["48432.js","47514.js","14759.js"]
["48418.css","16238.css","15731.css","15730.css","15516.css","14755.css","14756.css"]
["14757.html"]
  • Zaloguj się
  • Zarejestruj się
  • Kontakt z nami
PowerDMARC
  • Cechy
    • PowerDMARC
    • Hostowany DKIM
    • PowerSPF
    • PowerBIMI
    • PowerMTA-STS
    • PowerTLS-RPT
    • PowerAlerts
  • Usługi
    • Usługi wdrożeniowe
    • Usługi zarządzane
    • Usługi pomocnicze
    • Korzyści z usług
  • Wycena
  • Power Toolbox
  • Partnerzy
    • Program Reseller
    • Program MSSP
    • Partnerzy technologiczni
    • Partnerzy branżowi
    • Znajdź partnera
    • Zostań partnerem
  • Zasoby
    • Czym jest DMARC? - Szczegółowy przewodnik
    • Karty katalogowe
    • Studia przypadków
    • DMARC w Twoim kraju
    • DMARC według branż
    • Wsparcie
    • Blog
    • Szkolenie DMARC
  • O
    • Nasza firma
    • Klienci
    • Kontakt z nami
    • Zarezerwuj demo
    • Wydarzenia
  • Menu Menu

Cybersecurity i uczenie maszynowe: Wyprzedzanie oszustw e-mailowych opartych na uczeniu maszynowym

Blogi
Cybersecurity i Machine Learning wyprzedzając oszustwa e-mailowe oparte na uczeniu maszynowym

Bezpieczeństwo cybernetyczne to stale rozwijająca się dziedzina, a najnowsze technologie są stale włączane do walki o bezpieczeństwo Twoich danych. Uczenie maszynowe jest wykorzystywane do ochrony przed oszustwami e-mailowymi od lat, ale w ostatnich czasach jest w tym coraz lepsze.

Czym jest uczenie maszynowe?

Uczenie maszynowe to rodzaj sztucznej inteligencji, która pozwala komputerom uczyć się na podstawie przykładów i przewidywać na ich podstawie. W kontekście oszustw e-mailowych oznacza to, że atakujący mogą zaprogramować swoje boty tak, aby analizowały podpisy e-maili, linie tematyczne i inne cechy typowych wiadomości, dzięki czemu, gdy otrzymają wiadomość od prawdziwego użytkownika, będą wiedziały, jak odpowiedzieć w sposób, który będzie wydawał się znajomy i uzasadniony. 

Na przykład: Jeśli ktoś wysyła e-mail z linią tematyczną "sprawdź swoje saldo", to bot może odpowiedzieć, mówiąc coś w stylu "Cieszę się, że sprawdzasz swoje saldo". To sprawia, że oszustwo wydaje się bardziej uzasadnione, ponieważ wydaje się, że pochodzi od kogoś, kto faktycznie pracuje w banku lub innej instytucji finansowej będącej celem ataku.

Najlepszym sposobem na wyprzedzenie oszustw e-mailowych opartych na uczeniu maszynowym jest bycie na bieżąco z pojawiającymi się trendami w cyberbezpieczeństwie.

Czym jest email fraud oparty na uczeniu maszynowym?

Oszustwo e-mailowe oparte na uczeniu maszynowym to rodzaj oszustwa e-mailowego, które wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego do tworzenia przekonujących wiadomości e-mail, które naśladują prawdziwe wiadomości e-mail. Algorytmy te analizują duże ilości danych, aby nauczyć się stylu pisania, tonu i języka używanego w prawdziwych wiadomościach. Następnie wykorzystują tę wiedzę do generowania przekonujących wiadomości e-mail, które są trudne do odróżnienia od legalnych wiadomości.

Celem oszustw e-mailowych opartych na uczeniu maszynowym jest nakłonienie odbiorców do ujawnienia poufnych informacji, takich jak hasła, numery kont bankowych lub inne dane osobowe. Takie wiadomości e-mail mogą być wykorzystywane do przeprowadzania ukierunkowanych ataków na osoby lub organizacje albo do uzyskania dostępu do wrażliwych danych lub systemów.

Wyprzedzanie oszustw e-mailowych opartych na uczeniu maszynowym

Wyprzedzenie oszustw e-mailowych opartych na uczeniu maszynowym wymaga wielowarstwowego podejścia, które łączy algorytmy uczenia maszynowego z ludzką wiedzą i edukacją użytkowników. Oto kilka kroków, które mogą pomóc:

1. Stosuj zaawansowane rozwiązania zabezpieczające pocztę elektroniczną

Jednym z najskuteczniejszych sposobów na wyprzedzenie oszustw e-mailowych opartych na uczeniu maszynowym jest stosowanie zaawansowanych rozwiązań bezpieczeństwa poczty elektronicznej. Rozwiązania te wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do analizy danych dotyczących poczty elektronicznej i wykrywania anomalii, które mogą wskazywać na oszustwo. Mogą one również wykorzystywać analizę behawioralną do identyfikacji nietypowych wzorców aktywności, które mogą wskazywać na atak phishingowy.

Bezpieczeństwo poczty elektronicznej to trudny orzech do zgryzienia.

Istnieje wiele sposobów, w jakie złośliwi aktorzy mogą zdobyć Twój adres e-mail i wykorzystać go do wysyłania spamu, wiadomości phishingowych, a nawet złośliwego oprogramowania. Zagrożenia te stają się jeszcze bardziej niebezpieczne, jeśli weźmiemy pod uwagę fakt, że wiele osób otworzy te wiadomości bez zastanowienia.

  • Ale na szczęście istnieje kilka świetnych rozwiązań dla bezpieczeństwa poczty elektronicznej. Jednym z nich jest SPF (Sender Policy Framework). Jest to sposób, w jaki nadawcy mogą zapobiegać wysyłaniu swoich wiadomości przez nieautoryzowane źródła, takie jak spamerzy i phisherzy - i może to pomóc w zabezpieczeniu Twojej skrzynki pocztowej przed hakerami.
  • Innym rozwiązaniem jest DKIM (Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance), który weryfikuje, czy wiadomość e-mail nie została zmieniona w trakcie tranzytu pomiędzy serwerami. Pomaga to zapobiegać spoofingowi i atakom typu man-in-the-middle na Twoje konta pocztowe.
  • I wreszcie, DMARC (Domain-based Message Authentication Reporting & Conformance), pozwala na ustawienie zasad, w jaki sposób Twoje e-maile są dostarczane przez dostawców poczty takich jak Gmail czy Yahoo! Mail.
  1. Szkolenie pracowników w zakresie rozpoznawania i reagowania na ataki phishingowe

Edukacja użytkowników jest krytycznym elementem każdej strategii cyberbezpieczeństwa. Niezbędne jest szkolenie pracowników w zakresie rozpoznawania i reagowania na ataki phishingowe. Obejmuje to nauczenie ich, jak rozpoznawać podejrzane e-maile, jak unikać klikania w linki lub pobierania załączników z nieznanych źródeł oraz jak zgłaszać podejrzaną aktywność do działu IT.

2. Wdrożenie uwierzytelniania wieloczynnikowego

Uwierzytelnianie wieloczynnikowe jest skutecznym sposobem ochrony przed oszustwami e-mailowymi opartymi na uczeniu maszynowym. Ten środek bezpieczeństwa wymaga od użytkowników podania wielu form uwierzytelnienia przed uzyskaniem dostępu do wrażliwych danych lub systemów. Może to obejmować hasło, token bezpieczeństwa lub identyfikację biometryczną, taką jak odcisk palca lub rozpoznawanie twarzy.

3. Monitorowanie nietypowej aktywności

Ważne jest, aby monitorować nietypową aktywność w sieci lub systemach. Obejmuje to monitorowanie ruchu e-mail, logów systemowych i aktywności użytkowników. Może to pomóc w identyfikacji podejrzanych zachowań, które mogą wskazywać na atak phishingowy lub inne zagrożenie bezpieczeństwa cybernetycznego.

4. Bądź na bieżąco z najnowszymi trendami w zakresie cyberbezpieczeństwa

Bycie na bieżąco z najnowszymi trendami w dziedzinie cyberbezpieczeństwa jest niezbędne, aby wyprzedzić oszustwa e-mailowe oparte na uczeniu maszynowym. Obejmuje to uczestnictwo w konferencjach, czytanie publikacji branżowych i śledzenie najnowszych raportów dotyczących zagrożeń.

Wniosek

Oszustwa e-mailowe oparte na uczeniu maszynowym stanowią rosnące zagrożenie dla organizacji i osób prywatnych. Cyberprzestępcy wykorzystują algorytmy uczenia maszynowego do tworzenia przekonujących wiadomości e-mail, które trudno odróżnić od prawdziwych. Wyprzedzenie tego zagrożenia wymaga wielowarstwowego podejścia, które łączy algorytmy uczenia maszynowego z ludzką wiedzą i edukacją użytkowników. 

Wdrażając zaawansowane rozwiązania zabezpieczające pocztę elektroniczną, szkoląc pracowników w zakresie rozpoznawania i reagowania na ataki phishingowe, wdrażając uwierzytelnianie wieloczynnikowe, monitorując nietypową aktywność i pozostając na bieżąco z najnowszymi trendami w zakresie cyberbezpieczeństwa, organizacje mogą wyprzedzić oszustwa e-mailowe oparte na uczeniu maszynowym i inne zagrożenia cyberbezpieczeństwa.

Bezpieczeństwo cybernetyczne i uczenie się maszyn

  • O
  • Latest Posts
Ahona Rudra
Digital Marketing & Content Writer Manager w PowerDMARC
Ahona pracuje jako menedżer ds. marketingu cyfrowego i pisania treści w PowerDMARC. Z zamiłowania jest pisarką, blogerką i specjalistką ds. marketingu w dziedzinie bezpieczeństwa cybernetycznego i technologii informacyjnych.
Latest posts by Ahona Rudra (zobacz wszystkie)
  • Czym jest wiadomość phishingowa? Bądź czujny i nie daj się złapać w pułapkę! - 31 maja 2023 r.
  • Napraw "Niepodpisana wiadomość DKIM none" - przewodnik rozwiązywania problemów - 31 maja 2023 r.
  • Napraw błąd SPF: Pokonaj zbyt wiele wyszukiwań DNS - 30 maja 2023 r.
24 marca 2023 r./przez Ahona Rudra
Tagi: cybersecurity, Cybersecurity and Machine Learning, uczenie maszynowe, uczenie maszynowe i cyberbezpieczeństwo, ML i cyberbezpieczeństwo
Podziel się tym wpisem
  • Udostępnij na Facebooku
  • Udostępnij na Twitterze
  • Udostępnij na WhatsApp
  • Udostępnij na LinkedIn
  • Share by Mail
Możesz także polubić
wpis na blogu powerdmarc distiPowerDMARC podpisuje umowę z Disti360 jako dystrybutor z wartością dodaną
powerdmarc ngn blogNGN wprowadza PowerDMARC do ochrony poczty elektronicznej
Czym jest DMARC i dlaczego Twoja firma musi się do niego przyłączyć?Czym jest DMARC i dlaczego go potrzebujesz?
powerdmarc config wpis na bloguWspółpraca PowerDMARC z firmą Config
wpis na blogu powerdmarc mannaiPowerDMARC ogłasza partnerstwo z katarskim liderem usług cyberbezpieczeństwa
blog o ryzyku spoofingu nzOrganizacje NZ wykazujące niski poziom zgodności z DMARC

Zabezpiecz swoją pocztę e-mail

Powstrzymaj spoofing i popraw dostarczalność poczty e-mail

15-dniowy bezpłatny okres próbny!


Kategorie

  • Blogi
  • Wiadomości
  • Komunikaty prasowe

Najnowsze blogi

  • phishing e-mail
    Czym jest wiadomość phishingowa? Bądź czujny i nie daj się złapać w pułapkę!31 maja 2023 - 9:05
  • Jak naprawić komunikat "DKIM none message not signed"?
    Napraw "Niepodpisana wiadomość DKIM none" - przewodnik rozwiązywania problemów31 maja 2023 - 3:35 pm
  • SPF Permerror - Zbyt wiele wyszukiwań DNS
    Napraw błąd SPF: Pokonaj zbyt wiele wyszukiwań DNSMay 30, 2023 - 5:14 pm
  • 5 najlepszych usług zarządzania cyberbezpieczeństwem w 2023 r.
    5 najlepszych usług zarządzania cyberbezpieczeństwem w 2023 r.29 maja 2023 - 10:00
logo stopka powerdmarc
SOC2 GDPR PowerDMARC zgodny z GDPR crown commercial service
globalny sojusz cybernetyczny certyfikowany powerdmarc csa

Wiedza

Co to jest uwierzytelnianie poczty elektronicznej?
Co to jest DMARC?
Co to jest polityka DMARC?
Co to jest SPF?
Co to jest DKIM?
Co to jest BIMI?
Co to jest MTA-STS?
Co to jest TLS-RPT?
Co to jest RUA?
Co to jest RUF?
Antyspam a DMARC
Dostosowanie DMARC
Zgodność z DMARC
Egzekwowanie DMARC
Przewodnik wdrożenia BIMI
Permerror
Przewodnik wdrażania MTA-STS i TLS-RPT

Narzędzia

Darmowy Generator Rekordów DMARC
Darmowy DMARC Record Checker
Darmowy generator rekordów SPF
Darmowy SPF Record Lookup
Darmowy generator rekordów DKIM
Bezpłatne wyszukiwanie rekordów DKIM
Darmowy generator rekordów BIMI
Bezpłatne wyszukiwanie rekordów BIMI
Bezpłatne wyszukiwanie rekordów FCrDNS
Bezpłatna weryfikacja rekordów TLS-RPT
Bezpłatna wyszukiwarka rekordów MTA-STS
Bezpłatny generator rekordów TLS-RPT

Produkt

Wycieczka po produktach
Cechy
PowerSPF
PowerBIMI
PowerMTA-STS
PowerTLS-RPT
PowerAlerts
Dokumentacja API
Usługi zarządzane
Ochrona przed spoofingiem e-mail
Ochrona marki
Anty Phishing
DMARC dla Office365
DMARC dla Google Mail GSuite
DMARC dla Zimbry
Bezpłatne szkolenie DMARC

Wypróbuj nas

Kontakt z nami
Bezpłatna próba
Demo książki
Partnerstwo
Cennik
FAQ
Wsparcie
Blog
Wydarzenia
Żądanie funkcji
Dziennik zmian
Status systemu

  • English
  • Français
  • Dansk
  • Nederlands
  • Deutsch
  • Русский
  • Español
  • Italiano
  • 日本語
  • 中文 (简体)
  • Português
  • Norsk
  • Svenska
  • 한국어
© PowerDMARC jest zastrzeżonym znakiem towarowym.
  • Twitter
  • Youtube
  • LinkedIn
  • Facebook
  • Instagram
  • Kontakt z nami
  • Zasady i warunki
  • Polityka prywatności
  • Polityka dotycząca plików cookie
  • Polityka bezpieczeństwa
  • Zgodność
  • Zawiadomienie GDPR
  • Sitemap
ChatGPT i cyberbezpieczeństwoChatGPT i bezpieczeństwo cybernetyczneJak wykryć i zweryfikować fałszywe adresy e-mailJak wykryć i zweryfikować fałszywe adresy e-mail?
Przewiń do góry
["14758.html"]