CAC2.0准实时威胁检测,“无人化”防暴力破解

上海微盟重视邮件安全,采取多种措施保障企业利益,但仍面临钓鱼邮件、员工安全意识缺失等问题。Coremail全新升级的CAC2.0云安全服务,具备威胁邮件识别过滤、账号异常监测等功能,能全流程防范“邮件威胁”和“账号威胁”,获客户好评。

客户背景

上海微盟企业发展有限公司(以下简称“微盟”),香港主板上市企业,成立于2013年,致力于为商家打造去中心化的数字化转型SaaS产品及全链路增长服务,助力商家经营可持续增长。
 

在这个快节奏的网络时代,电子邮件成为了企业不可或缺的沟通工具,但也面临着各种潜在的安全威胁。作为一家拥有广泛产品线和庞大员工群体的企业,上海微盟清楚认识到邮件安全的重要性,并采取一系列严谨且有效的安全措施保障企业利益。

精准打击痛点

上海微盟的管理员郭老师对本域的安全问题进行了深度剖析,他提到:在安全方面,公司会采取一些措施,比如:弱密码扫描、系统的过滤策略设置、安全专家的宣讲培训等。


 

不难看出,上海微盟不仅仅依靠技术手段来保障邮件安全,也非常重视员工的安全意识培养,可即便如此,仍然存在一些“漏网之鱼”钻过企业的安全防线。

01、千变万化的“补贴类”钓鱼邮件

“工资补贴”、“财务部重要通知”、“绩效考核个人补贴”等主题的钓鱼邮件,均采用以发放一定金额的现金补贴为诱饵,诱导用户扫码填写个人敏感信息,内容模板固定,技术手段并不高明,但却深挖人性,紧贴时事热点,让人防不胜防。

02、安全意识缺失:用户个人风险行为的根源

个人习惯直接影响了用户在处理邮件时的行为,特别是频繁翻垃圾箱这种不良习惯容易带来潜在的安全风险

基于CAC邮件安全大数据中心,被识别出的钓鱼邮件会丢进垃圾箱中,它们伪装成看似真实的邮件以引诱、欺骗用户点击链接或提供个人敏感信息,造成账号被盗和金钱损失。

以上各种"漏洞"叠加组成的安全威胁对账号安全构成重大风险,使得账号被盗的概率大大增加!

对于管理着上千员工账号的上海微盟而言,如何精准定位异常账号,并快速采取行动是至关重要的。

CAC2.0全域安全监控,捕捉异常账号

Coremail全新升级CAC2.0,是一款同时具备威胁邮件识别过滤、邮箱账号异常监测与准实时告警、泄露账号威胁登录拦截,以及综合型邮件威胁情报(攻击IP、威胁URL、钓鱼邮件主题、重保紧急情报等)的云安全服务。
 

全面防范“邮件威胁”和“账号威胁”,拥有“事前拦截,事中告警,事后处置”的全流程能力,能够在企业邮箱管理的苛刻环境下,提供稳定可靠的服务。

——可疑登录拦截:当使用被防暴卫士标记为风险的IP登录,且邮件系统校验密码正确时,防暴卫士会进行拦截,降低撞库攻击成功的威胁。

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——登录行为异常:根据用户邮箱账号的登录习惯,快速识别异常的登录行为,识别疑似被盗账号,根据账号的风险行为等级区分高、中、低危,建议客户主要关注【高、中危账号】,通过风险描述研判账号是否已经被盗取,及时处理。

 

——发信行为异常:使用CAC检查结果,结合IP声誉等信息,综合研判获得“发信行为异常”情报,助力管理员更快速分析该账号是否处于被盗状态,把控本域内垃圾邮件的外发状态,及时删除邮件并通知用户修改密码。

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客户评价

作为Coremail的老客户,郭老师对CAC2.0有更直观的反馈:
 

“可以直接在面板上查询异常账号详细的发信记录,通过主题、发信IP、CAC判定等条件,对账号进行判断,提升了效率,1-10分的话,可以给到8-9分。”
 

在对CAC2.0表示肯定的同时,郭老师也提出了许多宝贵的意见和需求。

今后Coremail也将继续保持紧密的沟通和反馈机制,以不断改进和完善产品,为用户带来更好的价值和满意度。

基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
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