在衡量電子郵件安全解決方案的有效性時，有兩個標準高于其他標準。首先是準確性問題：該解決方案是否始終如一地捕獲惡意電子郵件，同時允許合法且無威脅的通信通過？或者用最簡單的話來說，它是阻止壞事而允許好事嗎？

在第一個標準中，決策者明智地考慮兩個微妙不同但同樣重要的問題：它是否真的阻止了壞事（即它是否在正確的時間采取有意義的行動），以及它是否阻止了真正的壞事（即它不僅捕獲了唾手可得的果實，而且捕獲了通常繞過網關的更高級的電子郵件威脅，例如可能花費數萬美元的受信任的第三方冒充攻擊）？

在考慮投資回報 (ROI) 時，第二個因素通常沒有得到應有的重視：產品需要 IT 團隊投入多少時間和精力？網絡安全應該成為 IT 專業人員和整個企業的推動力，但在很多情況下，電子郵件工具會無意中阻止合法流量并篡改郵件流，從而增加人員團隊的工作量并擾亂業務運營。

此博客解釋了基于AI 的電子郵件安全方法如何不僅提供更好的準確性和捕獲率，而且還通過一種自我學習并幾乎立即生效的解決方案顯著縮短了獲得能力的時間。

領先時代

大多數組織繼續與傳統的“安全”電子郵件網關作斗爭，這些網關不僅錯過了高級電子郵件攻擊，而且占用了 IT 安全人員的寶貴時間，他們很容易發現自己每周要花費 20 多個小時來處理 PowerShell 腳本，查找和刪除收件箱中的惡意電子郵件，跟進員工，并對工具進行配置更改。那些乏味、影響不大的時間可以用來主動提高安全性并掌握潛在威脅。

現在讓我們看看自主人工智能技術是如何處理電子郵件安全的。Antigena 電子郵件利用無監督機器學習來“在工作中”學習，識別每個用戶和郵箱的“正常”行為。由于這種自學習方法，它無需任何調整即可適應工作實踐的長期變化，并且很容易區分惡意行為和簡單的異常行為。Antigena Email 的發現以任何人都易于理解的方式進行標記和呈現：無論是您、您的新入門者還是您的執行團隊。

Antigena 電子郵件旨在讓您無需瀏覽冗長的手冊或記住首字母縮略詞和定制術語。當發生電子郵件安全事件時，它會安靜地處理它，而不會對更廣泛的業務產生影響。此外，它可以自動顯示一個簡單的、高級別的事件敘述，用日常語言告訴您您需要知道什么、電子郵件為什么不好，以及 Antigena Email 采取行動的原因。

看護網關

讓我們回到網關一秒鐘。正如我們在之前的博客文章中所討論的那樣，這些工具依賴于一系列信譽檢查來識別惡意電子郵件：它們單獨檢查每封電子郵件，運行域、IP 地址以及針對一系列黑名單的任何文件哈希。然而，網絡犯罪分子很容易通過購買數千個域名（通常每個只需幾美分）并縮短他們的攻擊周期來繞過這一點。正如以前從未見過的那樣，新域沒有聲譽，因此網關必須冒著錯過新攻擊的風險，或者在每種情況下都承擔威脅并每周處理成百上千的誤報。

對于安全團隊來說，這意味著必須不斷地監控技術并“發布”被阻止的非威脅性電子郵件。

此外，網關經過硬編碼以某種方式運行，因此如果數字環境發生重大且不可預見的變化——例如突然過渡到遠程工作——則需要重新配置。在許多情況下，這可能是一項艱巨且耗時的任務。通過一系列復選框和切換按鈕，無需經過適當培訓，IT 安全員工只需單擊一下即可在整個組織中大幅改變郵件流。說他們在談論必須每天檢查的已處理電子郵件隊列時工作過度。組織認為全面保護需要積極的策略和隨之而來的相關手動工作。事實上，情況恰恰相反：激進的策略使 IT 團隊負擔過重，對組織的安全地位產生負面影響。

AI 電子郵件安全：設置并忘記它

將圖 1 與上面的危險復選框進行對比。在圖 1 中，做后端工作的是 AI，而不是用戶。每封電子郵件都在發件人、收件人、通信歷史、鏈接、一天中的時間和一長串其他指標的上下文中進行分析。當對數據提出數百萬個問題時，不可能嘗試對這些問題進行編程或完全理解審訊的水平。

當識別出威脅時，AI 會根據威脅的性質采取外科手術式和相稱的反應，而不是大刀闊斧地做出反應。該技術在幾分鐘內安裝完畢，這就是它所做的所有配置和微調：然后系統會持續不斷地更新其對組織的理解，而無需人工干預。

為什么 IT 很重要

我們正面臨著日益嚴重的網絡技能短缺，甚至在大流行之前，安全團隊往往很精簡而且人手不足。轉向遠程工作所帶來的工作實踐發生了巨大變化，這給 SOC 帶來了更大的壓力。尋找不僅準確，而且可以為安全團隊節省大量時間的技術，現在比以往任何時候都更加重要。

這導致成千上萬的組織放棄他們現有的網關，轉而采用一種根本不同的電子郵件安全方法，在這種方法中，AI 承擔了重任，而不是過度緊張的 IT 團隊。