Cybersäkerhet är ett område i ständig utveckling och den senaste tekniken införlivas ständigt i kampen för att skydda dina data. Maskininlärning har använts för att skydda mot e-postbedrägerier i flera år, men har blivit bättre på senare tid.

Vad är maskininlärning?

Maskininlärning är en typ av artificiell intelligens som gör det möjligt för datorer att lära sig av exempel och göra förutsägelser utifrån dessa exempel. När det gäller e-postbedrägerier innebär detta att angriparna kan programmera sina robotar så att de analyserar e-postsignaturer, ämnesrader och andra funktioner i vanliga meddelanden, så att de vet hur de ska svara på ett sätt som verkar bekant och legitimt när de får ett e-postmeddelande från en riktig användare.

Till exempel: Om någon skickar ett e-postmeddelande med ämnesraden "kontrollera ditt saldo" kan roboten svara med något i stil med "Jag är glad att du kontrollerar ditt saldo". Detta gör att bluffen verkar mer legitim eftersom det verkar som om den kommer från någon som faktiskt arbetar på den bank eller annat finansinstitut som attacken riktas mot.

Det bästa sättet att ligga steget före maskininlärningsbaserade e-postbedrägerier är att hålla sig uppdaterad om nya trender inom cybersäkerhet.

Vad är maskininlärningsbaserat e-postbedrägeri?

Maskininlärningsbaserat e-postbedrägeri är en typ av e-postbedrägeri som använder algoritmer för maskininlärning för att skapa övertygande e-postmeddelanden som efterliknar legitima e-postmeddelanden. Dessa algoritmer analyserar stora mängder data för att lära sig den skrivstil, ton och det språk som används i legitima e-postmeddelanden. De använder sedan denna kunskap för att skapa övertygande e-postmeddelanden som är svåra att skilja från legitima e-postmeddelanden.

Målet med maskininlärningsbaserade e-postbedrägerier är att lura mottagarna att avslöja känslig information som lösenord, bankkontonummer eller annan personlig information. Dessa e-postmeddelanden kan användas för att inleda riktade attacker mot enskilda personer eller organisationer eller för att få tillgång till känsliga uppgifter eller system.

Håll dig i framkant när det gäller maskininlärningsbaserat e-postbedrägeri

För att ligga steget före maskininlärningsbaserade e-postbedrägerier krävs en flerskiktad strategi som kombinerar maskininlärningsalgoritmer med mänsklig expertis och användarutbildning. Här är några steg som kan vara till hjälp:

1. Använd avancerade lösningar för e-postsäkerhet

Ett av de mest effektiva sätten att ligga steget före maskininlärningsbaserade e-postbedrägerier är att använda avancerade e-postsäkerhetslösningar. Dessa lösningar använder algoritmer för maskininlärning för att analysera e-postdata och upptäcka avvikelser som kan tyda på bedräglig verksamhet. De kan också använda beteendeanalys för att identifiera ovanliga aktivitetsmönster som kan tyda på en phishingattack.

E-postsäkerhet är en svår nöt att knäcka.

Det finns alla möjliga sätt för illasinnade aktörer att få tag på din e-postadress och använda den för att skicka skräppost, nätfiske eller till och med skadlig kod. Dessa hot blir ännu farligare när man tänker på att många människor öppnar dessa e-postmeddelanden utan att ens tänka på dem.

Men som tur är finns det några bra lösningar för e-postsäkerhet. En av dem är SPF (Sender Policy Framework). Det är ett sätt för avsändare att förhindra att deras e-postmeddelanden skickas av obehöriga källor, som spammare och phishers, och det kan bidra till att hålla din inkorg säker från hackare.
En annan lösning är DKIM (Domain-based Message Authentication, Reporting & Conformance), som verifierar att ett e-postmeddelande inte har ändrats under överföringen mellan servrar. Detta hjälper till att förhindra spoofing och man-in-the-middle-attacker mot dina e-postkonton.
Och slutligen DMARC (Domain-based Message Authentication Reporting & Conformance), som gör att du kan fastställa riktlinjer för hur din e-post levereras via e-postleverantörer som Gmail eller Yahoo! Mail.

Utbilda de anställda i hur de ska känna igen och reagera på nätfiskeattacker.

Utbildning av användare är en viktig del av varje strategi för cybersäkerhet. Det är viktigt att utbilda de anställda i hur de ska känna igen och reagera på nätfiskeattacker. Detta inkluderar att lära dem hur man identifierar misstänkt e-post, hur man undviker att klicka på länkar eller ladda ner bilagor från okända källor och hur man rapporterar misstänkt aktivitet till IT-avdelningen.

2. Implementera flerfaktorsautentisering.

Flerfaktorsautentisering är ett effektivt sätt att skydda sig mot maskininlärningsbaserade e-postbedrägerier. Denna säkerhetsåtgärd kräver att användarna tillhandahåller flera former av autentisering innan de får tillgång till känsliga data eller system. Detta kan inkludera ett lösenord, en säkerhetstoken eller biometrisk identifiering som fingeravtryck eller ansiktsigenkänning.

3. Övervaka för ovanlig aktivitet.

Det är viktigt att övervaka ovanlig aktivitet i ditt nätverk eller dina system. Detta inkluderar övervakning av e-posttrafik, systemloggar och användaraktivitet. Detta kan hjälpa till att identifiera misstänkt beteende som kan tyda på en nätfiskeattack eller ett annat hot mot cybersäkerheten.

4. Håll dig uppdaterad om de senaste cybersäkerhetstrenderna.

Att hålla sig uppdaterad om de senaste cybersäkerhetstrenderna är viktigt för att ligga steget före maskininlärningsbaserade e-postbedrägerier. Detta inkluderar att delta i konferenser, läsa branschpublikationer och hålla sig uppdaterad om de senaste hotbildsrapporterna.

Slutsats

Maskininlärningsbaserat e-postbedrägeri är ett växande hot mot organisationer och privatpersoner. Cyberkriminella använder algoritmer för maskininlärning för att skapa övertygande e-postmeddelanden som är svåra att skilja från legitima e-postmeddelanden. För att ligga steget före det här hotet krävs ett tillvägagångssätt i flera lager som kombinerar maskininlärningsalgoritmer med mänsklig expertis och användarutbildning.

Genom att implementera avancerade e-postsäkerhetslösningar, utbilda anställda i hur man känner igen och reagerar på nätfiskeattacker, implementera flerfaktorsautentisering, övervaka ovanlig aktivitet och hålla sig uppdaterad om de senaste cybersäkerhetstrenderna kan organisationer ligga steget före maskininlärningsbaserade e-postbedrägerier och andra cybersäkerhetshot.

Om
Senaste inlägg

Ahona Rudra

Manager för digital marknadsföring och innehållsförfattare på PowerDMARC

Ahona arbetar som Digital Marketing and Content Writer Manager på PowerDMARC. Hon är en passionerad skribent, bloggare och marknadsföringsspecialist inom cybersäkerhet och informationsteknik.

Senaste inlägg av Ahona Rudra (se alla)