EmailXpose — это система безопасности электронной почты с открытым исходным кодом на базе искусственного интеллекта, которая обнаруживает фишинг, спам, мошенничество, вредоносное ПО и атаки методами социальной инженерии. Она выходит за рамки традиционных почтовых фильтров, сочетая обработку естественного языка, поведенческий анализ и мультимодальный интеллект для анализа текста, изображений и видеоконтента. Система также включает расширенные функции, такие как оценка доверия к отправителю, изоляция вложений в песочнице, объяснимые отчёты о рисках и символическая/контекстная интерпретация содержимого писем. Её цель — обеспечить прозрачную «ясность электронной почты на базе ИИ» с приоритетом конфиденциальности, чтобы пользователи могли понимать как угрозы, так и намерения, стоящие за каждым сообщением. https://roxanneardary.com/emailxpose/
roxanne_ardary/emailxpose
Прозрачность электронной почты на основе ИИ
EmailXpose — это открытая модульная система ИИ-безопасности и аналитики электронной почты, предназначенная для анализа содержимого писем, личности отправителя, ссылок, вложений, изображений и видео с целью выявления фишинга, спама, мошенничества, вредоносного ПО, социальной инженерии, обмана и контекстуальных аномалий.
EmailXpose сочетает традиционный анализ безопасности электронной почты с обработкой естественного языка, компьютерным зрением, мультимодальным интеллектом, поведенческим анализом, анализом угроз и интерпретацией символики. Система предназначена для объяснения своих выводов, а не просто для присвоения классификации угроз.
Архитектура должна поддерживать локально-ориентированную и автономную работу, модульные модели ИИ, настраиваемые политики обнаружения, проверку человеком, расширяемую аналитику угроз и дополнительные плагины без необходимости зависимости пользователей от конкретного поставщика или облачного провайдера.
EmailXpose должен предоставлять единый конвейер анализа, способный принимать сообщения электронной почты из локальных файлов, почтовых ящиков, поддерживаемых протоколов, API или совместимых интеграций.
Система должна разделять сбор, нормализацию, анализ, оценку, объяснение, хранение и представление на независимые модули.
Каждый компонент анализа должен создавать структурированные результаты, которые можно независимо оценивать, комбинировать, отображать, экспортировать или передавать другому модулю анализа.
Система никогда не должна выполнять недоверенные вложения электронной почты непосредственно на хост-системе.
Модуль сбора электронной почты должен предоставлять безопасные механизмы импорта сообщений электронной почты в EmailXpose.
Возможности:
Модуль должен передавать нормализованные объекты электронной почты downstream-модулям анализа без выполнения активного содержимого.
Модуль криминалистики заголовков электронной почты должен проверять технические метаданные, связанные с доставкой и аутентификацией электронной почты.
Возможности:
Модуль должен создавать структурированные результаты аутентификации и маршрутизации, которые можно включать в общую оценку угроз.
Модуль идентичности и доверия отправителя должен оценивать, соответствует ли видимый отправитель известным личностям и организационным связям.
Возможности:
Модуль должен поддерживать локальную информацию о доверии без необходимости централизованного сбора контактов пользователей.
Модуль аналитики доменов должен анализировать домены, связанные с отправителями, ссылками, перенаправлениями и встроенным содержимым.
Возможности:
Модуль должен поддерживать заменяемые и настраиваемые источники аналитики.
Модуль анализа ссылок должен проверять URL-адреса без необходимости их открытия пользователем.
Возможности:
Анализ ссылок должен выполняться в контролируемых сетевых и безопасных границах.
Модуль аналитики угроз должен сопоставлять результаты EmailXpose с доступной аналитикой угроз.
Возможности:
Источники аналитики угроз должны быть необязательными и заменяемыми.
Модуль анализа естественного языка должен анализировать семантические и лингвистические характеристики содержимого электронной почты.
Возможности:
Модуль должен поддерживать несколько моделей и позволять заменять модели без перепроектирования основного приложения.
Модуль поведенческого и психологического анализа должен выявлять паттерны социальной инженерии и манипуляций в сообщениях.
Возможности:
