Kuruluşlar güvenli e-posta ağ geçitleri, çok faktörlü kimlik doğrulama ve kimlik korumaya yatırım yapmaya devam etse de, oltalama, iş e-postası ele geçirme (BEC) ve hesap ele geçirme (ATO) saldırıları güvenlik ekiplerinin karşılaştığı en kalıcı tehditler arasında yer alıyor. Yarın, 8 Temmuz'da BleepingComputer, 'Uyarıları Kovalamayı Bırakın: Davranışsal Yapay Zeka ile E-posta Güvenliğini Otomatikleştirin' başlıklı canlı bir web semineri düzenleyecek. Sunumu Abnormal AI Çözüm Mimarı Yöneticisi Dan Nickolaisen ve Novant Health Siber Tedbir ve Savunma Direktörü Eric Danneker yapacak.
Son birkaç hafta boyunca BleepingComputer, saldırganların geleneksel e-posta güvenlik kontrollerini atlamak için Cihaz Kodu oltalama, güvenilir gönderici taklidi, iş e-postası ele geçirme ve hesap ele geçirme gibi teknikleri nasıl kullandığını inceledi. Bu saldırılar uygulanma şekilleri açısından farklılık gösterse de, ortak bir özellikleri var: belirgin kötü amaçlı yazılımlar veya şüpheli ekler yerine giderek daha fazla güvenilir kimliklere, meşru hizmetlere ve normal iş iletişimlerine güveniyorlar.
Bu nedenle, güvenlik ekipleri genellikle şüpheli e-postaları manuel olarak araştırmak, kullanıcı etkinliklerini doğrulamak ve saldırganlar kuruluşa erişim sağladıktan veya güven oluşturduktan sonra yanıt vermek zorunda kalıyor. Bu web semineri, davranışsal yapay zekanın kuruluşların anormal iletişim kalıplarını belirlemesine, araştırmaları otomatikleştirmesine ve günümüzün gelişen e-posta tehdit ortamında yanıt çabalarını hızlandırmasına nasıl yardımcı olabileceğini keşfedecek.
Katılımcılar, uyarı yorgunluğunu azaltmak, araştırma verimliliğini artırmak ve karmaşık e-posta saldırılarına karşı savunmayı güçlendirmek için davranışsal yapay zekayı uygulayan güvenlik profesyonellerinden pratik bilgiler duyacak. Web seminerinde, modern oltalama, BEC ve ATO saldırılarının geleneksel e-posta güvenlik kontrollerini nasıl atlattığı, Cihaz Kodu oltalama ve güvenilir gönderici taklidinin neden başarılı olmaya devam ettiği, uyarı yorgunluğu ve manuel araştırmaların operasyonel etkisi ile davranışsal yapay zekanın tespit, araştırma ve düzeltme iş akışlarını nasıl otomatikleştirebileceği ele alınacak.
