来自 防护 2021-07-17 04:14 的文章

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事实证明,基于人工智能的预测性电子邮件安全在防范当今最先进的商业电子邮件泄露(BEC)诈骗、网络钓鱼攻击和其他快速发展的电子邮件威胁方面非常有效。但只有做对了据联邦调查局称,去年的邮件攻击造成了20亿美元的损失,翻了一番。近30%的电子邮件攻击都是从一个属于可信员工或外部合作伙伴或供应商的被劫持电子邮件帐户发起的,包括每月从盗版Office 365帐户发送的150万封邮件。在过去的12个月里,超过90%的企业受到了冲击。面对这种无情的攻击,基于签名的电子邮件安全、白名单,甚至现代的、云计算的本地安全控制都远远超过了它们自己。从以前从未见过的零日事件,到动态生成的恶意软件变种,攻击变得越来越具有创造性和危险性即便如此,今天最具破坏性的攻击还是使用简单的纯文本电子邮件,cc防御nginx,这些信息依赖于复杂的社会工程策略,旨在按下情感按钮,从而操纵收件人泄露登录凭证或进行电汇。成功攻击的平均价格现在超过200万美元。当它导致数据泄露时,你说的是平均790万美元甚至更高人工智能(AI)的革命,更具体地说,机器学习(ML)可以改变这一切。但要想理解这一点,ddos怎么防御阿,xdos和ddos防御,重要的是要克服炒作并非所有的ML都是平等的简单地说,机器学习(ML)是人工智能的一个分支,它专注于识别模式并从标记的数据集中学习,以便做出预测性的商业决策。在电子邮件安全领域,ML正在帮助将主流防御模式从专注于在没完没了的"打鼹鼠"游戏中追捕已知威胁的被动姿态转变为一种积极主动的方法,即在新的攻击模式出现时立即识别甚至预判新的攻击模式。不幸的是,过度的供应商炒作和耸人听闻的新闻报道正在削弱进展,造成了不切实际的期望,并模糊了什么是充分利用ML的潜力在本系列的第一部分和第二部分中,我们研究了安全电子邮件云是如何利用机器学习来防止甚至是最巧妙的零日攻击,使用来自全球的实时智能。在实际部署中,安全电子邮件云功能高效,可抵御所有BEC和网络钓鱼攻击,包括从被劫持的电子邮件帐户发起的攻击。随着时间的推移,我们了解到要达到这一水平的性能有四个基本要求。#1: 关注"好"揭露"坏"与其仅仅专注于训练ML识别恶意电子邮件以找出每一种新的攻击方式,一种更强大的方法是建模合法的、"好的"电子邮件流量。毕竟,合法用户的行为是可以预测的——只有当账户被劫持或被冒充时,才会偏离规范模式。我们的方法背后的前提很简单。我们训练我们的模型,通过定义行为和基础设施组件的标准,来识别电子邮件的良好和正常特征。如果某个东西偏离了这个正常值,我们就会把它解释为恶意的,让我们只关注那些被认为是不好的非常小的数据集。而不是大海捞针,安全电子邮件云删除干草揭示针。#2: 全球范围的动态数据集这种方法需要大量的数据集,数据集越大越好。安全电子邮件云每年插入数万亿封电子邮件,以绘制个人、组织、域、基础设施和位置之间的关系和行为模式,跨越数百个原始特征值,在全球范围内定义良好、可信的电子邮件通信。然后,它根据一组不同的行为模型动态地对每个新的电子邮件进行评分,根据特定业务的需要实施策略。但同样重要的是,这种规模本身是不够的为了不断完善解决方案的功能,每天更新300多个功能,使我们的各种机器学习模型能够不断学习。通过实时数据流,使模型更改成为必要的智能不再应用于每日甚至每小时的批量数据更新,而是在检测到的微秒内应用。每一位新客户都会为这个动态的全球数据集添加更深入、更相关的见解,从而产生网络倍增效应,使Agari产品在每封新邮件中更智能、更有效#3: 他们领域的专家除了数据集的大小和质量外,任何基于人工智能的方法的有效性都取决于训练它的科学家的专业知识。Agari最大的优势之一就是我们的领域专家在钓鱼、BEC和基于帐户接管的电子邮件攻击方面处于世界领先地位。在某些情况下,可能还没有足够的标记数据来对抗一种新的攻击方式,我们的人类专家可以识别出骗局背后的潜在机制然后我们可以开始添加试探法,或者规则,用这些基线知识来启动防御。当这开始从领域生成标记数据时,cc攻击防御工具,我们就能够训练机器学习算法,使其从我们的专家派生分类中归纳出来。随着时间的推移,ML算法开始识别即使是最敏锐的领域专家也可能察觉不到的模式,包括在制定能够击败它们的规则之前,原始攻击的新排列的出现。#4: 与云平台无缝集成随着越来越多的组织迁移到Microsoft Office 365、G Suite和其他流行的云平台,他们面临来自高级电子邮件威胁的风险越来越大。仅Office 365就占了所有网络钓鱼攻击的36%,去年增长了250%。据《福布斯》报道,29%的机构报告,他们的O365电子邮件帐户在今年3月份就遭到了攻击,这加剧了他们对来自可信内部帐户的网络钓鱼和BEC攻击的脆弱性为了应对这些趋势,用什么防御ddos,安全电子邮件云与O365无缝集成,以阻止通过平台本机安全控制的恶意电子邮件。通过对员工网络邮件的全面了解,Agari使用连续检测和响应技术来自动检测并删除对员工收件箱造成攻击的任何攻击。在本系列的下一部分中,我们将更深入地了解这些功能,以及它们如何帮助将发现和修复漏洞所需的时间从平均三个月缩短到几分钟。预测:成功别搞错。尽管围绕这一主题的呼声很高,但基于人工智能的预测性电子邮件安全在帮助数千家行业领先的公司检测、防范和应对BEC欺诈、网络钓鱼攻击和其他转移性电子邮件威胁方面发挥着非常实际和非常重要的作用。对于希望这样做的组织来说,本文中描述的四个基本要素代表了可以帮助他们正确完成任务的关键考虑因素要了解更多关于Agari如何应用基于机器学习的人工智能的能力来防止网络钓鱼攻击、BEC诈骗等,请下载独家白皮书。这是由四部分组成的系列博客的第三部分。你可以在这里找到第一部分,第二部分和第四部分。