionam com base em palavras-chave e frases. Ao incorporar a IA e o processamento de linguagem natural (NLP), os filtros de spam podem entender os e-mails como um ser humano faria, permitindo que eles determinem o impacto desejado do e-mail ou se ele "soa como" spam.
- Análise de cabeçalho: Os cabeçalhos de e-mail contêm uma grande quantidade de metadados que podem ser usados para avaliar a autenticidade de um e-mail. Com a IA, os filtros de spam podem identificar com mais eficiência as anomalias ou tendências que indicam que um e-mail faz parte de uma campanha de spam.
- Análise de rede: Ao criar e analisar um gráfico de comunicação por e-mail entre diferentes endereços, a IA pode identificar anomalias ou tendências com mais eficiência. Por exemplo, um e-mail de um endereço que nunca se correspondeu com o destinatário no passado tem maior probabilidade de ser spam.
Filtragem de spam com o Harmony Email and Collaboration
Os e-mails de spam variam de incômodo a ameaças significativas à segurança. Enquanto algumas são projetadas para anunciar ofertas ou promoções, outras têm o objetivo de entregar malware ao destinatário. Em todos os casos, a filtragem de spam é essencial para manter as caixas de entrada dos funcionários limpas e seguras.
O Check Point Harmony Email and Collaboration oferece proteção robusta contra ameaças à segurança de e-mail, incluindo a capacidade de aproveitar a IA e outras soluções para identificar e bloquear o conteúdo de spam. O Forrester Wave 2023 para segurança de e-mail corporativo destaca como o Harmony Email and Collaboration se compara à concorrência.
Opinião