Mesterséges intelligencia az érzékeny adatok felismerésére Azure e-mailekben

ai az e-mail biztonságban: mit észlel az AI és miért számít

Az AI nap mint nap javítja a modern e-mail védelmet. Először is, használja a TERMÉSZETES NYELVFELDOLGOZÁST és a gépi tanulást mintázatok felismerésére, nem csak kulcsszavakra, így a rendszerek képesek kontextus alapján érzékeny tartalmakat jelölni, például jogi megjegyzéseket, pénzügyi adatokat és bejelentkezési adatokat. Másodszor, az osztályozó modellek és az entitásfelismerés további bizalmi rétegeket adnak. Harmadszor, a kontextuális súlyozás csökkenti a zajt és segít, hogy a csapatok a fontosabb esetekre összpontosítsanak. Ennek eredményeként a szervezetek gyorsabban észlelik a problémákat és megakadályozzák az adatvédelmi incidenseket, mielőtt azok továbbterjednének.

Gyakorlatilag az AI átvizsgálja az e-mail törzsét, a csatolmányokat és a fejléc metaadatokat. Olyan mintázatokat keres, amelyek személyesen azonosítható adatokat és egyéb érzékeny információkat jeleznek. Például egy algoritmus felismerhet egy társadalombiztosítási számot vagy egy hitelkártyaszámot rendezetlen szövegben. Ezután a rendszer döntést hoz: blokkolja a küldést, titkosítást alkalmaz, vagy felcímkézi az üzenetet felülvizsgálatra. Ez a megközelítés csökkenti a véletlen adatkiszivárgás kockázatát és segít megfelelni a jogszabályi követelményeknek, például a GDPR-nak.

Az AI többet tesz annál, minthogy egyszerűen karakterláncokat egyeztet. Tanulja a kommunikációs mintákat és alkalmazkodik. Képes például felismerni az ügyfél-listák vagy szellemi tulajdon nem megfelelő használatát vázlatválaszokban. A rendszer képes jeleket korrelálni beszélgetés-szálakon keresztül is, ami segít fiókátvételek és kifinomult e-mail csalások észlelésében. Valójában az iparági adatok szerint az e-mailes adathalászatok mintegy 40%-a ma már AI-t használ, és ez az arány megmagyarázza, miért kell a védekezőknek gyorsan cselekedniük. Emellett az „AI-driven DLP képes érzékeny tartalmakat (például pénzügyi nyilvántartásokat vagy ügystratégiai jegyzeteket) észlelni, majd vagy blokkolni az e-mailt, vagy további megfelelőségi munkafolyamatba irányítani” — ezt a képességet a cégek jogi és pénzügyi kommunikációk védelmére használják (forrás).

Gyors reagálás számít. Az AI nagy léptékben működik, valós idejű szkennelést kínálva, amely alacsonyan tartja a késleltetést, miközben megőrzi a pontosságot. Ha jól be van hangolva, csökkenti a hamis pozitív találatokat és elkerüli a napi munka megszakítását. Azoknak az operatív csapatoknak, amelyek már használnak no-code AI ügynököket, például a virtualworkforce.ai-t, ezek a védelmek integrálhatók automatizált válaszokkal és adatlekérésekkel, így a felhasználók továbbra is gyorsan és pontosan küldhetnek üzeneteket anélkül, hogy érzékeny információkat tennének közzé. Végül az AI elemzéseket és auditnaplókat ad a védekezőknek, amelyek bizonyítják a megfelelést és megmutatják, hol kell szigorítani a szabályok érvényesítését.

érzékeny adatok és bizalmas információk: gyakori típusok, amiket észre kell venni (beleértve a PII-t)

Minden szervezetnek katalogizálnia kell a nagy kockázatú kategóriákat. Először is, pénzügyi számok, mint a számlák összegei, bankszámlaadatok és hitelkártyaszám-bejegyzések magas kockázatot jelentenek. Másodszor, egészségügyi nyilvántartások és jogi ügyanyagok olyan sérülékeny részleteket tartalmaznak, amelyek különleges kezelést igényelnek. Harmadszor, bejelentkezési adatok és hitelesítő adatok rendszerek oldalirányú mozgatásához és adatkivitelhez vezethetnek. Negyedszer, személyazonosító információk, mint nevek, nemzeti azonosítók és SSN szigorú ellenőrzést igényelnek. Például egy társadalombiztosítási szám vagy egy mintaszöveg, amely egy fiókazonosítót tartalmaz, nem osztható meg külső felekkel.

A csatolmányok koncentrált kockázatot hordoznak. A PDF-ek, képek és beolvasott űrlapok gyakran tartalmazzák a legtöbb érzékeny információt, ezért OCR szükséges rájuk. Egy csatolmány tartalmazhat egy alkalmazotti fizetési táblázatot vagy bérszámfejtési adatokat, amelyek adatvédelmi incidenst okozhatnak, ha HR-en kívülre kerülnek. Ezért a rendszereknek OCR-t kell alkalmazniuk, majd entitáskinyerést futtatniuk. A folyamat végén a fájlt redagálni vagy karanténba helyezni kell a követelmények szerint. Röviden, a csatolmányokat ugyanazzal az átvilágítással kell kezelni, mint a sima szöveget.

Építsen egy típuskönyvtárat. Használjon beépített definíciókat a gyakori elemekhez, és adjon hozzá egyedi érzékeny kategóriákat, amelyek tükrözik az üzletágakat. Például a logisztikai csapatoknál vegye fel a rendelési számokat, a fuvarleveleket és a nyomkövetési hivatkozásokat. A jogi csapatok számára adjon hozzá ügyszámokat és védett stratégiai megjegyzéseket. Továbbá kössön detektálást a kontextushoz: egy dokumentum, amely tartalmaz egy hitelkártyaszámot és külső címzettet, nagyobb kockázatot jelent, mint egy belső küldés.

Üzemeltetési szempontból kombinálja az eszközöket. Használjon szövegelemzést és mintázatillesztést az egyértelmű elemek megtalálására. Ezután alkalmazzon kontextuális AI-t a kétértelmű esetek pontozására. Naplózza minden döntést, hogy a biztonsági csapat vitákat auditálhasson és beállíthassa a küszöbértékeket. Végül ne feledje, hogy érzékeny információk megjelenhetnek a metaadatokban, HTML-tartalomban és akár felhőalapú tárolólinkekben is. Ezért a széleskörű átvizsgálás csökkenti a téves címzéseket és támogatja az adatvédelmet SaaS és helyi rendszerek között.

azure és az Azure AI használata valós idejű e-mail vizsgálathoz

A Microsoft erős platformot kínál e-mail védelemhez. Kezdje a Microsoft Purview DLP-vel és az Exchange Online-nal a szabályok érvényesítéséhez. Ezután adja hozzá az Azure Text Analytics-et a PII észleléshez és a Form Recogniser-t a bonyolult dokumentumokból történő szövegkinyeréshez. Amikor a kontextuális megítélés számít, az Azure OpenAI hívható a kockázat pontozására. Ez a keverék támogatja a valós idejű döntéseket, így megállíthatja a szivárgásokat, mielőtt elküldené az e-mailt.

Gyakorlatban nyerje ki az e-mail törzsét és a csatolmányokat, futtasson PII és entitásfelismerést, majd hajtsa végre a szabályokat a Microsoft 365 vezérlőkön keresztül. A folyamat egyszerű. Először olvassa be az e-mail törzsét, a képeket és a csatolmányok szövegét. Másodszor futtasson OCR-t és szövegelemzést. Harmadszor adja át az eredményeket a DLP-nek szabályintézkedésre. Az eredmény egy központi pont, ahol az adminok blokkolhatnak, titkosíthatnak vagy karanténba helyezhetnek üzeneteket.

Az Azure AI használata rugalmas lehetőségeket kínál. Például beállíthat egy szabályt, amely akkor lép működésbe, ha bérszámfejtési számok és külső címzett egyszerre jelennek meg. A rendszer ekkor blokkolhatja az üzenetet és értesítheti a megfelelőségi csapatot. Ugyanakkor a csapatoknak tiszteletben kell tartaniuk az adatrezidenciát és a GDPR-t, amikor tartalmat küldenek felhő AI-hoz. Továbbá ne feledje, hogy a generatív AI modellek megtanulhatnak és visszaadhatnak adatokat, ha nem vigyázunk; „a generatív AI modellek akaratlanul is memorizálhatnak és kiszivárogtathatnak érzékeny tartalmat” (forrás). Tervezze meg az adatfolyamokat és fontolja meg a redakciót, mielőtt bármilyen harmadik fél modelljének küldené a szöveget.

A no-code asszisztenseket használó csapatok számára az integráció egyszerű. A virtualworkforce.ai összeköti az adatforrásokat és szerepalapú védőkorlátokat érvényesít, így az automatizált válaszok csak jóváhagyott mezőket húznak be. Ez segít megakadályozni a véletlen adatkiszivárgást, miközben megőrzi a műveleti csapatok gyorsaságát. Végül küldje a DLP eseményeket egy SIEM-be az elemzések javítása és a hamis pozitívok csökkentése érdekében az egész környezetben.

e-mail biztonsági szabályok az érzékeny tartalom kezelésére: ‘érzékeny tartalom kezelése’ szabályok és intézkedések

Jó szabályok a kockázatra és a kontextusra összpontosítanak. Először határozza meg az intézkedéseket: blokkolás küldéskor, titkosítás alkalmazása, figyelmeztetés megjelenítése a küldőnek, irányítás karanténba vagy címkék hozzáadása a Purview Information Protection segítségével. Másodszor alkalmazzon küszöbértékeket. Például kérjen meg egy vagy több feltételt, például két vagy több észlelt magas kockázatú entitást a küldés blokkolásához. Harmadszor építse be a címzett kontextusát. Ha a címzett külső, emelje a szükséges intézkedést.

Egy gyakorlati példa: ha egy bérfizetési fájl bankszámlaszámokkal és egy fizetési táblázattal csatolva érkezik, és a címzett domainje külső, akkor a szabálynak tartalmaznia kell az érzékeny anyagot és titkosítást plusz biztonsági felülvizsgálatot kell indítania. Ez a megközelítés csökkenti a megszakításokat a jogszerű belső átadásoknál, miközben megállítja a téves címzéseket. Használjon aláírásalapú szabályokat, gépi tanulás alapú pontszámokat és manuális engedélylista megoldásokat a detektálás finomhangolásához és a hamis pozitívok korlátozásához.

A szabálytervezésnek tartalmaznia kell emberi munkafolyamatokat is. Az automatizált karantén alkalmas egyértelmű szabálysértésekre. Az emberi felülvizsgálat alkalmas a határvonalas esetekre. Biztosítsa, hogy minden blokkolási vagy titkosítási döntés naplózza a küldőt, a küldő e-mail címét és az intézkedés indokát. Integrálja ezeket jegykezelő rendszerekkel a gyors helyreállításhoz. Például egy blokkolt üzenet létrehozhat egy ügyet és értesítheti a biztonsági csapatot riasztás útján, így az elemzők kiadhatják vagy átsorolhatják az e-mailt.

Tesztelje a szabályokat egy próbacsoporton a széleskörű bevezetés előtt. Mérje az üzemi hatást az átfutási időkre és a felhasználói élményre. Végül kombinálja a DLP-t fenyegetésvédelemmel és kormányzással a biztonsági rések lezárásához. Használjon címkéket és megőrzési szabályokat a jogszabályi követelmények teljesítéséhez és auditnyomok fenntartásához a megfelelőségi ellenőrzésekhez.

AI-alapú e-mail megfigyelés és a biztonsági csapat munkafolyamata

Miután a detektálás lefutott, a munka az emberekre és a folyamatokra helyeződik át. Kezdje azzal, hogy a DLP eseményeket Microsoft Sentinelbe vagy a SIEM-be táplálja. Ez kontextust ad a vizsgálathoz és kereshető naplókat hoz létre. Ezután triázsoljon prioritási szabályok szerint, hogy a biztonsági csapat a magas kockázatú tételekre fókuszálhasson. Használjon automatizálást az egyértelmű esetekhez és emberi felülvizsgálatot a kétértelmű esetekhez.

A szerepek legyenek egyértelműek. Egy automatizált rendszer karanténba helyezheti azokat az e-maileket, amelyek egyértelműen megsértik a szabályokat. Ezután egy elemző felülvizsgálja a határvonalas eseteket és dönthet a kiadásról, redakcióról vagy további lépésekről. Emellett tartson fenn egy hangolási ütemtervet, hogy a hamis pozitívok száma idővel csökkenjen. Kövesse nyomon, miért tévesztette meg a rendszer az üzeneteket, és frissítse a detektálási modelleket vagy a szabályküszöböket ennek megfelelően.

Az auditálhatóság fontos. Naplózzon minden intézkedést, tartalmazzon hivatkozást az eredeti mintalevélre és dokumentálja a döntéseket. Ez védi az auditorokat és a jogi csapatokat incidensek során. Továbbá alkalmazzon DLP-t az AI ügynökökre és a Copilot-stílusú asszisztensekre is, hogy megakadályozza az adatok exportálását külső modellek felé. Például egy közelmúltbeli elemzés kimutatta, hogy a kutatók képesek voltak egy asszisztenst arra késztetni, hogy e-mail adatokat fedjen fel, így a védőkorlátok és a redakció létfontosságúak (forrás).

Az üzemeltetési mutatók között szerepeljen a detektálási arány, a hamis pozitív arány és az átlagos helyreállítási idő. Mérje azt is, hány esetről sikerült megakadályozni a további károkat. Ne feledje, hogy az AI felgyorsíthatja a detektálást, de nem helyettesíti az emberi ítélőképességet. Képezze a csapatokat az új munkafolyamatokra és az AI jeleinek értelmezésére. Végül integrálja szélesebb biztonsági eszközökkel, hogy az e-mail események összekapcsolódjanak végpont- és identitásriasztásokkal egyetlen kompromittálódási nézet érdekében, és segítsék a fiókeltérítések több csatornán történő felismerését.

telepítési lépések, korlátok és mutatók: mérje a sikert és kezelje a kockázatot

Telepítsen szakaszosan. Először határozza meg az érzékeny információtípusokat és társítsa őket az üzleti folyamatokhoz. Másodszor, pilótazzon egy kis felhasználói csoporttal és hangolja a küszöböket. Harmadszor, terjessze ki nagyobb csoportokra és figyelje az hatást. Negyedszer, engedélyezze a szervezeti szintű érvényesítést és folyamatosan iteráljon. Ez a fázisokra bontott megközelítés csökkenti a megszakításokat és feltárja a szabályalkalmazási réseket.

Kövesse szorosan a KPI-ket. A kulcsfontosságú mutatók közé tartozik a detektálási arány, a hamis pozitív arány, a blokkolt vagy karanténba helyezett üzenetek száma, az átlagos helyreállítási idő és a megelőzött incidensek száma. Mérje továbbá a késleltetést és a felhasználói hatást, hogy a szabályok ne lassítsák a működést. Például egy olyan védőkorlát, amely másodpercekig késlelteti a küldést, elfogadható, de a percek csökkentik a felhasználói elfogadottságot.

Értse meg a korlátokat és kockázatokat. Az AI modellek hibásan osztályozhatnak vagy figyelmen kívül hagyhatnak kontextust. Emellett egy generatív AI modell memorizálhat tulajdonosi tartalmat, ha azt kitettségnek teszik ki. Ezért fontolja meg a redakciót és az adatvédelmet, mielőtt tartalmat küld bármely külső API-nak. Ne feledje a statisztikát, miszerint „több mint 3% üzleti érzékeny adatot osztottak meg szervezet-szinten megfelelő ellenőrzés nélkül”, ami aláhúzza az erős irányítás szükségességét (forrás).

Mérje a szélesebb biztonsági eredményeket is. Figyelje az adatkivitel csökkenését, a téves címzések számának visszaesését és az adat-szivárgások csökkenését. Használjon szövegelemzést a visszatérő minták megtalálásához, majd frissítse az AI szabályokat és a szabályalkalmazási mechanizmusokat. Végül tartsa be a GDPR-t és más szabályozási követelményeket, és dokumentálja az adatfolyamokat, amikor tartalmat irányít felhőszolgáltatásokhoz.

GYIK

Hogyan észleli az AI az érzékeny adatokat az e-mailekben?

Az AI természetes nyelvfeldolgozást és gépi tanulást használ az e-mail törzs és a csatolmányok átvizsgálására, entitások azonosítására és a kontextus pontozására. Ezután szabályokat alkalmaz a blokkolásra, titkosításra vagy karanténra a kockázat alapján.

Talál-e az AI érzékeny információkat képekben és PDF-ekben?

Igen. Az OCR a Form Recogniser-rel és a szövegelemzéssel együtt kinyeri a képekből és PDF-ekből a szöveget, így a rendszer felismerheti az érzékeny tartalmat a csatolmányokon belül. Ez a lépés kritikus a beszkennelt dokumentumok és fényképek esetén.

Mely szolgáltatások biztosítanak valós idejű szkennelést Microsoft környezetben?

A Microsoft Purview DLP, az Exchange Online, az Azure Text Analytics és az Azure OpenAI gyakori veremként szolgálnak valós idejű szkennelésre és szabályalkalmazásra. Együtt dolgoznak azon, hogy kinyerjék, elemezzék és szabályozzák a tartalmat még az elküldés előtt.

Hogyan csökkentsem a hamis pozitívokat az e-mail szkennelésnél?

Hangolja a küszöbértékeket, használjon kontextuális pontozást, és pilótacsoportokkal tesztelje a szabályokat. Emellett alkalmazzon engedélylistákat és kontextuális ellenőrzéseket, például a címzett domainjét, hogy elkerülje a jogos belső üzenetek blokkolását.

Mit tegyenek a biztonsági csapatok egy észlelési riasztás után?

Táplálják az eseményeket egy SIEM-be vagy a Microsoft Sentinelbe, triázsoljanak prioritás szerint, és osszanak ki ügyeket felülvizsgálatra. Az automatizált karantén kezeli az egyértelmű szabálysértéseket, míg az elemzők a kétértelmű eseteket oldják meg.

Hogyan véd ez a mechanizmus a phishing és a social engineering ellen?

Az AI jelzi a gyanús mintákat és a phishingre utaló jeleket, például a szokatlan küldői viselkedést és a hitelesítő adatok kéréseit. Felismerheti a célzott adathalászat jeleit is, és figyelmeztetheti a felhasználókat vagy blokkolhatja az üzeneteket.

Megakadályozhatja-e az AI az adatkivitelét harmadik fél AI eszközök felé?

Igen. Érvényesítse a DLP-t az AI ügynökökön és szabályozza, mely API-kat hívhatja a rendszere. A redakció és a szerepalapú hozzáférés megakadályozza, hogy érzékeny mezők elhagyják a környezetet, és csökkenti az adatkitettség kockázatát.

Milyen mutatók jeleznek sikeres bevezetést?

Mérje a detektálási arányt, a hamis pozitív arányt, az átlagos helyreállítási időt és a megelőzött incidensek számát. Figyelje továbbá a késleltetést és a felhasználói elégedettséget, hogy a vezérlések ne akadályozzák a termelékenységet.

Hogyan kezeljem a jogszabályi aggályokat, mint például a GDPR?

Dokumentálja az adatfolyamokat, minimalizálja a külső szolgáltatásoknak küldött adatokat, és érvényesítsen megőrzési és hozzáférési szabályokat. Használjon titkosítást és címkézést a jogszabályi követelmények teljesítéséhez és auditnyomok biztosításához.

Hol találok segítséget a logisztikai e-mailek biztonságos automatizálásához?

Logisztikai csapatok számára, amelyek AI-t szeretnének biztonságos munkafolyamatokkal kombinálni, olyan erőforrások állnak rendelkezésre, mint a gyakorlati lépéseket és legjobb gyakorlatokat bemutató útmutatónk: Logisztikai e-mail szerkesztés AI segítségével. Az automatizált levelezési munkafolyamatokhoz tekintse meg: Automatizált logisztikai levelezés. Arról, hogyan segítenek a virtuális asszisztensek a megosztott postafiókoknál és az operációknál, olvassa el: Virtuális asszisztens logisztikához.