5 лучших инструментов для обнаружения фишинга на базе ИИ на 2025 год

“

В этой статье вы узнаете об ИИ‑защите от фишинга, ключевых функциях, лучших инструментах 2025 года и практической пользе бизнесу сегодня.

Фишинг остаётся одной из самых опасных и дорогих форм кибератаки в 2025 году. По мере того как киберпреступники используют всё более сложные методы и технологии, обычные программы для защиты от фишинга становятся менее эффективными. От писем, созданных ИИ, и продвинутого подделывания брендов до целевых и персональных атак — чтобы опережать такие угрозы, нужны инструменты обнаружения фишинга на основе ИИ.

Благодаря применению машинного обучения, обработки естественного языка, поведенческого анализа и других возможностей ИИ современные решения теперь могут распознавать даже самые правдоподобные фишинговые письма.

Мы объясняем, как ИИ меняет защиту от фишинга, описываем, на какие функции стоит смотреть при выборе инструментов на основе ИИ, и представляем наш список 5 лучших средств для обнаружения фишинга на основе ИИ в 2025 году.

Хотите узнать, как лидеры российского рынка используют наши решения?

Ознакомьтесь с презентацией кейсов AllSee, где собраны реальные решения, доказавшие свою эффективность в бизнесе!

Как ИИ преобразует обнаружение фишинга

ИИ меняет и фишинговые атаки, и защиту почты. Большие языковые модели дают киберпреступникам возможность создавать персональные фишинговые письма, которые выглядят убедительнее, чем прежние шаблонные сообщения. Кроме того, мультимодальные модели ИИ могут собирать текст, изображения и аудио от компаний по всему миру, чтобы точнее копировать их стиль и вводить людей в заблуждение реалистичными фишинговыми письмами.

Хотя ИИ повышает результативность фишинговых писем и упрощает запуск сложных кампаний для злоумышленников, он также меняет возможности по их обнаружению.

Классические средства выявления фишинга сильно зависят от статических чёрных списков, правил и известных «подписей» атак. Это полезно, но методы на основе ИИ дают адаптивную, учитывающую контекст защиту, которая развивается вместе с новыми угрозами.

ИИ хорошо находит новые закономерности в данных, которые люди не замечают. Если обучить модели ИИ на больших наборах фишинговых и обычных писем, продвинутые алгоритмы распознавания смогут определить ряд признаков вредоносного содержимого, включая:

Подозрительные ссылки, которые ещё нигде не помечены как опасные
Необычный язык или тон, выдающий неаутентичность
Нестандартное оформление, структуру ссылок или вложений
Небольшие отличия от привычного стиля и подачи сообщений бренда

Защита почты с функциями на базе ИИ обычно сочетает продвинутое обнаружение с автоматической реакцией в реальном времени, чтобы свести к минимуму шанс, что пользователи откроют вредоносные фишинговые письма и вызовут инцидент безопасности.

Кроме того, обнаружение фишинга на ИИ со временем улучшается. Когда система изучит привычные паттерны и поведение ваших пользователей, инструменты на базе ИИ смогут точнее настраивать методы проверки, уменьшая число ложных срабатываний и сохраняя уровень безопасности. Циклы обратной связи с подтверждёнными инцидентами и пользовательскими жалобами, вместе с актуальной информацией об угрозах, помогают переобучать модели, повышать качество работы и распознавать новые приёмы фишинга.

Проще говоря, ИИ в защите почты не просто фильтрует подозрительные сообщения. Он заранее предвидит и блокирует меняющиеся угрозы, давая бизнесу более умные средства предотвращения фишинга в реальном времени, которые адаптируются так же быстро, как и нововведения атакующих.

Ключевые функции, на которые следует обратить внимание в инструментах для фишинга на базе искусственного интеллекта

Поведенческий анализ и обнаружение аномалий

Современные инструменты ИИ против фишинга должны уметь изучать обычное поведение пользователей и отмечать отклонения. Это может включать разные внутренние сигналы, такие как стиль общения или привычные шаблоны входа, а также разбор входящих писем, включая поведение на сайтах и метаданные электронной почты, которые помогают заметить аномалии и блокировать опасные сообщения. Это особенно важно для борьбы с компрометацией деловой переписки (BEC) и внутренними угрозами.

Разведка угроз на основе ИИ

Современные платформы, которые используют разведку угроз на базе ИИ, могут не только как можно быстрее обновлять сведения о известных угрозах и индикаторах компрометации (IoC), но и находить новые атаки через проактивное выявление на основе актуальных наборов данных по кибербезопасности. Крупные платформы кибербезопасности имеют преимущество: они видят фишинговые кампании и использование почты на большой пользовательской базе. Применяя к этим данным продвинутые модели ИИ, они способны замечать IoC ещё до того, как их официально признают вредоносными.

Продвинутые возможности обработки естественного языка (NLP)

Стоит выбирать инструменты против фишинга на ИИ, которые используют продвинутые модели NLP для понимания контекста и тона. Такие модели могут читать текст письма, распознавать манипулятивный язык и отмечать подозрительные фразы вроде срочных просьб об оплате или сбросе пароля. Их также можно обучить отличать настоящие сообщения от подделок под бренд.

Высокая выявляемость и низкий уровень ложных срабатываний

Многие решения на базе ИИ заявляют высокую точность обнаружения фишинга и низкий процент ложных срабатываний. Лучше выбирать варианты с независимо подтверждёнными показателями выявления, которые действительно доказывают их возможности. Также нежелательны слишком жёсткие фильтры, которые мешают сотрудникам получать нужные письма, поэтому важно сохранять баланс, минимизируя помехи и поддерживая безопасность.

Обнаружение угроз в реальном времени

Системы на базе ИИ должны сразу анализировать входящие письма, вложения и ссылки. Обнаружение в реальном времени на основе актуальной разведки угроз помогает успевать за быстро меняющимися фишинговыми кампаниями и ловить атаки нулевого дня. При срабатывании такой проверки автоматические ответы на инциденты позволяют блокировать или отправлять в карантин подозрительные письма и не дать пользователям по ошибке перейти по вредоносным ссылкам или открыть заражённые файлы.

Интегрированная аналитика и отчётность

Подробные панели и отчёты важны для команд безопасности, которые следят за угрозами в почте. Это включает контроль внутреннего поведения и внешних данных, связанных с новыми фишинговыми кампаниями. Интегрированные консоли, объединяющие данные из разных источников, позволяют аналитике показывать тенденции атак и уязвимости. Всё это ускоряет реагирование на инциденты и снижает риски в долгосрочной перспективе.

Хотите быть в курсе актуальных новостей о внедрении AI?

Подписывайтесь на телеграм-канал AllSee и читайте наши свежие новости о трендах и решениях с ИИ каждый день!

5 лучших инструментов для обнаружения фишинга на базе искусственного интеллекта

Опираясь на эти ключевые функции обнаружения фишинга на ИИ, мы собрали лучшие инструменты, которые сейчас доступны на рынке. Ниже наш список 5 решений на базе ИИ для выявления фишинга в 2025 году.

#1. Платформа комплексной защиты почты

Эта комплексная платформа защиты электронной почты включает ряд функций на базе ИИ, чтобы не допускать фишинговые письма во входящие. С помощью современных моделей обработки текста она анализирует содержание писем и выявляет фишинг, в том числе новые и сложные атаки и вредоносные вложения.

Возможности обнаружения строятся на объединении данных разведки угроз из собственной инфраструктуры и множества внешних источников. Это помогает оперативно блокировать как известные, так и ранее не встречавшиеся угрозы и снижать число ложных срабатываний.

Платформа защиты почты с высоким уровнем выявления фишинга
ИИ‑проверка в реальном времени на основе постоянно обновляемых данных об угрозах и методов обнаружения
Обучение сотрудников: тренировки по фишингу и ролевые симуляции, которые помогают подготовить команду к атакам

#2. Proofpoint

Пакет для предотвращения фишинга, который защищает от вредоносных ссылок, BEC, сложных способов доставки вредоносного ПО, опасных вложений и угроз, связанных с облачными приложениями. Интегрированное решение сочетает адаптивное обнаружение фишинга и исправление инцидентов с упором на изменение поведения и обучение пользователей распознавать опасные письма до клика. NexusAI и Nexus Threat Graph используются для ИИ‑обнаружения фишинга и помощи в защите от меняющихся угроз.

Интегрированная платформа с защитой от ряда фишинговых угроз
Материалы по обучению безопасности, чтобы сотрудники умели защищать себя при работе с деловой почтой
Может не хватать гибкости при настройке почтовых правил и редактировании фильтров спама

#3. Microsoft

Решение в составе Office 365 Defender. Возможности защиты от почтовых угроз включают автоматические расследования, имитации атак, проверку ссылок и вложений, а также поиск угроз.

Как часть популярного пакета Office 365, функции защиты почты тесно связаны с экосистемой компании. Это упрощает развёртывание, а предустановленные политики безопасности можно со временем адаптировать под нужды организации.

Набор мер против фишинга, который охватывает письма и вложенные в них ссылки и файлы
Лёгкая интеграция с другими службами безопасности Microsoft для быстрого запуска
Защита может быть менее полной по сравнению с другими инструментами на базе ИИ

#4. Cofense

Специализированное ПО для предотвращения фишинга, где интегрированы ИИ‑функции анализа угроз и автоматические реакции. Cofense предлагает быстрое исправление инцидентов, стремясь удалять подтверждённые фишинговые письма в течение минут. Платформа сочетает актуальную разведку угроз и ИИ‑обнаружение, которое учится и адаптируется со временем для повышения качества работы. Также доступны обучающие программы, чтобы снизить вероятность того, что сотрудники кликнут по вредоносным письмам.

Быстрое ИИ‑обнаружение и исправление, с карантином и удалением угроз за минуты или быстрее
Машинное обучение, которое адаптируется к текущей разведке угроз и повышает точность выявления
Возможны более частые ложные срабатывания, когда безопасные письма помечаются как подозрительные

#5. Barracuda

Решение для защиты почты с ИИ, которое выявляет фишинг в реальном времени с высокой точностью. Машинное обучение со временем подстраивает фильтры под паттерны каждого клиента. Это помогает снижать число ложных срабатываний и улучшать работу пользователей.

Платформа стремится быстро удалять фишинговые письма, не давая им попасть во входящие. Также реализована простая интеграция по API с Office 365 для организаций, которые уже используют платформу Microsoft и хотят усилить обнаружение угроз.

ИИ‑инструмент с высокой точностью, который со временем улучшает работу, изучая поведение клиента
Быстрое исправление, которое помогает перехватывать фишинговые письма до попадания в почтовый ящик
Ограниченная детализация настроек почтовых правил может приводить к блокировке безопасных сообщений

Готовы внедрить ИИ, но не знаете, с чего начать?

Получите консультацию с экспертами AllSee, чтобы сделать свой проект эффективнее и надежнее.

Непробиваемая безопасность электронной почты

Среди 5 рассмотренных инструментов на ИИ для обнаружения фишинга одно решение выделяется высокими показателями выявления. Его платформа защиты почты использует данные об угрозах на базе ИИ и продвинутые модели обработки текста, обеспечивая один из самых высоких уровней обнаружения фишинга на рынке.

Крупные поставщики кибербезопасности встраивают ИИ во все продукты и услуги, чтобы расширять возможности и повышать уровень защиты. Современные решения включают десятки ИИ‑движков, которые каждый день анализируют данные с миллионов устройств, а также помогают с настройкой с помощью персональных ИИ‑ассистентов. Исследовательские команды также недавно публикуют отчёты по безопасности на основе ИИ, где выделяют четыре ключевые киберугрозы. Одна из них — усиленная ИИ подделка личности и приёмы социальной инженерии, например фишинговые письма.

Демонстрация возможностей типовой платформы защиты почты показывает, как ИИ‑обнаружение фишинга помогает опережать актуальные почтовые угрозы.