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你的邮件数据安全吗?——解析CACTER邮件安全产品的防护之道

在数字化转型的浪潮中,电子邮件作为企业核心通信工具,承载着海量敏感数据——从商业合同到客户隐私,从财务信息到研发机密。然而,全球网络安全机构Proofpoint的报告显示,2023年邮件攻击导致的直接经济损失高达120亿美元,其中钓鱼邮件、商业邮件诈骗(BEC)、勒索软件攻击位列威胁前三甲。
面对日益复杂的邮件安全挑战,CACTER作为专注邮件安全领域的解决方案提供商,通过智能化、全链路的技术架构,为企业构筑起一道动态防御屏障。

攻击手段的智能化升级
深度伪造(Deepfake)技术让语音钓鱼邮件可信度提升400%(CACTER威胁实验室数据)
GPT-4生成的钓鱼内容绕过传统关键词检测的成功率达67%
零日漏洞攻击在邮件攻击中的占比从2021年的12%激增至2023年的38%
防御体系的碎片化困境
企业平均使用3.7种邮件安全工具,但仅有29%能实现威胁情报联动
43%的数据泄露源于邮件系统与EDR、DLP等安全产品间的防护间隙
合规压力的指数级增长
《个人信息保护法》要求邮件中的身份证号、生物特征等数据必须加密存储
金融行业监管要求交易类邮件的审计追溯期延长至10年
跨境邮件传输需同时满足GDPR、CCPA等多重数据主权要求
CACTER已为20000家+企业客户邮件通信保驾护航,涵盖金融、政府、IT互联网、教育等多个行业,帮助客户应对日渐严峻的邮件威胁形势。
Coremail邮件安全大数据中心(Coremail Email Security Big Data Center),是国内头部邮件安全数据中心,致力于全球垃圾邮件、钓鱼邮件、病毒邮件、威胁事件、邮件系统安全的研究与推进。 依托千万级IP信誉数据库,以智能算法学习+人工严格审核双重机制,对最新邮件样本进行实时分析,高效识别危险邮件,高效提升企业邮件系统安全性。
身份验证链中的薄弱环节:电子邮件发件人欺骗攻击的大规模分析
本文被国际网络安全领域顶级会议USENIX Security 2021收录,由coremail论客联合清华大学、奇安信技术研究院、德州大学、复旦大学共同研究发表的学术研究成果。这项研究亦得到了中国国家自然科学基金(批准号: U1836213、U1636204)的支持。
CACTER利用已有邮件安全网关技术优势,结合大模型能力,推出CACTER大模型邮件安全网关,满足企业多样化的安全需求
语义深度理解能力 基于Transformer架构的上下文建模
多模态联合分析能力 跨文本/图像/附件的统一表征学习
零样本威胁检测能力 大模型的泛化推理能力
攻击者画像构建能力 社交网络辅助的关联分析
面对日益复杂的邮件安全挑战,CACTER作为专注邮件安全领域的解决方案提供商,通过智能化、全链路的技术架构,为企业构筑起一道动态防御屏障。

cacter大模型邮件安全网关
邮件安全的"隐形战场":风险与挑战并存
攻击手段的智能化升级
深度伪造(Deepfake)技术让语音钓鱼邮件可信度提升400%(CACTER威胁实验室数据)
GPT-4生成的钓鱼内容绕过传统关键词检测的成功率达67%
零日漏洞攻击在邮件攻击中的占比从2021年的12%激增至2023年的38%
防御体系的碎片化困境
企业平均使用3.7种邮件安全工具,但仅有29%能实现威胁情报联动
43%的数据泄露源于邮件系统与EDR、DLP等安全产品间的防护间隙
合规压力的指数级增长
《个人信息保护法》要求邮件中的身份证号、生物特征等数据必须加密存储
金融行业监管要求交易类邮件的审计追溯期延长至10年
跨境邮件传输需同时满足GDPR、CCPA等多重数据主权要求
二、CACTER邮件安全解决方案的技术纵深
CACTER已为20000家+企业客户邮件通信保驾护航,涵盖金融、政府、IT互联网、教育等多个行业,帮助客户应对日渐严峻的邮件威胁形势。
Coremail邮件安全大数据中心(Coremail Email Security Big Data Center),是国内头部邮件安全数据中心,致力于全球垃圾邮件、钓鱼邮件、病毒邮件、威胁事件、邮件系统安全的研究与推进。 依托千万级IP信誉数据库,以智能算法学习+人工严格审核双重机制,对最新邮件样本进行实时分析,高效识别危险邮件,高效提升企业邮件系统安全性。
身份验证链中的薄弱环节:电子邮件发件人欺骗攻击的大规模分析
本文被国际网络安全领域顶级会议USENIX Security 2021收录,由coremail论客联合清华大学、奇安信技术研究院、德州大学、复旦大学共同研究发表的学术研究成果。这项研究亦得到了中国国家自然科学基金(批准号: U1836213、U1636204)的支持。
CACTER利用已有邮件安全网关技术优势,结合大模型能力,推出CACTER大模型邮件安全网关,满足企业多样化的安全需求
语义深度理解能力 基于Transformer架构的上下文建模
多模态联合分析能力 跨文本/图像/附件的统一表征学习
零样本威胁检测能力 大模型的泛化推理能力
攻击者画像构建能力 社交网络辅助的关联分析
重构邮件安全的"信任基石"