日益嚴重的電子郵件攻擊

MArchive全系列郵件歸檔伺服器及MDS/MDispersion中高階系列郵件伺服器導入AI自動化垃圾郵件防護原因, 根據2022年12月美國網路安全暨基礎設施安全局所做的研究統計顯示, 每10間企業至少有8間左右企業的員工成為駭客網路釣魚的受害對象.
相關數據顯示, 大多數網路使用者對於資安及郵件毫無防備心態, 然而現今駭客攻擊電子郵件都採用多樣化, 例如: APT及BEC等針對性高的攻擊, 讓管理者及一般的使用者無法有效防禦.
在駭客透過資訊網路使用各種方式攻擊之下, 駭客執行「全天24小時零時差攻擊(24 hours a day Zero day vulnerability)」時, 在國際Virus Total 這類掃描病毒的網站中及各種防毒軟體, 偽造的釣魚網站或是部分附檔經常被視為無害的信件. 因為零時差被攻擊的網站中與部分附檔處仍然屬於相關資料庫未記錄新型態有害信件, 管理者及使用者電腦內建或是防毒軟體未能偵測出部分高潛藏性有害網站及病毒檔案，到後面還是導致嚴重的後果.
禾翔資訊導入AI Spam自動化垃圾郵件過濾機制, 經比對資料庫自握學習後可有效將有害郵件隔離或阻擋在外, 進而避免有害信件進入使用者的信箱中, 可有效保護使用者相關設備的安全。

功能特色

AI Spam功能介紹
收集龐大的中文斷詞資料庫, AI Spam的演算基礎就是繁/簡體中文斷詞資料庫, 中文跟英文不一樣的地方是斷詞的精準度決定郵件意圖分析中的關鍵, 例如: 前往全球資訊網路路上斷詞決定了上述文字的語意分類, 研發單位做了研究顯示, 不斷詞跟斷詞後進入AI SPAM 演算後, 精準度差為距1~2%. 些微差距, 就呈現在最後郵件判斷的精確度上, 藉由研發單位建立的中文斷詞資料庫, 讓 AI Spam在演算郵件分類路上，更顯得精確及簡單.

AI 辭彙分析模組

禾翔資訊導入的AI Spam將郵件主旨及內文各別拆解後進入比對動作, 相關中文斷詞資料庫已完全符合繁及簡體中文的使用習慣與用法, 信件進入後先將信件內容斷詞後進入AI演算法程序分類比對分析. AI Spam 資料庫統計至今已內建超過100萬封以上已分類郵件, 資料庫可分正常/通知型/電子報/垃圾/釣魚郵件等五大類, AI自動比對分析後會自動將新郵件於五大類按相關特徵歸類. 藉由郵件辭彙語意分類輔助, 可將要求使用者「立刻」點擊郵件中連結網址或是開啟副檔的「全天24小時零時差攻擊(24 hours a day Zero day vulnerability)」之郵件有效阻擋於相關設備外面不讓其進入危害使用者設備.

內文分析過濾模組
危害郵件意圖除了分類外, AI Spam自動化垃圾郵件防護系統會檢查內信件內文中的URL連結跟附檔, 是否包含系統資料庫內已知的病毒跟危害的網址.
另透過和HERHSIANG Sandstorm資料庫, 阻隔已知的釣魚/木馬郵件, Sandstorm中有超過200萬筆的釣魚網址及100萬筆的木馬資料檔案. 針對無法利用內文辨識出來的垃圾危害郵件, 例如, 短內文郵件/圖形文字郵件等，則用 BAYES(貝氏定理)規則來輔助判斷.

寄信行為分析模組
禾翔資訊之前已導入多種模組判斷方式降低誤判的機率. 在AISPAM/Sandstorm跟BAYES(貝氏定理)規則等以郵件內容為依據的第一層分類後, AI Spam系統再透過研發單位所研發的寄件者行為分析及判斷, 找出機器人電腦寄出的大量轉寄/非法轉寄, 透過免費郵箱非法轉寄甚至是偽造網域等不合理的寄件者行為, 同時將基本驗證機制SPF/DKIM/DMARC等寄件者網域查詢也會一併處理。

這些非正常管道寄出的郵件都有一個特徵, 他一定不會是正常往來的郵件, 會被系統歸類為電子報及垃圾郵件隔離, 當使用者從通知信中再度確認寄件者跟郵件主旨安全無虞之後, 可以從AI Spam自動化垃圾郵件防護系統取回安全信件.

AI SPAM自動化垃圾郵件防護功能不斷精進

禾翔資訊導入全新AI Spam功能模組可讓郵件的判斷精確度可高達99.5%, 經該系統功能判斷分析郵件內容及寄件行為, 可自動區分正常及惡意或者是垃圾信件, 提升垃圾信件等級也可降低使用者開啟釣魚信件的機率.
另駭客攻擊手法也是一直持續的進步中, 他們會將郵件偽造成跟真的郵件一樣, 所以MArchive郵件歸檔主機及MDS/MDisperison郵件主機核心系統必須不斷的自我學習新的攻擊或是可被釣魚郵件.
研發單位將這一些攻擊及釣魚特徵都收錄在演算邏輯資料庫中作為判斷依據, 讓AI Spam系統功能藉由不斷的自我學習機制, 面對全年24小時零時差攻擊的釣魚信件及垃圾信件, 也能夠快速地做出精準的判斷, 進而有效減少垃圾信件及釣魚信件到使用者手上, 造成不必要的損失.