로지시스

메일 공격 현황

인터넷 인프라 증가에 따른 해커의 이메일 공격 270% 급증

메일 공격 유형 및 사례

는 과거 패턴 업데이트 방식의 사호 정적 분석 대응이 아닌, 행위 기반 동적 분석을 통해 사회 공학적 해킹 공격에 유일하게 선제 대응 할 수 있는 에서 기술력을 인정한 e-mail 보안 the only Solution입니다

가상 공간 (VA)

세계 유일의 AI 메일분석 시스템 VA

타 제품의 고정형 리소스 사용 메일 분석 방식에서 벗어난 유동적 리소스를 사용하는 분석 방식을 채택하여 빠르고 정확한 이메일 필터링 분석이 가능합니다.

신뢰도

각 수신 메일 별도 데이터 구축

모든 수신 메일을 리시브가드의 노하우로 개발된 머신러닝 기술을 이용하여 학습합니다. 메일의 정상 여부를 정확히 판단하기 위해 약 2~4주간 학습이 필요합니다. 학습 기간 후 동일한 계정에서 발송한 메일에 대해 이미 학습한 데이터와 비교 / 분석하여 정상 여부를 판단합니다. 방대한 데이터는 인메모리 방식을 채택하여 정확하고 빠른 데이터 처리가 가능합니다.

발송 경로 추적

정상적인 경로가 아닌 변경된 발송 경로 차단

기존 메일이 발송되던 경로를 저장하였다가 발송 경로가 변경되어 메일이 수신되었을 경우 해당 메일을 차단하며, 사용자가 해당 메일을 수신한 경우 해당 메일의 변경된 발송 경로를 보여주게 되어 사용자에게 해당 메일에 대한 경각심을 심어주며, 수신자는 발신자에게 실제로 변경된 것이 맞는지 확인할 수 있습니다.

유사 도메인 검출

사람의 시선으로 구분하기 힘든 유사 도메인 검출

수신 받은 메일 주소 및 도메인(계정)에 대해 기업 및 개별 사용자 별로 데이터를 구축합니다. 추후에 수신 된 계정에 대해 유사성 검사를 실시하여, 사람의 시선으로 구분하기 힘든 유사 주소가 발견되면, 사용자에게 경고 문구로 유사성이 검출됨을 알립니다. 유사성은 상, 중, 하,TLD(상위도메인)으로 나뉘며, 유사성 검출 계정과 사용자가 메일을 주고 받을 경우 보안담당자에게 긴급 경고를 알려 위험을 차단합니다.

헤더 위/변조

헤더를 변경해 답장 받는 주소가 다른 메일을 검출

신종 랜섬웨어 검출

한번의 검사가 아닌 각각 다른 방식의 검사로 사용자 PC 감염 대응

첨부파일에 악성코드 파일, 랜섬웨어 등의 파일이 첨부된 메일의 경우 1차적으로 백신에서 검출해 내고, 검출되지 않은 첨부파일에서 신종 악성 파일의 가능성이 있기 때문에 2차도 Windows 환경에서 첨부파일의 행위를 분석합니다. 해당 첨부파일이 PC의 특정 폴더 안에 강제적으로 설치 된다거나, 혹은 시스템을 변경하려는 시도가 감지되면 메일 서버에 도착하기 이전에 차단하여 한 번의 검사가 아닌 각각 다른 방식의 검사가 이루어져 사용자의 PC감염에 안정적으로 대응할 수 있습니다.