이메일 스팸 필터는 어떻게 작동합니까?

이메일은 항상 모든 비즈니스의 중심 커뮤니케이션 측면이었으며 앞으로도 그럴 것입니다. 대내외 핵심 채널 중 하나입니다.

불행히도 사이버 범죄자들도 이 사실을 잘 알고 있습니다. 이는 피싱 사기가 항상 악의적인 행위자가 선호하는 공격 벡터였던 이유 중 하나입니다.

전 세계적인 유행병, 전국의 대규모 원격 인력, 보안 위협에 대처하는 방법에 대한 제한된 지식, 해커가 번성할 수 있는 완벽한 환경을 제공합니다.

2020년 9월에 수집된 데이터에 따르면 피싱 위협의 빈도는 지난 몇 달 동안 상당히 증가했으며 기업은 매달 평균 1,185건의 공격을 경험했습니다.

그리고 이것이 조직에 의미하는 바는 무엇입니까? 이는 스팸으로부터 회사를 보호하고 피싱 공격을 방지하는 필터를 얻는 것을 의미합니다.

작동 방식과 모든 스팸 필터가 동일하지 않은 이유를 살펴보겠습니다.

"스팸 필터" 정의

먼저 스팸 필터링이 무엇인지 간단히 설명하겠습니다.

스팸 필터는 원치 않는 악성 이메일이 받은 편지함에 도착하는 것을 인식하도록 설계되었습니다. 기업은 일반적으로 직원이 스팸을 받고 피해를 입지 않도록 스팸 필터를 사용합니다.

스팸 필터는 인바운드 및 아웃바운드 메일에 자주 사용되지만 기업과 대다수의 사람들에게 수신 메일은 조사에 가장 관심이 많습니다.

오늘날 대부분의 스팸 필터는 클라우드 기반이지만 원하는 경우 온프레미스 솔루션에 대한 옵션도 있습니다.

이미 스팸 필터가 없습니까?

Outlook 및 Gmail과 같은 대부분의 이메일 제공업체에는 스팸 필터가 내장되어 있으므로 기존 스팸 폴더가 있을 수 있습니다.

그러나 이러한 보호 기능은 사용이 제한되어 있으며 일반적으로 비즈니스에 충분하지 않습니다.

스팸 필터링은 이러한 공급자의 주요 기능이 아니며 문제가 있는 경우도 있습니다.

예를 들어, 지난 7월 Google은 스팸을 효과적으로 필터링하는 데 상당한 문제를 겪었으며 전 세계 사용자가 악성 이메일 유입에 대해 불평했습니다.

이는 일반 사용자에게는 허용될 수 있지만 기업의 경우 피싱 시도의 희생양이 될 위험이 있으므로 신뢰할 수 있는 스팸 필터링 서비스가 필요합니다.

사이버 공격으로 인해 기업은 평균 500만 달러의 비용을 지출합니다. 대부분의 조직에서는 이러한 손실을 감당할 수 없습니다.

스팸 필터는 무엇을 검색합니까?

스팸 필터는 수신 메일을 평가하고 다양한 요인에 따라 점수를 할당합니다. 필터마다 다른 평가 방법을 사용하므로 일부 이메일은 기준을 통과하고 다른 이메일은 통과하지 못할 수 있습니다. 이러한 유형의 필터링을 일반적으로 발견적 필터라고 합니다.

다음은 검색하는 항목 중 일부입니다.

원천

이메일은 어디에서 왔습니까? 의혹을 제기하는 주소인가, 검증된 주소인가?

평판

일부 주소의 평판이 우선합니다. 고품질 스팸 필터는 이전에 플래그가 지정된 주소를 인식하고 차단 목록에 추가합니다.

콘텐츠

이메일 자체에 무엇이 있습니까? 사본에 의심스러운 링크, 첨부 파일 또는 스팸 언어가 있습니까? 그렇다면 필터링됩니다.

약혼

이것은 주로 수신자가 특정 주소에서 이메일 수신을 선택했는지 여부와 관련이 있습니다. 예를 들어, 사용자가 수신한 이력이 없는 뉴스레터는 지난 1년 동안 받은 월간 반복 뉴스레터보다 더 적극적으로 필터링됩니다.

귀하의 비즈니스에 필요한 것은 무엇입니까?

조직에는 직원에게 도달하는 스팸의 양을 효과적으로 줄일 수 있는 우수한 필터가 필요합니다.

직원이 주의해야 할 사항에 대한 교육과 함께 이는 기업이 사이버 범죄의 피해자가 될 가능성을 크게 줄이는 효과적인 방법입니다.

스팸 필터에서 무엇을 기대해야 합니까?

위협 탐지

최신 필터에는 일종의 통합 위협 탐지 솔루션이 있는 경우가 많습니다.

이는 공격자가 접근 방식을 변경하고 위험 신호를 발생시켜야 하는 방법을 더 잘 이해하기 위해 AI와 머신 러닝을 사용하여 수조 개의 데이터 포인트를 분석한다는 것을 의미합니다.

여기에는 메시지 콘텐츠 및 속성, 악의적인 의도와 관련된 도메인 및 주소, 필터링할 항목과 허용할 항목을 파악하기 위한 기타 이상 현상이 포함됩니다.

시계

이미 대규모 고객 기반을 보유하고 있는 기업의 솔루션을 보유하는 것이 좋은 생각인 경우가 많습니다.

예를 들어 Impact에서는 고객을 위해 Proofpoint를 사용합니다. Proofpoint는 100,000명 이상의 고객 기반을 가지고 있기 때문에 많은 데이터를 가져와 평가할 수 있습니다.

즉, 새로운 공격 벡터나 악의적인 행위자가 있는 경우 하루에 20억 개 이상의 이메일을 분석하기 때문에 이미 이를 모니터링하고 대응했을 가능성이 큽니다.

항상 솔루션 제공업체를 고려하고 AI 및 기계 학습을 효과적으로 사용할 수 있는 데이터가 있는지 스스로에게 물어보십시오.

직원 위험

사이버 공격을 방지하기 위해 스팸 필터에 의존해야 하는 만큼 직원에 관한 한 가장 큰 위험 요소를 처리하는 것도 중요합니다.

양질의 스팸 필터 솔루션도 이러한 지식을 제공할 수 있어야 합니다. 이것은 피싱 이메일을 열 가능성이 가장 높은 직원을 확인하기 위해 사용자에게 시뮬레이션된 피싱 이메일을 보내는 방법일 수 있습니다.

또한 가장 표적이 된 사용자가 누구인지 평가해야 합니다. 사이버 공격자가 민감한 정보를 정기적으로 다루는 사람을 구체적으로 표적으로 삼는 경우 피해자가 되지 않기 위해 알아야 할 정보입니다.

이는 공격으로부터 비즈니스를 보호하고 사이버 범죄자에게 또 하나의 장애물을 만드는 데 필수적인 교육과 더 광범위하게 연결됩니다.

해커는 항상 저항이 가장 적은 경로를 선호합니다. 직원에게 피싱 시도를 탐지하도록 교육하지 않은 기업은 이미 있는 기업보다 공격을 받을 가능성이 훨씬 더 높습니다.

교육 모듈은 우수한 스팸 필터 솔루션에서 기대해야 합니다.

결론

스팸 필터는 최신 기술을 사용하여 악성 통신이 받은 편지함에 도달하는 것을 방지합니다. 표준 필터는 대부분의 이메일 제공업체에 포함되어 있지만 그 자체로는 독립 실행형 솔루션만큼 효과적이지 않습니다.

조직은 기계 학습 및 AI와 같은 최신 기술을 활용하고 직원 교육을 제공하는 고품질 스팸 필터를 구현하여 사이버 범죄의 피해자가 되지 않도록 해야 합니다.

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