它是如何工作的？
垃圾郵件過濾器內建於根據組織的電子郵件程式部署的電子郵件和安全程序中。 當電子郵件流量進入或離開組織的網路時，會檢查是否有各種類型的潛在威脅。
垃圾郵件過濾會尋找入站電子郵件流量中的潛在危險訊號。 例如，它可能會識別並阻止來自已知與垃圾郵件發送者相關的網域的流量。 如果電子郵件掃描器確定電子郵件可能是垃圾郵件，它會將其標記為垃圾郵件。 這將防止垃圾郵件被發送到收件者的收件匣，而是進入其垃圾郵件資料夾。 這樣，使用者就可以預先收到有關潛在威脅的警告，如果他們檢查垃圾郵件資料夾，就可以對電子郵件是否合法做出明智的判斷。
不同類型的垃圾郵件過濾器
垃圾郵件過濾器可以以多種不同的方式運作，一些最廣泛使用的類型包括：
- 內容過濾器：基於內容的垃圾郵件過濾器檢查電子郵件內容是否有垃圾郵件的潛在跡象。 例如，垃圾郵件通常使用某些單字、片語和格式。 透過尋找這些危險訊號，基於內容的篩選器可以高度可信地識別可能的垃圾郵件。
- 貝葉斯過濾器：貝葉斯過濾器執行內容分析，但整合機器學習組件以隨著時間的推移提高其有效性。 當電子郵件掃描器檢查垃圾郵件和合法電子郵件時，它會模擬某些單字或短語出現在每封電子郵件中的機率。 這使得它能夠根據電子郵件包含垃圾郵件的可能性對電子郵件進行評分，並且隨著時間的推移，準確性會不斷提高。
- 標頭篩選器：電子郵件包含包含元資料的標頭，例如電子郵件的來源、目的地和路徑。 分析這些標頭可以幫助識別垃圾郵件流量。 例如，垃圾郵件發送者可能會嘗試混淆流量來源或到達公司電子郵件伺服器的路由。 如果偵測到這些修改，則它們是垃圾郵件或其他惡意電子郵件的警訊。
- 封鎖清單過濾器：某些網域和IP 位址是已知的垃圾郵件發送者，其資訊透過威脅情報來源共享。 如果電子郵件掃描程式識別出來自這些網域或 IP 之一的電子郵件，它可以自信地將其標記為垃圾郵件。 然而，這種類型的過濾器只能防禦已知的垃圾郵件發送者，而不能防禦零日威脅。
- 自訂規則過濾器：組織也可以為其垃圾郵件過濾器實施自訂規則。 例如，這些可能包括應阻止其到達組織收件匣的寄件者或關鍵字。
人工智慧過濾垃圾郵件
生成式人工智慧的興起為垃圾郵件過濾提供了新的潛力。 ChatGPT 等 GenAI 工具能夠理解文字並根據文字提供回應。 更一般地說，人工智慧可以分析大量數據並從中提取模式或異常情況。
此功能有可能顯著增強組織的垃圾郵件過濾能力。 用於垃圾郵件過濾的人工智能的一些應用程式包括：
- 內容分析：傳統的內容過濾器是基於關鍵字和短語進行工作。 透過結合人工智慧和自然語言處理 (NLP)，垃圾郵件過濾器可以像人類一樣理解電子郵件，從而使他們能夠確定電子郵件的預期影響或它是否「聽起來像」垃圾郵件。
- 標頭分析：電子郵件標頭包含大量元數據，可用於評估電子郵件的真實性。 借助人工智慧，垃圾郵件過濾器可以更有效地識別表明電子郵件屬於垃圾郵件活動的異常或趨勢。
- 網路分析：透過建立和分析不同位址之間的電子郵件通訊圖表，人工智慧可以更有效地識別異常或趨勢。 例如，來自過去從未與收件者通訊過的地址的電子郵件更有可能是垃圾郵件。
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