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NLP를 사용하면 AI 시스템이 이메일과 메시지에서 텍스트를 이해하고 해석 할 수 있습니다. 예 : 피싱 감지 시스템의 이상 탐지 알고리즘은 전자 메일에 비정상적인 언어 패턴 또는 일반적인 커뮤니케이션 스타일에서 벗어나는 요청이있는 이메일을 표시 할 수 있습니다. 예 : 피싱 감지에 AI를 사용하는 사이버 보안 회사는 시스템이 새로운 피싱 데이터로 기계 학습 모델을 정기적으로 업데이트하여 시스템이 최신 피싱 기술을 식별 할 수 있도록합니다. 머신 러닝 알고리즘은 AI 구동 피싱 감지의 중추입니다.

피싱 감지 시스템은 의심스러운 언어, 개인 정보에 대한 긴급 요청 및 문법 및 철자의 이상과 같은 피싱 지표에 대한 이메일 및 메시지의 내용을 분석합니다. AI를 사용하면 실시간 위협 감지가 가능하여 시스템이 들어오는 이메일 및 메시지를 즉시 분석 할 수 있습니다. 이 시스템은 각 탐지에서 배우고 새로운 피싱 기술을 인식하는 능력을 향상시킵니다. 예 : Google의 기계 학습 모델은 새로운 피싱 위협으로부터 지속적으로 배우고 시간이 지남에 따라 정교한 피싱 공격을 감지하고 차단하는 능력을 향상시킵니다. Office 365 Phishing Protection Update는 관리자에게 사용자 및 도메인과 관련된 모든 시도를 식별하고 차단할 수있는 기능을 제공합니다.

Microsoft Office 365는 도메인 인증, URL 분석 및 기계 학습의 조합을 사용하여 수백만 명의 비즈니스 사용자를 보호하여 피싱 이메일을 감지하고 차단합니다. 이 즉각적인 분석은 피싱 시도가 해를 입히기 전에 차단하는 데 도움이됩니다. NLP는 언어, 어조 및 상황을 분석하여 합법적 인 커뮤니케이션과 피싱 시도를 구별 할 수 있습니다. 피싱 전자 메일이나 스팸을 완전히 피할 수는 없지만 확실히 자신을 식별 할 수있는 권한을 부여 할 수 있습니다. AI 도구는 피싱을 감지하기 위해 이메일에 내장 된 이미지와 URL을 분석 할 수 있습니다.

DDOS 공격을 수행하기위한 도구와 기술이 더욱 접근 가능해 지므로 빈도와 규모도 마찬가지입니다. 예 : 몸캠피싱 피싱 공격을 적극적으로 방지하는 은행은 고객에게 재무 정보가 안전하다는 것을 고객에게 안심시켜 고객 충성도를 향상시킵니다. 'Vishing'공격에 직면 할 때는 은행 직원이 신용 카드 세부 정보를 긴급히 요구하지 않을 것임을 기억하십시오. 피싱은 로그인 자격 증명 또는 신용 카드 번호와 같은 기밀 정보를 공개하도록 잠재적 인 피해자를 속이는 사이버 공격입니다.

종종, 그녀는 무료 iPod을위한 추첨을 제공하거나 현금 보너스를 약속함으로써 직원들에게 정보를 공개하도록 시도합니다. 강력한 피싱 감지 측정을 구현하면 정보를 보호하겠다는 약속을 보여줌으로써 고객 및 이해 관계자와의 신뢰를 구축합니다. 기계 학습 알고리즘은 현대 피싱 감지에서 중요한 역할을합니다. 예측 분석은 과거 데이터 및 기계 학습 모델을 사용하여 미래의 취약점 및 위협을 예측합니다. 사이버 보안 인식 문화를 촉진함으로써 사업은 사기에 희생 될 위험을 줄이고 사이버 위협으로부터 민감한 데이터를 보호 할 수 있습니다.

피해자는 공격자로부터 합법적이고 고등학교로부터 이메일을받을 수 있지만 그렇지 않습니다. 또한 실제로 PCR에 데이터를 쓸 수 없다는 점에서도 특별합니다. 머신 러닝 알고리즘은 방대한 양의 데이터를 분석하여 잠재적 인 보안 취약점을 나타내는 패턴과 이상을 식별합니다. 예 : Google은 머신 러닝을 사용하여 매일 수십억 개의 이메일을 스캔하여 피싱 시도를 식별하고 정밀하게 차단합니다. 주요 이메일 플랫폼 (예 : Microsoft 및 Google)의 회사는 쉬운 옵션 "보고서 피싱"을 제공합니다. 항상 이메일 제공 업체에 피싱을보고하십시오.

5 월 1 일 자정에 시계가 부딪 치면 더 이상 정부 계약에서 좋아하는 임원 뒤에서 귀하의 지원을 제공 할 수 없습니다. 이메일에 회신하면 많은 이메일 클라이언트에는 회신 아래에 응답하는 전체 메시지의 인용 된 버전이 포함됩니다. 정책은 커뮤니케이션 처리, 메시지 진정성 확인 및 의심스러운 활동보고에 대한 지침을 개요해야합니다. 여기에는 비정상적인 로그인 위치, 비정형 트랜잭션 패턴 및 정상 활동과의 기타 편차가 포함될 수 있습니다.

AI 시스템은 기준 행동 패턴을 설정하고 잠재적 인 위협을 제안하는 편차를 식별 할 수 있습니다. AI Systems는 정상적인 사용자 활동을 추적하고 계정 타협을 제안 할 수있는 편차를 표시합니다. NLP를 통해 AI 시스템은 보안 보고서, 자문 및 소셜 미디어 게시물과 같은 구조화되지 않은 데이터를 분석하고 해석하여 잠재적 인 취약점 및 위협을 식별 할 수 있습니다. AI는 기계 학습, 자연어 처리 (NLP) 및 행동 분석과 같은 고급 기술을 활용하여 전통적인 피싱 감지 방법을 향상시키고 진화하는 사이버 위협에 대한 강력한 방어 메커니즘을 제공합니다.

Phishlabs는 실시간 모니터링 및 피싱 사이트 테이크 다운을 포함한 포괄적 인 피싱 감지 및 완화 서비스를 제공하여 피싱 위협으로부터 조직을 보호합니다. DevOps 엔지니어는 실제 위협이 발생하기 전에 실제 위협을 식별하고 완화 할 수있는 안전하고 통제 된 환경을 제공합니다. 이 자동화 된 접근 방식은 조직이 최신 취약점 및 위협에 대한 최신 정보를 보장합니다. 사이버 범죄자가보다 정교한 피싱 방법을 개발함에 따라 AI는 이러한 새로운 위협을 인식하고 대응하도록 진화합니다.

피싱 시뮬레이션은 직원들에게 이러한 종류의 공격이 어떻게 사이버 범죄자가 사용하는지,이를 우회하는 방법을 알고있는 피싱 교육의 일부입니다. 아마도 더욱 놀라운 행위자는 Genai 도구를 사용하여 다양한 형식, 스타일 및 언어로 콘텐츠를 생성하여 전례없는 다양성과 대역폭을 제공하여 운영을 확장 할 수 있다는 것입니다. 위협 행위자는 이메일 시스템을 모니터링하는 것으로 알려져 있습니다.