IA & email marketing : une défense numérique révolutionnée
L'époque du spammeur qui envoyait le même message à tout le monde est révolue. L'utilisation du Machine & Deep Learning permet désormais de comprendre la finalité du message.
L’époque du spammeur qui envoyait le même message à tout le monde est bel est bien révolue. Les assauts sont devenus plus redoutables : ciblés, créatifs et exploitant des applications cloud réputées pour lancer des attaques malveillantes qui échappent aux moteurs de protection antispam.
L'utilisation de modèles de Machine Learning et de Deep Learning permet désormais de comprendre la finalité du message, de connaître l’expéditeur et si celui-ci se fait passer pour quelqu’un d’autre. Cela permet en outre d’analyser la conception d’un message légitime et d'identifier les parties de nature malveillante. Une technologie basée sur l’IA qui facilite la prédiction de ces marqueurs.
L’exploitation du Machine et du Deep Learning permet d’évaluer en simultané les composantes d’un email pour y détecter une intention malveillante, tout en autorisant l’accès aux messages légitimes
Ces deux modèles algorithmiques ont la capacité de générer des signaux qui reposent sur la détection de données. Ces signaux peuvent être ensuite exploités pour créer une règle de décision. Il est malgré tout important de noter qu’un signal généré n’est pas toujours synonyme de sanction, car il ne fournit pas à lui seul les informations requises pour déterminer l’intention du message.
Une manière de déterminer correctement la nature d’un message est, à l’aide de l’IA, la cartographie des relations entre les expéditeurs et les destinataires. En moyenne, seulement 8% du trafic du courrier électronique entrant d’une organisation provient de nouveaux expéditeurs, tandis que les 92% restants proviennent d’expéditeurs existants. Cependant, 9 messages malveillants sur 10 proviennent de nouveaux expéditeurs qui n’avaient jamais été identifiés auparavant.
L’IA apporte alors son intelligence pour répondre à ce biais. Cette technologie, par exemple, a la capacité de détecter l’usurpation d’identité d’utilisateurs et de marques. Souvent, les cyberattaquants se cachent derrière des marques connues pour gagner la confiance des utilisateurs. Bien qu’il existe des mécanismes de sécurité des emails qui freinent ces tentatives (la conformité DMARC), les hackers peuvent malgré tout atteindre l’utilisateur final. L’IA permet de comprendre quelle marque est usurpée en recherchant des logos et d’autres informations relatives à la marque.
Il est possible ensuite d’analyser le contenu du message (objet, texte, requête, signature…) avec ce que nous savons être des messages légitimes de cette marque. Si quelque chose ne correspond pas, un signal est généré pour être utilisé dans le cadre de la décision de sanction.
Il existe d’autres moyens d’exploiter l’IA, comme la détection de QR code, les demandes d’appel à l’action, le sentiment d’urgence, les fausses réponses…
Avec l'IA, même si l'attaquant modifie le texte, le format ou la requête du message, la menace est détectée et la technologie empêche les messages malveillants d'atteindre les utilisateurs finaux, préservant ainsi la sécurité des entreprises et de leurs informations.
Le paysage de la défense numérique a été modifié comme jamais. En exploitant l’IA, les entreprises disposent aujourd’hui d’un outil puissant pour lutter contre les menaces qui ne cessent d’évoluer et qui impactent les utilisateurs et compromettent l’intégrité de leurs données.