Plattform
Proofpoint Nexus

PLATTFORM FÜR VERHALTENSBASIERTE KI-BEDROHUNGSERKENNUNG

Stoppen Sie neuartige Angriffe mit verhaltensbasierter KI-Bedrohungserkennung

Verstehen Sie die Absicht von Angreifern mit Multi-Modell-KI, die erkennt, was andere Tools übersehen.

Demo anfordern Erleben Sie Nexus AI in Aktion
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ABSICHTSBASIERTE ERKENNUNG

Erkennen Sie mehr Bedrohungen mit absichtsbasierter Erkennung, die für umfangreicheren Kontext entwickelt wurde

Effektive KI-Bedrohungserkennung erfordert mehr als nur die isolierte Analyse von Nachrichten und Verhaltensindikatoren. Mehrere verhaltensbasierte KI-Modelle können Sprache, Beziehungen, visuelle Inhalte, Muster und Bedrohungsdaten parallel analysieren und diese Signale dann vereinheitlichen, um die Absicht der Angreifer besser zu verstehen. Dieser Multi-Modell-Ansatz hilft, neuartige und komplexe Bedrohungen zu erkennen und liefert klarere und erklärbarere Urteile.

Erkennung von mehr neuartigen Bedrohungen

Kombinieren Sie verhaltensbasierte KI, Bedrohungsdaten und mehrere Indikatortypen, um Angriffe zu identifizieren, die isolierte Erkennung übersehen kann.

detect more novel threats

Erkennung der Angreiferabsicht

Analysieren Sie Verhalten, Beziehungen und Inhalte im Kontext, um Risiken aufzudecken, die für sich gestellt legitim erscheinen.

Understand attacker intent

Erklärbarkeit der Entscheidungen

Sehen Sie die beitragenden Signale, den Risikowert und die Klassifikation hinter jedem Urteil, nicht nur den Endwert.

Get verdicts you can explain
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DIE WACHSENDE HERAUSFORDERUNG DES MASSSTABS

Angreifer skalieren neuartige Bedrohungen schneller, als sich statische Erkennung anpassen kann

Angreifer missbrauchen KI, um schnell personalisiertes Phishing, Business Email Compromise (BEC) und Nachahmungsangriffe zu starten. Diese Angriffe sehen aus wie normale Aktivitäten, sodass sie statische Regeln und Signaturen umgehen, wenn kein bekanntes Muster vorhanden ist. Außerdem können Erkennungstools bei der isolierten Analyse von Nachrichten, Verhalten und anderen Indikatoren den Kontext übersehen, der notwendig ist, um verdächtige Muster von legitimen Aktivitäten zu unterscheiden.

Die Abwehr dieser Angriffe erfordert Verständnis von Absicht und Verhalten mithilfe einer KI, die darauf ausgelegt ist, kontinuierlich aus dynamischen Bedrohungen zu lernen.

46  %

jährliche Zunahme bei E-Mail-Bedrohungen

Proofpoint, 2026

41  %

der Unternehmen geben an, dass sie Bedrohungen nicht kanalübergreifend korrelieren können

Proofpoint, 2026

4,5 -mal

höhere Klickrate für KI-generierte Phishing-Angriffe im Vergleich zu herkömmlichem Phishing

Microsoft, 2025

FUNKTIONEN DER PLATTFORM

Verwandeln Sie mehrere KI-Signale in ein einziges überzeugendes Bedrohungsurteil

Proofpoint Nexus AI vereint fünf spezialisierte verhaltensbasierte KI-Modelle in einem Bewertungsmodul, um Bedrohungen über E-Mail- und Collaboration-Kanäle hinweg zu erkennen. Die Modelle analysieren verschiedene Indikatoren parallel und kombinieren ihre Ergebnisse dann mit plattformweitem Kontext, um Muster zu erkennen und die Absicht der Angreifer besser zu verstehen. Das Bewertungsmodul gewichtet diese Indikatoren über mehr als 1.000 Attribute hinweg, um ein einheitliches Urteil und eine Bedrohungsklassifikation zu liefern, die Analysten verstehen und basierend darauf reagieren können.

Alle 60 Sekunden erkennt Proofpoint eine Bedrohung, die andere E-Mail-Sicherheitsanbieter übersehen, darunter:

27  %

weitere noch nie zuvor gesehene Bedrohungen

91  %

der hochentwickelten Bedrohungen, die andere Anbieter übersehen

97  %

der BEC-Bedrohungen, die andere Anbieter übersehen

Features

Nexus Language Model (LM)

Analysiert Sprache, Dringlichkeit, Kontext und Absicht, um Muster zu identifizieren, die mit Phishing, BEC und Social Engineering verbunden sind.

Nexus Relationship Graph (RG)

Analysiert Kommunikationsmuster und Beziehungen der Anwender, um Verhaltensanomalien, volumetrische Veränderungen und riskante Datenfreigaben zu erkennen.

Nexus Computer Vision (CV)

Analysiert visuelle Inhalte, um Phishing-Seiten, schädliche QR-Codes, Spoofing und Bedrohungen zu erkennen, die textbasierte Erkennung übersehen kann.

Nexus Machine Learning (ML)

Erkennt bekannte Angriffsmuster und entdeckt neue Anomalien mit mehreren ML-Techniken und prädiktiver Bedrohungserkennung.

Nexus Threat Intelligence (TI)

Nutzt Echtzeit-Bedrohungsdaten, um neue Bedrohungen und Taktiken zu identifizieren, und führt Sandbox-Analysen verdächtiger URLs und Anhänge durch.

Nexus Evaluation Engine

Kombiniert alle fünf verhaltensbasierten KI-Modelle zu einem erklärbaren Urteil und verbessert die Erkennung kontinuierlich mit jeder analysierten E-Mail.

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Nexus AI models attacker detection

ADAPTIVE KI

Lernen Sie kontinuierlich von neuen Bedrohungen, um die Erkennung zu verbessern

Nexus AI geht über einmalige Modellbewertungen hinaus, da neue Urteile, Attributionen von Kampagnen und menschliche Bedrohungsuntersuchungen in die verhaltensbasierten KI-Modelle zurückgeführt werden. Diese fortlaufende Rückkopplungsschleife verbessert die Mustererkennung und passt die Erkennung an, wenn sich die Angreifertaktiken weiterentwickeln, ohne dass manuelle Abstimmung erforderlich ist.

Nexus AI kombiniert kontinuierliches Lernen mit bewährter Leistung im großen Maßstab:

  • 99,999 % Erkennungseffizienz
  • False-Positive-Rate von 1:19,7 Millionen
  • 2,3 Billionen gescannte E-Mails

Features

Prädiktive Bedrohungserkennung

Beseitigt blinde Flecken und erfasst mehr reale Bedrohungen mit ML-gesteuerter Nachahmer-Klassifizierung sowie prädiktiver URL- und Malware-Sandbox-Analyse.

Verhaltensbezogene Erkennung

Neue Angriffsmuster werden mit Beziehungsdiagrammen, schädlichem URL-Kontext, Web-Isolierung und fortschrittlicher Anmeldedaten-Phishing-Erkennung aufgedeckt.

Kanalübergreifende Abwehr in allen Angriffsphasen

Erkennen Sie mehrstufige Angriffe in E-Mails, Cloud, Web und Collaboration-Tools, einschließlich E-Mail-Bombing, Prompt-Injection und kanalübergreifenden Kampagnen.

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ABDECKUNG DES GESAMTEN LEBENSZYKLUS

Erweitern Sie die Nutzung von Bedrohungsdaten auf jede Schutzebene

Wenden Sie dieselben verhaltensbasierten KI-Modelle und das Bewertungsmodul vor und nach der Zustellung sowie bei der Interaktion der Anwender mit Inhalten an. Kontinuierliche Bedrohungsbewertung hilft, Angriffe zu verhindern, die frühere Kontrollen umgehen oder erst nach der Zustellung schädlich werden, und ermöglicht die branchenweit erste Erkennung von KI-Prompt-Injection-Angriffen vor der Zustellung.

Schutz vor der E-Mail-Zustellung

Erkennen Sie raffinierte Bedrohungen wie KI-Prompt-Injection sowie Subscription Bombing, bevor sie den Posteingang erreichen.

Schutz nach der E-Mail-Zustellung

Erkennen und beheben Sie Bedrohungen, die nach der Zustellung manipuliert werden, z. B. Umleitungsangriffe und Schaddaten-Austausch.

Schutz zum Klickzeitpunkt

Stoppen Sie Malware und Diebstahl von Anmeldedaten beim Klicken mithilfe von URL-Veränderungen, Web-Isolierung und Sandbox-Analysen.

Schutz beim Login

Verhindern Sie Kontoübernahmen, indem Sie Versuche blockieren, Unternehmens-Anmeldedaten an nicht genehmigte Websites und Webanwendungen zu übermitteln.

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GRÜNDE FÜR PROOFPOINT

Proofpoint-Bedrohungserkennung mit verhaltensbasierter KI und klassische Bedrohungserkennung im Vergleich

Funktion Klassische Bedrohungserkennung Proofpoint-Bedrohungserkennung mit verhaltensbasierter KI
Erkennung neuartiger Bedrohungen Vergleicht Aktivitäten mit bekannten Regeln, Signaturen und Bedrohungsmustern Analysiert mehrere Signale und Verhaltensmuster, um bisher unbekannte Bedrohungen zu erkennen
Erkennung visueller Bedrohungen Text- und Signaturanalysen haben nur begrenzten Einblick, wenn schädliche Indikatoren in visuellen Inhalten verborgen sind Erkennt Phishing und Nachahmung, die in Bildern, QR-Codes und gefälschten Seiten jenseits des Textes versteckt sind
Erkennung der Angreiferabsicht Bewertet Bedrohungen mit weniger Verhaltens- und Kontextinformationen Kombiniert Verhaltensindikatoren mit plattformweitem Kontext, um die Absicht der Angreifer besser zu verstehen
Bedrohungskontext Analysiert einzelne Indikatoren ohne einheitlichen Kontext aus mehreren Modellen Verknüpft Sprache, Beziehungen, visuelle Inhalte, Muster und Echtzeit-Bedrohungsdaten
Erklärbarkeit der Entscheidungen Liefert Erkennungsergebnisse ohne eine einheitliche, auf mehreren Modellen basierende Erklärung der beitragenden Indikatoren Zeigt die beitragenden Signale, den Risikowert und die Klassifikation hinter jedem Urteil
Adaptive Erkennung Regeln und Signaturen erfordern, dass neue Bedrohungsmuster identifiziert und integriert werden Lernt kontinuierlich aus neuen Urteilen, Kampagnenattribution und menschlicher Bedrohungsforschung

Verbundener Schutz vor Kontoübernahmen sowie Lieferanten-, Messaging- und Nachahmungsrisiken

Schützen Sie Menschen und Daten mit verhaltensbasierter Erkennung mit mehreren Modellen auf der gesamten Proofpoint-Plattform, nicht nur im Posteingang.

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Erkennen Sie neuartige Bedrohungen, verstehen Sie Absichten und erhalten Sie mit verhaltensbasierter Multi-Modell-KI entscheidungsrelevante Urteile. Fordern Sie eine Demo an, um dies in Aktion zu sehen.

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Neueste Informationen von Proofpoint

KI ist nicht gleich KI: Warum Kontext und mehrschichtige Maßnahmen bei E-Mail-Sicherheit wichtig sind 

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Häufig gestellte Fragen (FAQs)

KI verbessert die Bedrohungserkennung, indem sie große Datenmengen analysiert und Muster erkennt, die Regeln und Signaturen möglicherweise entgehen. KI-gesteuerte Bedrohungserkennung kann Verhalten, Beziehungen, Inhalte und andere Indikatoren verknüpfen, um Anomalien und Cybersicherheitsbedrohungen zu erkennen.

Proofpoint ergänzt diese Analyse mit verhaltensbasierter KI, Echtzeit-Bedrohungsdaten und plattformweitem Kontext. Dies hilft, die Absicht der Angreifer zu identifizieren, Fehlalarme zu reduzieren und erklärbare Bedrohungsurteile zu erstellen, auf die Sicherheitsteams reagieren können.

KI kann Phishing-Angriffe erkennen, indem sie Nachrichteninhalte, Absenderverhalten, Beziehungen, URLs, Anhänge und visuelle Indikatoren auf Anzeichen böswilliger Absichten analysiert. Verhaltensanalysen und Machine Learning können verdächtige Aktivitäten erkennen, die Regeln und Signaturen entgehen.

Proofpoint kombiniert KI-Phishing-Erkennung mit Echtzeit-Bedrohungsdaten basierend auf sprachlichen Indikatoren, Beziehungen, visuellen Inhalten und Machine Learning-Analysen. Dieser größere Kontext hilft, Phishing, BEC, Nachahmung, schädliche QR-Codes und andere raffinierte Angriffe zu erkennen.

KI-gestützte Phishing-Angriffe sind schwerer zu erkennen, da Angreifer schnell personalisierte Nachrichten erstellen können, die legitime Kommunikation nachahmen und bekannte Bedrohungsmuster umgehen. Diese Angriffe weisen möglicherweise nicht die schädlichen Signaturen, sprachlichen Hinweise oder andere Indikatoren auf, auf die sich die statische Erkennung stützt.

Verhaltensbasierte KI kann Kontext hinzufügen, indem sie Sprache, Beziehungen, Verhaltensmuster, visuelle Inhalte und Bedrohungsdaten gemeinsam analysiert. Dies hilft, schädliche Absichten zu erkennen, selbst wenn einzelne Indikatoren legitim erscheinen.

Die Zuverlässigkeit KI-gestützter Bedrohungserkennung hängt von der Qualität ihrer Daten, Modelle, des Kontexts und der Möglichkeit ab, schädliches Verhalten von legitimen Aktivitäten zu unterscheiden. Die Verwendung mehrerer Indikatoren kann die Erkennung verbessern und gleichzeitig False Positives reduzieren, die für das Sicherheitsteam Arbeit verursachen.

Proofpoint verbindet verhaltensbasierte KI mit kontinuierlichem Lernen und menschlicher Bedrohungsforschung. Dieser Ansatz liefert eine Erkennungseffizienz von 99,999 % bei einer False-Positive-Rate von 1:19,7 Millionen und liefert präzise, erklärbare Urteile, die eine schnellere Reaktion auf Zwischenfälle unterstützen.

Eine Bedrohungsdatenplattform sammelt und analysiert Bedrohungsdaten, um dem Sicherheitsteam zu helfen, Cybersicherheitsbedrohungen zu identifizieren, Bedrohungsakteure zu verstehen und die Reaktion auf Zwischenfälle zu verbessern. Sie wandelt Rohdaten wie Kompromittierungsindikatoren (IOCs), schädliche URLs und Angreiferaktivitäten in entscheidungsrelevante Informationen um.

Moderne Plattformen können zudem Daten aus verschiedenen Quellen analysieren, um Muster und neue Bedrohungen zu erkennen. Proofpoint kombiniert Echtzeit-Bedrohungsdaten mit verhaltensbasierter KI und plattformweitem Kontext, um die Absicht der Angreifer besser zu verstehen und neuartige Bedrohungen zu erkennen, die bekannte Signaturen übersehen könnten.

Bedrohungsdatenplattformen helfen dabei, Zero-Day-Bedrohungen zu erkennen, indem sie neue Bedrohungsdaten auf verdächtige Muster, Verhaltensweisen und Indikatoren analysieren, bevor etablierte Signaturen verfügbar sind. Sie können Kompromittierungsindikatoren (IOCs), Aktivitäten von Bedrohungsakteuren, schädliche Infrastruktur und neue Kampagnen verbinden, um neue Sicherheitsbedrohungen aufzudecken.

Proofpoint kombiniert Echtzeit-Bedrohungsdaten mit verhaltensbasierter KI und kontextbasierten Analysen, um neuartige Angriffsmuster zu identifizieren. Dies hilft, unbekannte Bedrohungen anhand von Verhalten und Absicht zu erkennen, anstatt sich nur auf zuvor identifizierte Angriffe zu verlassen.