Quay lại

Ứng dụng Machine Learning và AI trong chặn lọc mail

Cập Nhật Lần Cuối: 22/02/2024

Ứng dụng Machine Learning và AI trong chặn lọc mail

Trong thời đại ngày nay, khi mà sự phát triển liên tục của công nghệ đưa ra những thuận lợi và thách thức mới, nguy cơ bị đe dọa an toàn thông tin qua email đang trở nên ngày càng nghiêm trọng. Từ đó, công nghệ Máy học (Machine Learning) và công nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) đã xuất hiện và trở thành công cụ đắc lực để ngăn chặn những cuộc tấn công email tinh vi. Bài viết sau đây sẽ giải đáp cách thức mà các công nghệ này giúp nâng cao năng lực bảo mật trước các mối đe dọa từ tấn công email.

Giới thiệu về công nghệ Máy Học (Machine Learning) và công nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)

Công nghệ Máy Học (Machine Learning) là gì?

Công nghệ Máy Học (Machine Learning), tập trung vào việc xây dựng các thuật toán và mô hình thống kê cho phép hệ thống máy tính học từ dữ liệu mà không cần lập trình rõ ràng. Trong lĩnh vực an ninh mạng, Công nghệ Máy Học đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao khả năng phát hiện và phân tích mối đe dọa. Các thuật toán của Machine Learning có thể được huấn luyện trên các tập dữ liệu lớn để nhận ra các mô hình bình thường và bất thường trong lưu lượng mạng, hành vi của người dùng hoặc hoạt động của hệ thống. Khả năng học tập thích ứng này cho phép các hệ thống Machine Learning phát triển và tinh chỉnh độ chính xác của chúng theo thời gian, cung cấp một phương thức hiệu quả để xác định các mối đe dọa mạng mới và tinh vi.

Công nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) là gì?

Công nghệ Trí Tuệ Nhân Tạo (AI) mang khái niệm rộng hơn, bao gồm việc phát triển các hệ thống có khả năng mô phỏng trí tuệ con người, bao gồm học tập, suy luận, theo dõi các dấu hiệu bất thường để kịp thời phát hiện các cuộc tấn công mới. Hiện nay, công nghệ AI được tận dụng để tạo ra các hệ thống thông minh tự động hóa quá trình ra quyết định, phân tích nhanh chóng các tập dữ liệu lớn và phản ứng với các sự cố an ninh theo thời gian thực. Điều này giúp tăng khả năng tiếp cận chủ động linh hoạt để xác định và giảm thiểu các rủi ro tiềm tàng.

Vai trò của Machine Learning và AI trong bảo mật thông tin

Trong lĩnh vực an ninh và an ninh mạng, công nghệ Machine Learning và công nghệ AI đại diện cho những công nghệ tiên phong, đóng vai trò then chốt trong việc củng cố hệ thống phòng thủ kỹ thuật số trước các mối đe dọa không ngừng phát triển.

Việc tích hợp AI và Machine Learning trong an ninh và an ninh mạng giúp cung cấp một hệ thống phòng thủ chủ động và thông minh, tăng khả năng phòng vệ trước sự biến chuyển không ngừng của các rủi ro an ninh mạng. Những công nghệ này cho phép các tổ chức vượt ra khỏi các phương pháp dựa trên quy tắc truyền thống, xác định các điểm bất thường, dự đoán các mối đe dọa tiềm ẩn và tự động hóa các tác vụ bảo mật thông thường.

Một trong những ứng dụng quan trọng của Machine Learning là trong lĩnh vực Phát hiện Xâm nhập (IDS/IPS), nơi mô hình học máy được sử dụng để xác định các hoạt động đáng ngờ trong mạng và phát hiện xâm nhập. Điều này giúp tổ chức đáp ứng nhanh chóng đối với các sự cố an ninh.

Cùng với đó, công nghệ AI cũng đóng vai trò quan trọng trong việc phòng ngừa và phản ứng nhanh với các mối đe dọa. Hệ thống Phản ứng Xâm nhập (NIDS) sử dụng AI để tự động phản ứng với các sự cố bảo mật, cấp quyền hoặc tắt kết nối mạng để ngăn chặn mối đe dọa trước khi gây hậu quả lớn.

Ngoài ra, AI và Machine Learning đóng vai trò quan trọng trong việc phân tích rủi ro. Các mô hình dự đoán và đánh giá rủi ro có thể tự động xác định mức độ nguy cơ và ưu tiên các rủi ro để tổ chức có thể triển khai biện pháp phòng ngừa một cách hiệu quả.

Trong mối quan hệ với bảo mật mạng, AI và Machine Learning được sử dụng để phòng ngừa phishing và tấn công mạng. Phát hiện các kỹ thuật lừa đảo thông dụng trong phishing thông qua việc phân tích nội dung email và hành vi người dùng là một ứng dụng quan trọng. Đồng thời, giám sát hành vi mạng cũng được thực hiện bởi AI để phát hiện các hoạt động đáng ngờ và không bình thường.

Cuối cùng, AI và Machine Learning cũng đóng góp vào việc thực hiện bảo mật tự động. Hệ thống có khả năng triển khai các biện pháp bảo mật tự động dựa trên dữ liệu và học máy, giảm thời gian phản ứng và tăng khả năng đối phó với mối đe dọa ngày càng phức tạp.

Trong bối cảnh mà các mối đe dọa đe dọa về bảo mật và an ninh mạng tiếp tục phát triển, AI và Machine Learning trở thành những công cụ không thể thiếu trong việc thúc đẩy sự đổi mới và nâng cao tính hiệu quả trong việc bảo vệ thông tin và dữ liệu của doanh nghiệp. Sự kết hợp của AI và Machine Learning mang lại những cải tiến quan trọng trong lĩnh vực bảo mật thông tin, giúp tổ chức duy trì môi trường an toàn và an ninh.

Các mối đe dọa từ email đối với doanh nghiệp

Mối đe dọa email doanh nghiệp Các mối đe doạ từ email mà doanh nghiệp thường gặp

Thư rác

Thư rác ngày càng trở thành mối đe dọa phổ biến và nguy hiểm đối với người sử dụng email, với nội dung quảng cáo, lừa đảo và thông tin rác. Theo báo cáo của Statista, năm 2023, 58% tổng số lượng 347,3 tỷ email là thư rác, đặt ra thách thức lớn đối với giao tiếp qua email.

Báo cáo của Verizon cho biết 60% doanh nghiệp gặp tấn công từ thư rác, ảnh hưởng đến năng suất và tăng nguy cơ mất thông tin quan trọng. Vấn đề này ngày càng nghiêm trọng, yêu cầu triển khai biện pháp bảo mật email chặt chẽ. Các tổ chức cần lọc và ngăn chặn thư rác, đồng thời nâng cao cảnh báo và nhận thức nguy cơ từ thư rác, đảm bảo bảo vệ thông tin và hiệu suất mạng.

Tấn công mã độc

Tấn công mã độc qua email ngày càng là mối đe dọa lớn, gây hậu quả nặng nề cho người dùng và doanh nghiệp. BSA báo cáo doanh nghiệp mất trung bình 2,6 triệu USD mỗi năm vì tấn công phần mềm độc hại. Số lượng phần mềm độc hại theo Malwarebytes tăng 20% trong năm 2023, làm tăng cường cảnh báo về sự gia tăng cả về số lượng và phức tạp của mối đe dọa. Đối mặt với thách thức này, cần tăng cường biện pháp bảo mật và triển khai công nghệ chống malware để ngăn chặn tấn công trước khi gây thiệt hại.

Lừa đảo qua mail

Lừa đảo qua mail là tấn công nguy hiểm nhằm lừa dối người dùng để tiết lộ thông tin nhạy cảm, thường thông qua email giả mạo từ nguồn đáng tin cậy. Doanh nghiệp mất trung bình 3,6 triệu USD/năm vì lừa đảo, theo Ngân hàng Thế giới. Số lượng email lừa đảo phát hiện tăng 30% trong năm 2023 theo Phishing Hunter, đòi hỏi biện pháp bảo mật và giáo dục người dùng để ngăn chặn kế hoạch lừa đảo ngày càng tinh vi.

Thỏa hiệp email doanh nghiệp (BEC)

BEC, hay Business Email Compromise, là chiến lược lừa đảo giả mạo tổ chức đáng tin cậy để đánh lừa người dùng thực hiện hành động có hại, như chuyển tiền hoặc cung cấp thông tin nhạy cảm. Doanh nghiệp mất trung bình 2,9 triệu USD/năm vì cuộc tấn công BEC, theo FTC. Số lượng trường hợp BEC tăng 40% trong năm 2023 đặt ra nhu cầu cập nhật biện pháp bảo mật và tăng cường giáo dục nhân viên về chiến lược lừa đảo mới.

Tấn công DDoS và bot độc hại

Tấn công DDoS và lây lan bot độc hại qua email đang ngày càng là mối đe dọa nặng nề đối với doanh nghiệp, gây gián đoạn dịch vụ, mất mát dữ liệu và thậm chí là thiệt hại tài chính. Báo cáo của Check Point cho biết số lượng bot độc hại cũng tăng 20% trong năm 2023, tăng rủi ro xâm nhập, lây nhiễm và tăng cường khả năng tấn công, gây hậu quả nặng nề cho doanh nghiệp. Trước tình hình phức tạp của môi trường mạng, việc triển khai biện pháp bảo mật mạnh mẽ và cập nhật liên tục về kỹ thuật và chiến thuật tấn công là hết sức quan trọng để đối mặt với mối đe dọa đa dạng này một cách hiệu quả.

Tấn công xác thực trên máy chủ email

Tấn công xác thực trên máy chủ email ngày càng trở thành đe dọa đáng kể, có nguy cơ lớn về việc đánh cắp thông tin quan trọng như tên người dùng và mật khẩu. Theo báo cáo của Verizon, 30% vụ vi phạm dữ liệu bắt đầu từ cuộc tấn công xác thực, làm nổi bật sự quan trọng của việc ngăn chặn nguồn gốc của chúng.

Proofpoint báo cáo số lượng cuộc tấn công xác thực trên máy chủ email tăng 25% trong năm 2023, thể hiện sự tinh vi và phức tạp ngày càng cao của kỹ thuật tấn công. Điều này đặt ra yêu cầu cao cho tổ chức tập trung vào cải thiện và củng cố biện pháp bảo mật xác thực email, nhằm bảo vệ tài khoản và thông tin quan trọng một cách hiệu quả.

Machine Learning và AI được sử dụng trong chặn lọc mail như thế nào?

Ứng dụng các thuật toán AI trong chặn lọc email

Trong hệ thống chặn lọc email, các thuật toán Trí tuệ Nhân tạo (AI) chủ yếu sử dụng hai loại thuật toán chính là xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và trí tuệ nhân tạo hình ảnh (CV).

Phân tích ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing): Sử dụng các thuật toán để phân tích ngôn ngữ tự nhiên trong email để phát hiện các mối đe dọa. Ví dụ, các thuật toán này có thể được sử dụng để phát hiện các từ hoặc cụm từ trong email có thể cho thấy email đó là thư rác hoặc lừa đảo.

Trí tuệ nhân tạo hình ảnh (Computer Vision): Sử dụng các thuật toán để phân tích hình ảnh trong email để phát hiện các mối đe dọa. Ví dụ, các thuật toán này có thể được sử dụng để phát hiện các hình ảnh của tiền, thẻ tín dụng, hoặc thông tin cá nhân khác trong email, những hình ảnh này thường được sử dụng trong các email lừa đảo.

Kết hợp cả hai loại thuật toán này giúp hệ thống chặn lọc email ngày càng hiệu quả trong việc phát hiện và ngăn chặn các mối đe dọa đến từ thư rác và các hình thức lừa đảo trực tuyến.

Các kỹ thuật Machine Learning được sử dụng trong chặn lọc email

Trong hệ thống chặn lọc email, các kỹ thuật Machine Learning bao gồm:

Phân loại máy học (Machine Learning Classification): Sử dụng mô hình học máy để phân loại email thành thư rác hoặc không phải thư rác. Đây là kỹ thuật phổ biến nhất và hiệu quả trong chặn lọc email.

Phân tích hành vi (Behavioral Analysis): Áp dụng các thuật toán để phân tích hành vi người dùng và phát hiện mối đe dọa tiềm ẩn. Ví dụ, có thể sử dụng thuật toán để phát hiện người dùng thường xuyên mở các email thư rác hoặc nhấp vào các liên kết trong các email đó. Đây là một phương tiện hiệu quả để nhận biết các mẫu hành vi đáng ngờ và tăng cường khả năng chặn lọc email.

Các mô hình Máy học được sử dụng trong chặn lọc email thường là các mô hình phân loại nhị phân, tức là mô hình sẽ phân loại email thành hai loại: thư rác hoặc không phải thư rác. Các mô hình này được đào tạo trên một tập dữ liệu lớn các email đã được phân loại trước thành thư rác hoặc không phải thư rác. Sau khi được đào tạo, các mô hình có thể sử dụng các đặc điểm của email, chẳng hạn như nội dung, địa chỉ IP của người gửi, hoặc tên miền của người gửi, để phân loại các email mới.

EG-Platform - Giải pháp bảo mật doanh nghiệp khỏi các cuộc tấn công email tinh vi

Nền tảng EG-Platform, giải pháp bảo mật email tiên tiến của VNETWORK, tích hợp các công nghệ hàng đầu, đặc biệt là Trí tuệ Nhân tạo (AI) và Học máy (Machine Learning), nhằm bảo vệ email doanh nghiệp mạnh mẽ và hiệu quả.

Một trong những công nghệ hàng đầu được EG-Platform sử dụng là Phân tích Hành vi, giúp đánh giá hành vi của người dùng và hệ thống để phát hiện mọi biểu hiện bất thường, có thể là dấu hiệu của cuộc tấn công. Công nghệ này tận dụng khả năng đánh giá toàn diện, từ quá trình mở email đến tương tác với nội dung, để nhanh chóng phát hiện và đối phó với các hành động đe dọa.

Phân tích Ngữ nghĩa, chú trọng vào việc kiểm tra nội dung của email để phát hiện mã độc, lừa đảo và mọi mối đe dọa tiềm ẩn khác. Công nghệ này giúp nhận diện các yếu tố nguy hiểm ngay trong văn bản, bao gồm cả liên kết độc hại và ngôn ngữ lừa đảo, tăng cường khả năng phòng ngừa.

Công nghệ Máy học sử dụng thuật toán học máy để liên tục phân tích dữ liệu và phát hiện các mối đe dọa mới. Điều này giúp EG-Platform duy trì hiệu quả ngăn chặn cao, với khả năng tự động cập nhật mô hình, đồng thời đảm bảo rằng hệ thống luôn đối mặt với môi trường đa dạng và thách thức ngày càng phức tạp của an ninh email doanh nghiệp.

Ngoài ra, EG-Platform còn được trang bị Bộ 3 màn lọc như sau:

SpamGuard: là hệ thống bộ lọc thư rác tiên tiến sử dụng Machine Learning và công nghệ Bayesian. Màn lọc này được xây dựng để ngăn chặn máy chủ trung gian bất hợp pháp, giảm thiểu thư rác hàng loạt và đối phó hiệu quả với Phishing Mail, Virus, và mã độc Ransomware. Bên cạnh đó, nhằm hỗ trợ người dùng, SpamGuard còn cung cấp tính năng quản lý truy cập email server dựa trên tiêu chí mà doanh nghiệp xây dựng.

Receive Guard: là giải pháp bảo vệ email chiều nhận mạnh mẽ, ngăn chặn hiệu quả email giả mạo, tấn công APT và BEC. Hệ thống này thực hiện kiểm tra URL và phân tích hành vi người dùng trực tiếp, có khả năng chuyển đổi URL thành ảnh để đảm bảo an toàn. Sử dụng Machine Learning, Receive Guard nhận diện tên miền giả mạo và kiểm tra email đến vùng ảo, tăng cường khả năng phát hiện mối đe dọa. Đồng thời, Receive Guard ngăn chặn máy chủ trung gian bất hợp pháp và kiểm tra mail giả mạo, theo dõi thay đổi tuyến đường gửi mail.

Send Guard: là giải pháp bảo vệ email chiều gửi mạnh mẽ, giúp quản lý và phê duyệt email trước khi gửi để đảm bảo tính an toàn của thông tin. Hệ thống này kiểm tra nội dung để ngăn chặn rò rỉ thông tin, hỗ trợ gửi và thu hồi email an toàn. Send Guard đặc biệt hiệu quả trong việc chặn kết nối từ các hệ thống dựa trên IP hoặc quốc gia, cũng như chặn kết nối từ Outlook.

EG-model.png Bộ 3 màn lọc email của EG-Platform

Ngoài ra, màn lọc này còn cung cấp khả năng thiết lập quy trình phê duyệt trước khi gửi, giúp tăng cường khả năng kiểm soát email gửi đi. Thông qua báo cáo chi tiết qua nhật ký truy cập máy chủ, Send Guard giúp theo dõi và đánh giá hoạt động liên quan đến hệ thống email, ngăn chặn phản hồi từ email độc hại và kiểm soát chuyển tiếp email.

Sự kết hợp linh hoạt giữa các công nghệ độc đáo này không chỉ đảm bảo hiệu suất và khả năng phòng thủ mạnh mẽ mà còn đưa EG-Platform trở thành lựa chọn hàng đầu cho doanh nghiệp đòi hỏi sự an toàn và ổn định trong giao tiếp qua email.

Nền tảng EG-Platform thuộc VNETWORK là giải pháp bảo mật email toàn diện, đảm bảo tính kịp thời và hiệu quả trong việc bảo vệ doanh nghiệp khỏi các cuộc tấn công email tinh vi. Hãy liên hệ trực tiếp với chúng tôi qua hotline (028) 7306 8789 hoặc truy cập contact@vnetwork.vn để được tư vấn chi tiết.

Sitemap HTML