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.

    Für die ausgehende Kommunikation nutzt die Funktion Missaddressed Email Protection innerhalb Mimecast Cybergraph KI-Lernverfahren, um Datenverluste zu verhindern, die durch den Faktor Mensch entstehen könnten.

    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

    Wie kann künstliche Intelligenz (KI) die Cybersicherheit verbessern?

    Angreifer entwickeln ihre Taktiken ständig weiter, um herkömmliche Abwehrmaßnahmen zu umgehen, so dass es für IT-Sicherheitsteams fast unmöglich ist, Cyberangriffe ohne die Hilfe künstlicher Intelligenz abzuwehren. Durch ständiges "Lernen" der Unternehmensumgebung und des Benutzerverhaltens werden KI-Tools im Laufe der Zeit immer intelligenter und schaffen eine Referenz für einen Normalzustand, so dass anormale Verhaltensweisen erkannt und gemeldet werden können.

    Was sind die Herausforderungen der KI im Bereich der Cybersicherheit?

    Da KI immer ausgereifter wird und Unternehmen sie immer häufiger einsetzen, machen sich auch Bedrohungsakteure die Vorteile zunutze: Sie können Techniken wie Data Poisoning einsetzen, um diese Systeme zu infizieren und ihre Ergebnisse zu beeinflussen. Und da Menschen auf verschiedene Weise Einfluss auf KI-Modelle nehmen können, können Cyberkriminelle Schwachstellen in KI-Systemen ausnutzen. Deshalb müssen IT-Sicherheitsteams vermeiden, sich bei der Erkennung von Bedrohungen ausschließlich auf KI zu verlassen.

    Wie kann maschinelles Lernen (ML) die Cybersicherheit verbessern?

    Algorithmen des maschinellen Lernens können der KI zu mehr Widerstandsfähigkeit verhelfen. Durch Taktiken, wie das Trainieren von KI mit spezifischen Daten, die Analyse von Fehlermustern innerhalb der Trainingsdaten und das Denken wie ein Angreifer, können Unternehmen maschinelles Lernen nutzen, um ihre KI-Modelle widerstandsfähiger gegen Angriffe zu machen. Das Hinzufügen einer neuen Sicherheitsebene, die schwer zu erkennende Bedrohungen blockiert und gleichzeitig anomales Verhalten meldet und erkennt, ist von entscheidender Bedeutung.

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