趨勢科技發表 AI 寫作風格分析技術,7000多項特徵辨識 E-mail 是不是老闆寫的!

趨勢科技 Writing Style DNA (寫作風格 DNA) 可針對商業電郵詐騙提供進階新防護,採用 AI 來建立用戶寫作風格的「微跡證」,其中包含了 7,000 多項寫作特徵。
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本新聞稿由 趨勢科技 提供。

趨勢科技今天發表一項專注提升商業電郵詐騙防範能力的最新技術。這項以人工智慧 (AI) 為基礎的創新技術將整合至趨勢科技多項產品中,在發現假冒行政總裁或其他高級管理層名義所發出的電郵時作出警告。

研究機構 Osterman Research 分析師 Michael Osterman 指出:「這是我第一次看到業界推出電郵寫作風格分析。這對於將 AI 應用在網路資訊保安領域,以防範現今透過電郵進行的網路詐騙攻擊,是相當令人振奮的示範。」

趨勢科技 Writing Style DNA (寫作風格 DNA) 可針對商業電郵詐騙提供進階新防護,採用 AI 來建立用戶寫作風格的「微跡證」,其中包含了 7,000 多項寫作特徵。當遇到疑似假冒重要人士名義發出的電郵時,就可利用人工智慧來分析其寫作風格,並且發送通知給寄件人、收件人和 IT 部門。

趨勢科技執行長陳怡樺表示:「未來的威脅情勢,需要具備人工智慧的防護來結合專家規則和機器學習。我們很榮幸能夠再次成為這個領域的先驅。」

她補充道:「這項新的技術完美搭配我們現有的電郵防護,以及我們免費提供給企業的網路釣魚模擬與意識提升服務。在這個電郵詐騙方式日益精密且損失慘重的大環境下,企業機構有必要設置多層防護來自我保護。」

在趨勢科技 2017 年攔截到的所有勒索病毒當中,有 94% 都是經由電郵散布。此外,預計在 2018 年全球商業電郵詐騙損失總金額將高達 90 億美元,平均每一件商業電郵詐騙損失約 132,000 美元。因此,企業有必要透過訓練和技術雙管齊下來防範網路釣魚。

將近 70% 的變臉詐騙攻擊都是假冒企業機構的執行長、總裁和總經理來要求員工緊急進行匯款或提供某些敏感資料,這類攻擊不易被偵測的原因在於這些電郵通常不會附上附件檔案或網站連結,因此較不會被判定為可疑郵件。

Writing Style DNA 可透過「作者分析」來強化現有的人工智慧防護層,檢查電郵的標題與內容來分析電郵的意圖及攻擊行為。如此一來,就能偵測這些挾持正常網域和帳號來避開傳統過濾的攻擊。再者,高層主管也可針對被標示為可疑的電郵提供回饋意見來降低誤判,進而提高偵測率。

Writing Style DNA 將於 2018 年 6 月在 Cloud App Security (CAS) for Microsoft Office 365 與 ScanMail for Microsoft Exchange (SMEX) 上推出,同時也將免費包含在現有的商業電郵詐騙防護方案中。

然而,商業電郵詐騙只不過是眾多經由電郵散布的威脅之一。另一項企業面臨的重大威脅是網路釣魚,這類假冒郵件專門誘騙用戶下載惡意程式或洩漏個人資訊及登入密碼。

因此,趨勢科技提供企業一個新的免費網路釣魚模擬平台「Phish Insight」,讓企業可利用這項工具測試員工對網路釣魚的認識,並在模擬測試之後針對結果,利用該平台提供的資訊來擬定企業的教育訓練計畫。


Cookie 消失?試試看全新 AI 影像內容辨識:讓用戶看的內容決定看到的廣告

Google Chrome 即將淘汰幫助廣告主的工具—— Cookie ,它的離去將再一次地影響數位廣告產業。
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透過GA分析進站者發現, Safari的新客數越來越多,難道這表示 iOS 的用戶數也跟著增加了嗎?注意了,這有可能是 Apple 封鎖第三方 Cookie 帶來的影響。隨著 Google 即將淘汰 Chrome 上的 Cookie ,這個幫助廣告主記住用戶受眾的小工具,將要再一次地影響數位廣告產業。

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後 Cookie 時代的廣告受眾如何鎖定?

各大廣告平台在過去幾年不斷地透過 Cookie 以及其它方式,悄悄收集使用者的用戶數據,隨著這幾年用戶的隱私權意識抬頭, Apple 與 Google 對於藉由 Cookie 辨識用戶資料的廣告投遞方式,持有不同的態度,這也將是所有廣告主的極大挑戰。當 Cookie 不復存在,要如何辨識使用者資料?

Cookie 消失了,或許會有新的數據辨識工具來取代,但是任何試圖跟蹤受眾的方式,都難以符合大眾對於保護隱私權的期望。另一方面,也極有可能無法再通過日趨嚴格的媒體監管限制。無論如何,數位廣告不能像過去一樣,無條件地使用類似 Cookie 的追蹤方式,來達到與現在同樣的廣告效果。

後 Cookie 時代內容辨識類型的廣告鎖定方式,將成為未來具指標性的投放策略。廣告與瀏覽平台或內文主題的高相關性,不僅能顯著提高受眾的互動度,更重要的是,完全不需要收集任何個人數據。

FreakOut Taiwan 不斷嘗試更友善的廣告投遞形式, 自 2016 年進入台灣市場的原生廣告,到 2020 年末引進「 Mirrors 」 AI 影像視覺內容辨識系統,都是以網路使用者的角度出發。「 Mirrors 」不需要使用傳統的受眾興趣設定,即可針對「目標受眾在觀看的影像內容」、「品牌自身競爭對手或相關指定系列產品出現的影片」來投遞 YouTube 上的影音廣告。

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AI 人工智慧影像技術突破,推動新一代內容辨識功能

傳統的內容比對廣告皆為自然語言處理 NLP 中心,基於「純文字」的比對來顯示相關廣告,如大家很熟悉的 Google AdSense 。但是,結合新興的 AI 演算和複雜的圖像辨識,已然能夠達到「影片」的內容偵測,透過增加多個比對層和基於自然語言處理 NLP 的基準定位,可深度學習並提供更精細的辨識洞察力。

舉例來說,若想要將汽車廣告投放給對汽車有興趣的人,我們要先從可能對汽車感興趣的受眾中開始推估,並且根據過去的經驗加入不同的興趣條件,最後針對素材更進一步地測試。透過 Mirrors ,我們可以讓廣告出現在有滿足特定條件的影片內,例如:在消費者觀看的影片中,出現汽車評測報告、自家品牌或競爭對手的 LOGO 、代言人等指定條件,再依照不同廣告主設定的預算判斷是否露出廣告。

藉由這樣的影像比對方式,可以更有效地根據消費者行為觸發廣告投遞條件,而不再是現行的用戶受眾數據。人的興趣是多樣且多變的,當對汽車有興趣的用戶在完成汽車的選購後,短期內將不會再瀏覽相關資訊,轉而瀏覽其他更具時效性的內容。透過消費者當下正在觀看的影片內容,取代消費者身上被貼上的數位標籤,將更貼近消費者本身的使用行為。

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Mirrors AI 影像辨識:用消費者看的內容決定廣告

2021 年台灣數位報告指出,台灣人在各網路內容服務中,最愛「網路影片」的比例高達 97.9%,遠超過 Vlog、串流音樂、網路廣播、Podcast 。

影音廣告早已是品牌經營的趨勢:根據 DMA 2019 年台灣數位廣告量統計報告指出,台灣各類型廣告中,影音廣告以 37.2% 的成長比例大幅領先奪冠。其中 YouTube 持續蟬聯台灣最常被造訪網站第 2 名(僅次於 Google ) ,在台灣各大影音平台中的觸及率及影響力不容小覷。

2021 年 FreakOut Taiwan 已與客戶合作,進行搭載新系統的 YouTube 串流內廣告投遞,在針對品牌及產品客製化的多層鎖定策略建議下,房地產廣告的 CTR 表現高於平均,並發現「人臉」群組辨識表現為佳,其中多為財經、名嘴等名人。而美妝品牌廣告 VTR 表現優異,則以品牌「 Logo 」、「人臉」群組有最出色的表現。

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