Bloquez les attaques inédites grâce à une détection des menaces par IA comportementale

L'IA peut aider à détecter les attaques de phishing en analysant le contenu des messages, le comportement des expéditeurs, les relations, les URL, les pièces jointes et les signaux visuels à la recherche de signes d'intention malveillante. L'analyse comportementale et l'apprentissage automatique peuvent identifier des activités suspectes susceptibles d'échapper aux règles et aux signatures.

Proofpoint combine la détection du phishing par IA avec une threat intelligence en temps réel concernant le langage, les relations, le contenu visuel et l'apprentissage automatique. Ce contexte plus large aide à détecter le phishing, les menaces BEC, les usurpations d'identité, les codes QR malveillants et d'autres attaques furtives.

Les attaques de phishing assistées par l'IA sont plus difficiles à détecter, car les cyberpirates peuvent créer rapidement des messages personnalisés qui imitent une communication légitime et évitent les modèles de menaces connus. Ces attaques peuvent ne pas comporter les signatures malveillantes, les indices linguistiques ou d'autres indicateurs sur lesquels repose la détection statique.

L'IA comportementale peut ajouter du contexte en analysant conjointement le langage, les relations, les modèles comportementaux, le contenu visuel et la threat intelligence. Elle contribue ainsi à identifier l'intention malveillante même lorsque des signaux individuels semblent légitimes.

La précision de la détection des menaces par IA dépend de la qualité de ses données, de ses modèles, de son contexte et de sa capacité à distinguer un comportement malveillant d'une activité légitime. L'utilisation de plusieurs signaux peut améliorer la détection tout en réduisant les faux positifs qui alourdissent la charge de travail des équipes de sécurité.

Proofpoint associe l'IA comportementale à un apprentissage continu et aux recherches humaines sur les menaces. Cette approche offre une efficacité de détection de 99,999 % avec un taux de faux positifs de 1 sur 19,7 millions, fournissant des verdicts précis et explicables qui favorisent une réponse aux incidents plus rapide.

Une plate-forme de threat intelligence collecte et analyse des données sur les menaces pour aider les équipes de sécurité à identifier les menaces de cybersécurité, à comprendre les cybercriminels et à améliorer la réponse aux incidents. Elle transforme des données brutes, telles que des indicateurs de compromission, des URL malveillantes et l'activité des cyberpirates, en renseignements exploitables.

Les plates-formes modernes peuvent également analyser des données provenant de diverses sources pour identifier des modèles et des menaces émergentes. Proofpoint associe une threat intelligence en temps réel à une IA comportementale et à un contexte à l'échelle de la plate-forme pour mieux comprendre l'intention des cyberpirates et détecter de nouvelles menaces que les signatures connues pourraient manquer.

Les plates-formes de threat intelligence aident à détecter les menaces « zero-day » en analysant les nouvelles données sur les menaces à la recherche de modèles, de comportements et d'indicateurs suspects avant que des signatures établies ne soient disponibles. Elles peuvent corréler des indicateurs de compromission, l'activité des cybercriminels, les infrastructures malveillantes et les campagnes émergentes pour révéler de nouvelles menaces de sécurité.

Proofpoint associe une threat intelligence en temps réel à une IA comportementale et à une analyse contextuelle pour identifier les modèles d'attaque inédits. Cela aide à détecter des menaces inconnues basées sur le comportement et l'intention, plutôt que de s'appuyer uniquement sur des attaques précédemment identifiées.