隨著網路釣魚 (phishing) 訊息越來越能模仿真實對話、使用受信的網域，並日益利用人工智慧 (AI) 來擴大和精緻化攻擊，辨識合法電子郵件和惡意郵件變得越來越困難。

這種變化迫使各機構重新考慮他們的 電子郵件安全性 策略。依賴已知指標的靜態防護措施無法跟上不斷演變的威脅。

為了縮短這段差距，團隊需要具備整合威脅情報 (threat intelligence) 來源的電子郵件安全系統。這些系統持續顯示與活躍威脅相關的指標，以便及時識別和處置惡意發信者、連結以及模式。

關鍵要點

• 以AI驅動的網路釣魚讓電子郵件威脅更具說服力，更難被傳統的基於規則的防禦系統探測到。
• 威脅情報來源提供有關新出現的威脅的即時上下文，幫助系統更準確地識別惡意活動。
• 整合威脅情報有助於提高檢測和回應的效率，讓早期識別和快速應對的過程減少手動操作。
• 最有效的電子郵件安全策略結合了威脅情報、使用者行為和適應性控制，以便不斷調整以應對出現的威脅。

在當今電子郵件安全中，威脅情報的重要性

電子郵件仍然是 網路攻擊中最常見的入侵點，而AI使這些攻擊更具說服力。網路釣魚訊息現在可以大規模生成，複製語氣、上下文及時機，類似於合法的交流。

傳統的防禦措施依賴已知的簽名和信譽資料，只反映已知的威脅。當攻擊者轉向新的網域、被竊取的帳號或未被標記的戰術時，這些控制措施往往無法檢測到。

這就是為什麼像 整合雲端電子郵件安全 (ICES) 這樣的現代方法正在發展，加入即時情報。這些系統中的威脅情報來源持續帶來與活躍攻擊相關的指標，以便更快地分析郵件並有效阻止新的威脅。

什麼是電子郵件安全中的威脅情報來源？

威脅情報來源是持續更新的數據流，反映已知威脅和新出現的攻擊活動。它們提供與惡意活動相關的技術指標，以及顯示攻擊如何執行和演變的活動層面上下文。

這些包括以下信號：

• 用於發動或轉發攻擊的惡意IP地址
• 可疑或被竊取的網域
• 與網路釣魚或惡意軟體傳送相關的網址
• 與已知的惡意附件相關的文件雜湊值

這些指標單獨識別已知的惡意基礎設施和活動。當整合進電子郵件安全系統中，這些指標會增添額外的上下文，例如發信者行為、郵件模式和使用者互動數據。

這些額外的上下文有助於檢測協調攻擊並標記可疑活動，即使它們與已知威脅不相符。結果，系統能夠即時適應，提高準確性，同時減少對手動更新的依賴。

整合威脅情報來源進入電子郵件安全的主要好處

整合威脅情報來源進入電子郵件安全系統能改善威脅的檢測和處理。這不僅是事後反應，而是能夠：

1. 主動檢測威脅
2. 更快速地回應當前的電子郵件威脅
3. 提高檢測準確性
4. 減輕安全團隊的操作負擔

1. 主動檢測威脅

整合的威脅情報透過使用與現實活動連結的已驗證指標，幫助及早識別惡意活動。

隨著情報來源的更新，新威脅指紋自動融入檢測邏輯中。這使得 網路釣魚活動、惡意網域和被竊取的發信者得以被識別並阻擋，而無需等待手動更新。

2. 更快速地回應當前的電子郵件威脅

即使是強大的防禦系統，仍可能無法在每封惡意電子郵件進入收件箱前將其攔截。當網路釣魚訊息進入時，反應速度決定了它擴散的範圍。

威脅情報幫助團隊迅速識別相關訊息，追蹤攻擊如何擴散，並對受影響的使用者採取協調行動。透過批量隔離和刪除來更快地控制威脅，降低了風險，無需逐一審查每封郵件。

3. 提高檢測準確性

傳統的電子郵件安全往往依賴於表面檢查，未能了解攻擊的執行方式。威脅情報來源藉由提供不斷更新的指標，例如惡意網域、IP和網址，以及來自活躍活動的上下文來改善這一點。

這使得系統能根據實際的威脅模式做出更具洞察力的檢測決策，而不僅僅是靜態規則。檢測變得更為精確，減少誤報，限制使用者的干擾，同時幫助團隊專注於更可信的威脅。

更少的誤報也隨之減少手動審查的次數，減輕管理壓力。

4. 減輕安全團隊的操作負擔

安全團隊處理不斷湧現的警報，難以迅速識別需要關注的事項。整合的情報幫助表現出最相關的威脅，透過將相關的郵件分組和優先處理高信心的指標來實現。

透過給每一個信號增加的上下文，系統減少了手動分流的需要，對於時間或資源有限的團隊尤其寶貴。

如何評估擁有整合威脅情報的電子郵件安全系統

並非所有的威脅情報都能提供相同的價值。在評估擁有整合威脅情報來源的電子郵件安全系統時，請注意：

• 及時、已驗證的情報，來源應持續更新並經過驗證，以反映當前的攻擊活動。
• 可操作的檢測和回應整合，情報應支持調查、促進協調行動並減少手動工作，而不是僅僅過濾郵件。
• 適應性控制和使用者層級可見性，系統能夠對不斷變化的威脅進行調整，並提供使用者互動的洞察。

強大的解決方案將這些能力整合在一起，確保情報既可靠，且以提高檢測、加快回應和降低風險的方式來應用。

KnowBe4如何將威脅情報應用於電子郵件安全

KnowBe4 Cloud Email Security 使用整合的威脅情報來增強對先進網路釣魚攻擊和外發數據風險的檢測和回應。它還提供使用者行為的可見性，增加關鍵上下文，改善檢測準確性，同時減少誤判。

該系統並不是僅依賴預先過濾，而是持續分析郵件的內容、上下文和使用者互動，利用真實世界的指標來識別新出現的威脅並根據風險信號的變化調整防護。

這些情報也用於提升員工的學習。訓練和釣魚模擬會根據每位使用者的風險輪廓和他們最可能遇到的威脅進行調整，強化在電子郵件互動中的安全決策。

PhishER Plus 利用人類報告的信號擴展共享的威脅情報，快速暫停和修復整個組織的威脅。透過分析報告的郵件和利用眾包數據，幫助團隊識別協調攻擊、將相關郵件分組，並在所有受影響的收件箱中移除威脅。

連接安全策略的重要性

威脅情報只有在收集到的數據跨系統和使用者進行應用時，才能真正發揮效用，以驅動協調行動。

例如，考慮一封繞過初步防禦並到達員工收件箱的網路釣魚郵件。如果沒有連接的策略，那封郵件可能會被一個工具標記，另一個工具中的使用者報告，並孤立地進行手動調查。這段延遲則給攻擊擴散的時間。

在連接的安全策略中，威脅情報將這些步驟連結起來。報告的郵件被分析並與環境中的相似郵件匹配，讓安全團隊能快速識別相關威脅，將其移除並更新檢測邏輯。

同時，這一事件也可以對受影響的使用者進行針對性的培訓，减少重覆的行為。

這種協調方式能夠在實際執行中實現更快速且有效的回應。例如，佛羅里達州戴通納海灘市連接了使用者舉報、威脅檢測和自動回應，以提升對網路釣魚攻擊的擴散和與之互動的使用者的可見性。這使得釣魚郵件的召回時間縮短了90%，讓威脅能更快地從其他收件箱中移除，並降低後續風險。

透過連接檢測、回應和使用者洞察，組織能夠協調行動，更快速地控制威脅並最小化系統和用戶層面的風險。

為什麼安全領導者應考慮超越郵件收件箱

隨著員工採用AI工具和代理，新攻擊面隨之出現。這些威脅不僅依賴傳統的電子郵件向量，但仍以類似的方式利用人類行為。常見的例子包括：

• 提示注入 (prompt injection)
• 數據污染 (data poisoning)
• 模型逃避 (model evasion)

為了應對這一變化，組織需要了解人類和非人類活動，並具備能實時回應的控製措施。

KnowBe4 的 AI 驅動 AIDA Agents 提供了這種即時響應能力，透過自動化和擴大人類風險管理，幫助組織適應不斷演變的威脅，同時改善使用者行為：

• 為每位使用者量身定制訓練
• 根據當前攻擊模式生成釣魚模擬
• 隨著時間增強知識
• 提供針對性的評估

Agent Risk Manager (ARM) 預計於2026年底推出，將增強 AIDA 的人類風險管理能力，並提供 AI 代理的端到端監控。它將引入對代理行為、權限和資料訪問的持續監控，隨著組織擴展 AI 驅動的工作流程，強化治理。

與 KnowBe4 建立更具適應性的電子郵件安全方法

整合的威脅情報幫助組織更早檢測威脅、更快回應並減輕安全團隊的運營負擔。

真正的價值在於將情報連結到人類行為，讓電子郵件安全策略不僅僅阻擋威脅，還能幫助使用者識別和避免這些威脅。KnowBe4通過將電子郵件安全、威脅情報與人類風險管理結合成一個統一的平台，支持這種適應性的方法。

了解 KnowBe4 Cloud Email Security 如何幫助組織利用適應性保護、即時威脅情報和人類風險洞察來抵禦進階的內部和外部郵件威脅。今天就試用 KnowBe4 Cloud Email Security 的免費示範。