應用領域 AI 服務應用
AI應用技術
機器學習(Machine Learning)、自然語言處理(NLP)、深度學習(Deep Learning)
技術應用領域
郵件病毒與惡意程式智慧模式辨認
應用名稱
AI SPAM郵件過濾器
應用描述
眾至AI SPAM融合了先進的人工智慧技術,主要分為AI寄信行為分析和AI內文分析兩大核心,有效提升郵件篩選的準確性和防護力。在AI寄信行為分析方面,系統通過分析郵件的表頭,識別郵件是否來自正常的寄信行為,或是由大量發送的異常行為所觸發。正常寄信行為通常依賴SPF、DKIM、DMARC等郵件認證標準來進行身份驗證,而異常行為則多見於批量發送郵件,例如電子報、通知郵件、垃圾郵件或釣魚郵件,這些郵件的寄信行為異常將作為主要判斷依據。通過這一過濾方式,系統能夠準確識別出潛在的垃圾郵件和釣魚郵件。在AI內文分析方面,系統依據電子郵件的內容特徵進行分類,運用AI演算法對郵件內文進行深度解析,包括語句特徵、發送時間區間、附件內容、外部連結的數量和特徵等。這些內容特徵有助於識別正常郵件、電子報、通知郵件、垃圾郵件及釣魚郵件。系統通過綜合分析內文及寄信行為,達到高效分類和篩選的目的。
運用技術
機器學習(Machine Learning)、自然語言處理(NLP)、深度學習(Deep Learning)
效益
1.AI SPAM技術可提供所有郵件系統服務商提升既有資安防禦壁壘強度,提升對不同新型態郵件攻擊的防禦力,適用於具郵件系統服務建構與維運之服務提供者,或應用於社群媒體等訊息往來之平台服務業者,當有業者透過不正常代理伺服器發出訊息時,可進行即時阻擋,並可持續學習,針對新型態攻擊進行更新。 2. AI SPAM特徵模型建構演算法:基於特徵提供郵件類型辨識型態之可能性百分比數據回饋,回饋辨識類型包含一般郵件軟體、WEBMAIL、郵件代轉及程式大量寄送等四類以上。分類正確的精準度達95%以上 F1 score 90 以上。
應用/研究單位
眾至資訊股份有限公司
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蔡宛妤
女士
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