Schützen Sie Ihre E-Mail

    CyberGraph - KI-Cybersecurity

    Übersicht

    Leistungsstarke AI-Cybersecurity

    Mimecast CyberGraph nutzt künstliche Intelligenz (KI), um vor den am meisten ausweichenden und schwer zu entdeckenden E-Mail-Bedrohungen zu schützen, die Erkundungsmöglichkeiten der Angreifer einzuschränken und menschliche Fehler zu minimieren.

    Eigenschaften

    Schutz vor gezielten E-Mail-Bedrohungen

    Erfahren Sie mehr über die wichtigsten Funktionen, die Mimecast bietet, um das Sammeln von Informationen einzuschränken, Benutzer zu unterstützen und den E-Mail-Schutz zu verbessern.

    E-Mail-Tracker-Prävention

    Entschärft in E-Mails eingebettete Tracker und verhindert so die unbeabsichtigte Offenlegung von Informationen, die von einem böswilligen Akteur für einen Social-Engineering-Angriff verwendet werden könnten.

    Technologie für Identitätsgraphen durch maschinelles Lernen

    Erkennt anomale Verhaltensweisen, die auf eine bösartige E-Mail hindeuten könnten.

    Kontextabhängige Warnbanner

    Eingebettet in verdächtige E-Mails unter Verwendung von Crowdsourcing-Intelligenz und Farbcodierung, um die Benutzer am Ort des Risikos einzubeziehen und zu stärken.

    Vorteile
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    Sichern Sie Ihre E-Mail-Kommunikation mit KI-Cybersecurity, die sich mit den Bedrohungen weiterentwickelt

    Im Gegensatz zu regelbasierten Richtlinien lernt CyberGraph AI ständig dazu und erfordert daher fast keine Konfiguration. Dies entlastet die IT-Teams und verringert die Wahrscheinlichkeit von Fehlkonfigurationen, die zu Sicherheitsvorfällen führen könnten.

    Durch das Verständnis der Beziehungen und Verbindungen zwischen Absendern und Empfängern, einschließlich der Stärke oder Nähe der Beziehungen, kann CyberGraph anomales Verhalten erkennen und die Benutzer darauf hinweisen.

    Farbcodierte Warnungen, die die Art der Bedrohung hervorheben, geben den Nutzern die Möglichkeit, ihre Ansichten mitzuteilen, was das Modell des maschinellen Lernens stärkt und Crowdsourcing-Intelligenz liefert, von der alle Kunden profitieren.

    Wie es funktioniert

    Mimecast CyberGraph AI Cybersecurity, erklärt.

    Künstliche Intelligenz lernt Verhaltensweisen, um einen Identitätsgraphen zu erstellen. Dieser speichert Informationen über Beziehungen und Verbindungen zwischen allen Absendern und Empfängern, einschließlich der Stärke oder Nähe der Beziehungen. Sie lernt, was "normal" ist und erkennt anomale Verhaltensweisen, die mit anderen Verdachtsindikatoren kombiniert werden können, um das mit einer E-Mail verbundene Risiko zu bestimmen.

    FAQs

    Künstliche Intelligenz (KI) Cybersecurity FAQs

    How does artificial intelligence (AI) improve cybersecurity?

    Attackers constantly evolve their tactics to side-step traditional defenses, making it nearly impossible for IT security teams to fight off cyberattacks without the aid of artificial intelligence. By constantly ‘learning’ an organization’s environment and user behaviors to get smarter over time, AI tools create a baseline of normal, creating detections and alerts for anomalous behavior.

    What are the challenges of AI in cybersecurity?

    As AI matures and enterprises adopt it more broadly, threat actors are taking advantage: they can employ techniques like data poisoning to infect these systems and influence their output. And, because humans can introduce bias into AI models in a number of ways, cybercriminals can leverage flaws in a biased AI system. That’s why IT security teams must avoid relying solely on AI to detect threats.

    How can machine learning (ML) improve cybersecurity?

    Machine learning algorithms can help AI become more resilient. Using tactics such as training AI on unique data, analyzing patterns of errors in training data, and thinking like an adversary, organizations can use machine learning to make their AI models more resilient to attacks. Adding a new layer of defense – blocking hard-to-detect threats while alerting and detecting anomalous behavior – is critical.

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