Détection par une IA multimoteur explicable
Cinq moteurs spécialisés analysent simultanément le corps des messages, les relations avec l’expéditeur, les en-têtes d’e-mails, les liens et les pièces jointes. Au lieu d’un score de risque opaque, les administrateurs visualisent les raisons techniques exactes qui motivent chaque décision.
Sensibilisation au moment où survient le risque
Un coaching contextuel, des conseils en temps réel et des bannières et balises localisées (en 13 langues) expliquent aux utilisateurs pourquoi un message est suspect dès qu’il apparaît, empêchant 97 % d’entre eux de cliquer, de répondre ou de procéder à un envoi à risque élevé.
Prévention des pertes de données et protection contre les erreurs de destinataire
Les modèles de traitement automatique du langage naturel (TALN) sortant et de graphe social analysent le contexte conversationnel, l’historique de l’utilisateur et les relations avec les destinataires. Prevent identifie les informations personnelles identifiables (IPI), les données de cartes bancaires, les domaines ressemblants et les erreurs de saisie automatique avant l’envoi d’un e-mail.
Veille sur les menaces
Les laboratoires de menaces KnowBe4 convertissent la télémétrie des attaques réelles et plus de 15 ans de données en modèles de détection en temps réel au sein de notre suite de sécurité des e-mails et de la collaboration, mettant ainsi à jour en permanence les défenses avant que de nouveaux schémas d’attaque n’atteignent vos utilisateurs.
IA comportementale conçue pour comprendre votre personnel
Contrairement aux outils API opaques qui fonctionnent en aveugle, l’IA comportementale de KnowBe4 associe le confinement automatisé des menaces à une visibilité administrative complète. Nous présentons à vos analystes les signaux linguistiques et relationnels explicites derrière chaque décision, tout en transformant chaque détection technique en coaching qui améliore activement le comportement des utilisateurs.
