• Inloggen
  • Aanmelden
  • Contacteer ons
PowerDMARC
  • Kenmerken
    • PowerDMARC
    • Gehoste DKIM
    • PowerSPF
    • PowerBIMI
    • PowerMTA-STS
    • PowerTLS-RPT
    • PowerAlerts
  • Diensten
    • Uitroldiensten
    • Beheerde diensten
    • Ondersteunende diensten
    • Service Voordelen
  • Prijsstelling
  • Gereedschapskist
  • Partners
    • Reseller Programma
    • MSSP-programma
    • Technologie Partners
    • Industriële partners
    • Zoek een partner
    • Partner worden
  • Middelen
    • DMARC: Wat is het en hoe werkt het?
    • Datasheets
    • Casestudies
    • DMARC in uw land
    • DMARC per Industrie
    • Steun
    • Blog
    • DMARC Opleiding
  • Over
    • Ons bedrijf
    • Klanten
    • Contacteer ons
    • Boek een demo
    • Evenementen
  • Menu Menu

Cyberbeveiliging en machinaal leren: E-mailfraude op basis van machinaal leren voorblijven

Blogs
Cybersecurity en machine learning voorblijven op machine learning gebaseerde e-mailfraude

Cybersecurity is een gebied dat voortdurend in ontwikkeling is, en de nieuwste technologie wordt voortdurend opgenomen in de strijd om uw gegevens veilig te houden. Machine learning wordt al jaren gebruikt om bescherming te bieden tegen e-mailfraude, maar is daar de laatste tijd steeds beter in geworden.

Wat is machinaal leren?

Machine learning is een vorm van kunstmatige intelligentie waarmee computers kunnen leren van voorbeelden en op basis daarvan voorspellingen kunnen doen. In de context van e-mailfraude betekent dit dat aanvallers hun bots kunnen programmeren om e-mailhandtekeningen, onderwerpregels en andere kenmerken van gewone berichten te analyseren, zodat ze, wanneer ze een e-mail van een echte gebruiker ontvangen, weten hoe ze moeten reageren op een manier die vertrouwd en legitiem lijkt. 

Bijvoorbeeld: Als iemand een e-mail stuurt met als onderwerp "Controleer uw saldo", dan kan de bot reageren met iets als "Ik ben blij dat u uw saldo controleert". Hierdoor lijkt de zwendel legitiemer omdat het lijkt alsof hij afkomstig is van iemand die daadwerkelijk werkt bij de bank of andere financiële instelling waarop de aanval is gericht.

De beste manier om op machine learning gebaseerde e-mailfraude voor te blijven is door op de hoogte te blijven van nieuwe trends in cyberbeveiliging.

Wat is op machine learning gebaseerde e-mailfraude?

Op machinaal leren gebaseerde e-mailfraude is een vorm van e-mailoplichting waarbij algoritmen voor machinaal leren worden gebruikt om overtuigende e-mails te maken die legitieme e-mails nabootsen. Deze algoritmen analyseren grote hoeveelheden gegevens om de schrijfstijl, toon en taal van legitieme e-mails te leren. Vervolgens gebruiken ze deze kennis om overtuigende e-mails te genereren die moeilijk te onderscheiden zijn van legitieme e-mails.

Het doel van op machine learning gebaseerde e-mailfraude is om ontvangers te verleiden tot het verstrekken van gevoelige informatie zoals wachtwoorden, bankrekeningnummers of andere persoonlijke informatie. Deze e-mails kunnen worden gebruikt voor gerichte aanvallen op personen of organisaties of om toegang te krijgen tot gevoelige gegevens of systemen.

E-mailfraude door machine learning voorblijven

Om op machine learning gebaseerde e-mailfraude voor te blijven, is een gelaagde aanpak nodig die machine learning-algoritmen combineert met menselijke expertise en gebruikerseducatie. Hier volgen enkele stappen die kunnen helpen:

1. Gebruik geavanceerde oplossingen voor e-mailbeveiliging

Een van de meest effectieve manieren om op machine learning gebaseerde e-mailfraude voor te blijven, is het gebruik van geavanceerde oplossingen voor e-mailbeveiliging. Deze oplossingen gebruiken algoritmen voor machine learning om e-mailgegevens te analyseren en anomalieën op te sporen die kunnen wijzen op frauduleuze activiteiten. Ze kunnen ook gedragsanalyse gebruiken om ongebruikelijke activiteitspatronen te identificeren die kunnen wijzen op een phishing-aanval.

E-mailbeveiliging is een harde noot om te kraken.

Er zijn allerlei manieren waarop kwaadwillenden uw e-mailadres kunnen bemachtigen en gebruiken om spam, phishingmails of zelfs malware te versturen. Deze bedreigingen worden nog gevaarlijker als je bedenkt dat veel mensen deze e-mails openen zonder er zelfs maar bij na te denken.

  • Maar gelukkig zijn er enkele goede oplossingen voor e-mailbeveiliging. Een daarvan is SPF (Sender Policy Framework). Dit is een manier voor verzenders om te voorkomen dat hun e-mails worden verzonden door onbevoegde bronnen, zoals spammers en phishers, en het kan helpen uw inbox te beschermen tegen hackers.
  • Een andere oplossing is DKIM (Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance), dat controleert of een e-mail tijdens het transport tussen servers niet is gewijzigd. Dit helpt spoofing en man-in-the-middle-aanvallen op uw e-mailaccounts te voorkomen.
  • En ten slotte kunt u met DMARC (Domain-based Message Authentication Reporting & Conformance) beleid instellen voor de manier waarop uw e-mails worden afgeleverd via mailproviders als Gmail of Yahoo! Mail.
  1. Leer werknemers hoe ze phishing-aanvallen kunnen herkennen en erop kunnen reageren

Opleiding van gebruikers is een essentieel onderdeel van elke cyberbeveiligingsstrategie. Het is essentieel om werknemers te leren hoe ze phishing-aanvallen kunnen herkennen en erop kunnen reageren. Dit houdt ook in dat ze leren hoe ze verdachte e-mails kunnen herkennen, hoe ze moeten voorkomen dat ze op links klikken of bijlagen van onbekende bronnen downloaden, en hoe ze verdachte activiteiten aan de IT-afdeling moeten melden.

2. Multi-factor authenticatie toepassen

Multi-factor authenticatie is een effectieve manier om bescherming te bieden tegen op machine learning gebaseerde e-mailfraude. Deze beveiligingsmaatregel vereist dat gebruikers meerdere vormen van authenticatie opgeven voordat ze toegang krijgen tot gevoelige gegevens of systemen. Dit kan een wachtwoord zijn, een veiligheidstoken of biometrische identificatie zoals een vingerafdruk of gezichtsherkenning.

3. Controleren op ongewone activiteit

Het is belangrijk om te controleren op ongewone activiteit op uw netwerk of systemen. Dit omvat het controleren van e-mailverkeer, systeemlogboeken en gebruikersactiviteiten. Dit kan helpen om verdacht gedrag te identificeren dat kan duiden op een phishing-aanval of een andere cyberbeveiligingsdreiging.

4. Blijf op de hoogte van de laatste trends op het gebied van cyberbeveiliging

Op de hoogte blijven van de nieuwste cyberbeveiligingstrends is essentieel om op machine learning gebaseerde e-mailfraude voor te blijven. Dit omvat het bijwonen van conferenties, het lezen van branchepublicaties en het bijhouden van de laatste rapporten over bedreigingen.

Conclusie

Op machine learning gebaseerde e-mailfraude is een groeiende bedreiging voor organisaties en individuen. Cybercriminelen gebruiken algoritmen voor machine learning om overtuigende e-mails op te stellen die moeilijk te onderscheiden zijn van legitieme e-mails. Om deze bedreiging voor te blijven is een meerlagige aanpak nodig die machine learning-algoritmen combineert met menselijke expertise en gebruikerseducatie. 

Door geavanceerde oplossingen voor e-mailbeveiliging te implementeren, werknemers te trainen in het herkennen van en reageren op phishing-aanvallen, multi-factor authenticatie te implementeren, te controleren op ongebruikelijke activiteiten en op de hoogte te blijven van de nieuwste trends op het gebied van cyberbeveiliging, kunnen organisaties e-mailfraude op basis van machine learning en andere cyberbeveiligingsbedreigingen voorblijven.

Cyberbeveiliging en machinaal leren

  • Over
  • Laatste berichten
Ahona Rudra
Digital Marketing & Content Writer Manager bij PowerDMARC
Ahona werkt als Digital Marketing en Content Writer Manager bij PowerDMARC. Ze is een gepassioneerd schrijver, blogger en marketingspecialist op het gebied van cyberveiligheid en informatietechnologie.
Nieuwste berichten van Ahona Rudra (zie alle)
  • Hoe berichtkoppen online bekijken en analyseren? - 26 september 2023
  • Cyberbeveiliging in het bankwezen: Topbedreigingen en de beste manieren om ze te voorkomen - 25 september 2023
  • Hoe controleer je of je e-mailbronnen betrouwbaar zijn? - 25 september 2023
24 maart 2023/door Ahona Rudra
Tags: cybersecurity, Cybersecurity en Machine Learning, machine learning, machine learning en cybersecurity, ML en cybersecurity
Deel dit bericht
  • Deel op Facebook
  • Deel op Twitter
  • Deel op WhatsApp
  • Deel op LinkedIn
  • Delen per post
Misschien vind je het ook leuk
nz spoofing risico blogNZ-organisaties met lage DMARC-conformiteitspercentages
AI in cyberbeveiligingAI in cyberbeveiliging
spf beperking blogWaarom SPF niet goed genoeg is om Spoofing te stoppen
powerdmarc ngn blogNGN lanceert PowerDMARC voor e-mailbeveiliging
Cyberbeveiliging in de digitale leeromgevingCyberbeveiliging in de digitale leeromgeving
6 misvattingen blogTop 6 misvattingen die mensen hebben over DMARC

Beveilig uw e-mail

Stop e-mailspoofing en verbeter de afleverbaarheid van e-mail

15 dagen gratis proberen!


Categorieën

  • Blogs
  • Nieuws
  • Persberichten

Nieuwste blogs

  • Berichtkoppen online bekijken en analyseren
    Hoe online berichtkoppen bekijken en analyseren?26 september 2023 - 12:59 pm
  • Cyberbeveiliging in de banksector - De grootste bedreigingen en de beste manieren om ze te voorkomen
    Cyberbeveiliging in het bankwezen: Topbedreigingen en de beste manieren om ze te voorkomen25 september 2023 - 10:47 am
  • Hoe controleer je of je e-mailbronnen betrouwbaar zijn
    Hoe controleer je of je e-mailbronnen betrouwbaar zijn?25 september 2023 - 10:40 am
  • Hoe-bescherm-je-wachtwoord-tegen-AI
    Hoe je wachtwoorden beschermen tegen AI20 september 2023 - 1:12 pm
logo voettekst powerdmarc
SOC2 GDPR PowerDMARC GDPR-compliant kroon commerciële dienst
global cyber alliance certified powerdmarc csa

Kennis

Wat is e-mailauthenticatie?
Wat is DMARC?
Wat is DMARC Beleid?
Wat is SPF?
Wat is DKIM?
Wat is BIMI?
Wat is MTA-STS?
Wat is TLS-RPT?
Wat is RUA?
Wat is RUF?
AntiSpam vs DMARC
DMARC Afstemming
DMARC Naleving
DMARC Handhaving
BIMI Implementatie Gids
Permerror
MTA-STS & TLS-RPT implementatiegids

Gereedschap

Gratis DMARC Record Generator
Gratis DMARC Record Checker
Gratis SPF Record Generator
Gratis SPF Record Lookup
Gratis DKIM Record Generator
Gratis DKIM Record Lookup
Gratis BIMI Record Generator
Gratis BIMI Record Lookup
Gratis FCrDNS Record Lookup
Gratis TLS-RPT Record Checker
Gratis MTA-STS Record Checker
Gratis TLS-RPT Record Generator

Product

Product Tour
Kenmerken
PowerSPF
PowerBIMI
PowerMTA-STS
PowerTLS-RPT
PowerAlerts
API-documentatie
Beheerde diensten
Bescherming tegen e-mail spoofing
Bescherming van merken
Anti phishing
DMARC voor Office365
DMARC voor Google Mail GSuite
DMARC voor Zimbra
Gratis DMARC training

Probeer ons

Neem contact met ons op
Gratis test
Boek demo
Partnerschap
Prijzen
FAQ
Ondersteuning
Blog
Evenementen
Functieverzoek
Wijzigingslogboek
Systeem status

  • English
  • Français
  • Dansk
  • Deutsch
  • Русский
  • Polski
  • Español
  • Italiano
  • 日本語
  • 中文 (简体)
  • Português
  • Norsk
  • Svenska
  • 한국어
© PowerDMARC is een geregistreerd handelsmerk.
  • Twitter
  • Youtube
  • LinkedIn
  • Facebook
  • Instagram
  • Contacteer ons
  • Voorwaarden en Condities
  • Privacybeleid
  • Cookiebeleid
  • Veiligheidsbeleid
  • Naleving
  • GDPR-kennisgeving
  • Sitemap
ChatGPT en cyberveiligheidChatGPT en cyberveiligheidHoe valse e-mailadressen opsporen en controlerenHoe valse e-mailadressen opsporen en controleren?
Scroll naar boven