EmailXpose ist ein Open-Source-E-Mail-Sicherheitssystem mit KI-Unterstützung, das Phishing, Spam, Betrug, Malware und Social-Engineering-Angriffe erkennt. Es geht über herkömmliche E-Mail-Filter hinaus, indem es Verarbeitung natürlicher Sprache, Verhaltensanalyse und multimodale Intelligenz kombiniert, um Text-, Bild- und Videoinhalte zu analysieren. Das System umfasst außerdem erweiterte Funktionen wie Vertrauensbewertung für Absender, Sandboxing von Anhängen, erklärbare Risikoberichte sowie symbolische/kontextuelle Interpretation von E-Mail-Inhalten. Sein Ziel ist es, transparente, datenschutzorientierte „KI-gestützte E-Mail-Klarheit“ zu bieten, damit Nutzer sowohl Bedrohungen als auch Absichten hinter jeder Nachricht verstehen. https://roxanneardary.com/emailxpose/
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KI-gestützte E-Mail-Klarheit
EmailXpose ist ein Open-Source-, modulares KI-E-Mail-Sicherheits- und Intelligenzsystem, das dazu dient, E-Mail-Inhalte, Absenderidentität, Links, Anhänge, Bilder und Videos zu analysieren, um Phishing, Spam, Betrug, Malware, Social Engineering, Täuschung und kontextuelle Anomalien zu identifizieren.
EmailXpose kombiniert konventionelle E-Mail-Sicherheitsanalyse mit Verarbeitung natürlicher Sprache, Computer Vision, multimodaler Intelligenz, Verhaltensanalyse, Bedrohungsintelligenz und Symbolinterpretation. Das System ist darauf ausgelegt, seine Ergebnisse zu erklären, anstatt lediglich eine Bedrohungsklassifizierung zuzuweisen.
Die Architektur soll lokale und Offline-Betriebsfähigkeit, modulare KI-Modelle, konfigurierbare Erkennungsrichtlinien, menschliche Überprüfung, erweiterbare Bedrohungsintelligenz und optionale Plugins unterstützen, ohne dass Benutzer von einem bestimmten Anbieter oder Cloud-Dienst abhängig sind.
EmailXpose soll eine einheitliche Analyse-Pipeline bereitstellen, die in der Lage ist, E-Mail-Nachrichten aus lokalen Dateien, Postfächern, unterstützten Protokollen, APIs oder kompatiblen Integrationen zu akzeptieren.
Das System soll Erfassung, Normalisierung, Analyse, Bewertung, Erklärung, Speicherung und Darstellung in unabhängige Module trennen.
Jede Analyseeinheit soll strukturierte Ergebnisse erzeugen, die unabhängig bewertet, kombiniert, angezeigt, exportiert oder an ein anderes Analysemodul weitergegeben werden können.
Das System soll niemals nicht vertrauenswürdige E-Mail-Anhänge direkt auf dem Hostsystem ausführen.
Das E-Mail-Erfassungsmodul soll sichere Mechanismen zum Importieren von E-Mail-Nachrichten in EmailXpose bereitstellen.
Funktionen:
Das Modul soll normalisierte E-Mail-Objekte an nachgelagerte Analysemodule weitergeben, ohne aktive Inhalte auszuführen.
Das E-Mail-Header-Forensik-Modul soll technische Metadaten im Zusammenhang mit E-Mail-Zustellung und -Authentifizierung untersuchen.
Funktionen:
Das Modul soll strukturierte Authentifizierungs- und Routing-Ergebnisse erzeugen, die in die Gesamtbedrohungsbewertung einbezogen werden können.
Das Absenderidentitäts- und Vertrauensmodul soll bewerten, ob der scheinbare Absender mit bekannten Identitäten und organisatorischen Beziehungen übereinstimmt.
Funktionen:
Das Modul soll lokale Vertrauensinformationen unterstützen, ohne eine zentrale Erfassung von Benutzerkontakten zu erfordern.
Das Domain-Intelligenzmodul soll Domains analysieren, die mit Absendern, Links, Weiterleitungen und eingebetteten Inhalten verbunden sind.
Funktionen:
Das Modul soll austauschbare und konfigurierbare Intelligenzquellen unterstützen.
Das Link-Analysemodul soll URLs untersuchen, ohne dass der Benutzer sie öffnen muss.
Funktionen:
Die Link-Analyse soll innerhalb kontrollierter Netzwerk- und Sicherheitsgrenzen erfolgen.
Das Bedrohungsintelligenzmodul soll EmailXpose-Ergebnisse mit verfügbarer Bedrohungsintelligenz korrelieren.
Funktionen:
Bedrohungsintelligenzquellen sollen optional und austauschbar sein.
Das Modul zur Analyse natürlicher Sprache soll die semantischen und sprachlichen Merkmale von E-Mail-Inhalten analysieren.
Funktionen:
Das Modul soll mehrere Modelle unterstützen und den Austausch von Modellen ermöglichen, ohne die Kernanwendung neu zu gestalten.
Das Modul für Verhaltens- und psychologische Analyse soll Social-Engineering- und Manipulationsmuster in Nachrichten identifizieren.
Funktionen:
