Comment le machine learning et l'IA rendent la sécurité email plus efficace

L'IA ne remplace pas le jugement humain, mais elle traite des volumes de signaux impossibles à analyser manuellement. Voici comment ces modèles détectent mieux le phishing et comment Mailqor restitue leurs conclusions.

Modèles comportementaux

• Analyse des habitudes d'envoi, cadence et style pour repérer les anomalies.
• Les pics soudains ou changements de ton déclenchent un score de risque supérieur.

Compréhension du contenu

• Les modèles détectent les formulations d'urgence, les demandes de paiement et les imitations de marques.
• Logos, signatures et textes générés automatiquement sont comparés aux exemples légitimes.

Intelligence infrastructure

• Corrélation des changements WHOIS/DNS et des empreintes d'hébergement pour identifier les typosquats.
• Les flux Passive DNS alimentent l'apprentissage sur les infrastructures malveillantes.

Assistance IA dans Mailqor

• Des résumés clairs expliquent pourquoi un badge est prudent.
• Les utilisateurs posent des questions (« Ce domaine est-il nouveau ? ») et obtiennent une réponse argumentée.
• L'IA suggère la prochaine action : appeler le fournisseur, alerter la sécurité, archiver sereinement.

L'humain reste décisionnaire

• Mailqor n'approuve jamais une action automatiquement ; le badge informe, l'humain décide.
• Les retours sur faux positifs améliorent continuellement les modèles.

Conclusion : l'IA amplifie vos équipes

En combinant analyses ML et badges Mailqor, vous réduisez drastiquement le temps nécessaire pour qualifier un email. Les attaquants perdent leur avantage de vitesse.

FAQ

L'IA remplace-t-elle la formation ?
Non. Elle assiste, mais les réflexes humains restent essentiels.

Les données clients entraînent-elles des modèles publics ?
Non, les modèles Mailqor sont isolés et conformes aux engagements de confidentialité.

Peut-on désactiver l'IA ?
Pas encore. Les modules IA sont intégrés et évoluent selon vos retours.