用于实时检测，表征，和补救基于电子邮件的威胁的威胁检测平台

摘要

传统的电子邮件过滤服务不适于识别复杂恶意电子邮件，因此可能会允许复杂恶意电子邮件误入收件箱。本文介绍的是威胁检测平台，旨在采用集成的途径检测安全威胁。例如，在接收到来自个人的表示允许访问企业员工接收到的过去电子邮件的输入后，威胁检测平台可以下载过去电子邮件，以构建理解与内部联系人(例如，其他员工)和/或外部联系人(例如，供应商)的通信常态的机器学习(ML)模型。通过将所述ML模型应用到传入的电子邮件中，威胁检测平台可以有针对性地实时识别安全威胁。