AI Phishing Detection

主な特徴

• エントロピーベースの検出

  エントロピー分析により、不審な命名行動や偽装パターンを早期に発見し、報告前の段階で特定します。

• 機械学習による高精度化

  AIと機械学習を活用して検出の精度を向上させ、誤検知を減らすことで、セキュリティチームの調査負担を軽減し、優先順位付けを改善します。

• インフラストラクチャとキャンペーンの相関分析

  再利用されたネームサーバーや共通のDNS行動など、キャンペーンレベルの関連性を特定し、孤立したフィッシングではない広範な脅威を検出します。

• ThreatDBによる脅威インテリジェンス

  ThreatDBに蓄積された大規模な脅威データと資格情報を用いて、検出をより文脈に即したものにし、分析者の信頼性を高めます。

• Dohzel ProxyによるDNS層の保護

  検出結果をDohzel Proxyと連携させることで、DNS層でのフィルタリングを強化し、潜在的なフィッシングへの露出を予防的に減少させます。

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