電子メール スパム フィルターはどのように機能しますか?
公開: 2021-03-04電子メールは、これまでもこれからも、あらゆるビジネスの中心的なコミュニケーションの側面です。 これは、社内外のコア チャネルの 1 つです。
残念ながら、サイバー犯罪者もこのことを十分に認識しており、これが、フィッシング詐欺が悪意のある攻撃者にとって好まれる攻撃ベクトルである理由の 1 つです。
世界的なパンデミック、国中の大規模なリモート ワーカー、およびセキュリティの脅威に対抗する方法に関する人々の限られた知識に加えて、ハッカーが繁栄するのに最適な環境が整っています。
2020 年 9 月に収集されたデータによると、フィッシングの脅威の頻度は過去数か月で大幅に上昇し、企業は毎月平均 1,185 件の攻撃を受けています。
そして、これは組織にとって何を意味するのでしょうか? それは、あなたの会社をスパムから守り、フィッシング攻撃を防ぐフィルターを手に入れることを意味します。
それらがどのように機能するか、およびすべてのスパム フィルターが同じではない理由を見てみましょう。
「スパムフィルター」を定義する
まず最初に、スパム フィルタリングとは何かを簡単に説明しましょう。
スパム フィルターは、迷惑メールや悪意のあるメールが受信トレイに届くのを認識するように設計されています。 企業は通常、従業員がスパムを受信して犠牲になるのを防ぐ方法として、スパム フィルターを使用します。
多くの場合、スパム フィルターはインバウンド メールとアウトバウンド メールに使用されますが、企業や大多数の人々にとって、最も関心のあるのは受信メールです。
現在、ほとんどのスパム フィルターはクラウド ベースですが、必要に応じてオンプレミス ソリューションのオプションもあります。
スパムフィルターを既に持っていませんか?
Outlook や Gmail などのほとんどのメール プロバイダーには、スパム フィルターが組み込まれているため、既存のスパム フォルダーが存在する可能性があります。
ただし、これらによって提供される保護は使用が制限されており、通常、ビジネスには十分ではありません.
スパム フィルタリングは、これらのプロバイダーの主要な機能ではなく、問題が発生することは前代未聞ではありません。
たとえば、昨年 7 月、Google はスパムを効果的にフィルタリングする際に重大な問題を経験し、悪意のある電子メールの流入について世界中のユーザーから苦情が寄せられました。
これは平均的なユーザーには受け入れられるかもしれませんが、企業にとっては、フィッシング攻撃の被害に遭うリスクがあるため、信頼できるスパム フィルタリング サービスの必要性が正当化されます。
サイバー攻撃は、企業に平均 500 万ドルの損害を与えます。ほとんどの組織は、この種の損失を許容できません。
スパムフィルターは何を探すのか?
スパム フィルタは、受信メールを評価し、さまざまな要因に基づいてスコアを割り当てます。 異なるフィルターは異なる評価方法を使用するため、一部の電子メールは一部の基準を満たし、他の電子メールは他の基準を満たさない場合があります。 このタイプのフィルタリングは、一般にヒューリスティック フィルタと呼ばれます。
探しているもののいくつかを次に示します。
ソース
メールはどこから来たのですか？ 疑わしいアドレスですか、それとも検証済みですか?
評判
一部のアドレスの評判はそれ自体よりも優先されます。質の高いスパム フィルターは、以前にフラグが立てられたアドレスを認識し、それらをブラックリストに登録します。
コンテンツ
メール自体の内容は？ コピーに疑わしいリンク、添付ファイル、またはスパムのような言葉が含まれていませんか? その場合、フィルタリングされます。
婚約
これは主に、受信者が特定のアドレスからのメールの受信を選択したかどうかに関係しています。 たとえば、ユーザーが受信した履歴がないニュースレターは、昨年受信した毎月定期的に発行されるニュースレターよりも積極的にフィルター処理されます。
あなたのビジネスには何が必要ですか?
組織には、従業員に届くスパムの量を効果的に減らす優れたフィルターが必要です。
これは、従業員が何に注意する必要があるかについての教育と組み合わせることで、企業がサイバー犯罪の被害者になる可能性を大幅に減らす効果的な方法です。
スパムフィルターに何を期待すべきですか?
脅威の検出
最新のフィルタには、多くの場合、統合された脅威検出ソリューションが組み込まれています。
これは、AI と機械学習を使用して何兆ものデータ ポイントを分析し、攻撃者がどのようにアプローチを変更し、何に危険信号を発する必要があるかをよりよく理解することを意味します。
これには、メッセージのコンテンツと属性、悪意に関連するドメインとアドレス、およびその他の異常をスキャンして、何をフィルタリングし、何を許可するかを知ることが含まれます。
視認性
すでに大規模な顧客ベースを持つ企業からソリューションを提供することは、多くの場合、企業にとって良い考えです。
たとえば、Impact では、クライアントに Proofpoint を使用しています。 Proofpoint には 100,000 を超える顧客の確立された基盤があるため、そこから引き出して評価するための多くのデータがあります。
つまり、新しい攻撃ベクトルまたは悪意のある人物が存在する場合、彼らは 1 日に 20 億件を超える電子メールを分析しているため、すでに監視して対応している可能性があります。
常にソリューション プロバイダーを検討し、AI と機械学習を効果的に使用するためのデータが手元にあるかどうかを自問してください。
従業員のリスク
サイバー攻撃に対抗するためにスパム フィルターに頼る必要があるのと同様に、従業員に関する限り、最大のリスク要因に対処することも重要です。
高品質のスパム フィルター ソリューションも、この知識を提供できるはずです。 これは、フィッシング メールを開封する可能性が最も高い従業員を特定するために、シミュレートされたフィッシング メールをユーザーに送信することによって行うことができます。
また、最もターゲットを絞ったユーザーを評価することも意味します。 サイバー攻撃者が、機密情報を定期的に扱う人物を特に標的にしている場合、被害者になることを避けるために知っておく必要がある情報です。
これは、ビジネスを攻撃から保護する上で不可欠であり、サイバー犯罪者にとってもう 1 つのハードルとなる教育と、より広く結びついています。
ハッカーは常に抵抗の少ない道を好みます。従業員がフィッシングの試みを発見できるように訓練していない企業は、訓練を受けている企業よりも攻撃を受ける可能性がはるかに高くなります。
トレーニング モジュールは、優れたスパム フィルター ソリューションから期待する必要があります。
結論
スパム フィルターは、最新のテクノロジを使用して、悪意のある通信が受信トレイに届くのを防ぎます。 標準フィルターはほとんどの電子メール プロバイダーに含まれていますが、スタンドアロン ソリューションほど効果的ではありません。
組織は、機械学習や AI などの最新のテクノロジを利用した高品質のスパム フィルターの実装を検討し、従業員教育を提供して、サイバー犯罪の被害者にならないようにする必要があります。
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