邮件安全人工智能实验室(Email Security AI Lab)
依托于Coremail丰富的应用场景、海量大数据与一流科技人才,专注于将NLP、计算机视觉、大型语言模型等AI智能技术应用于电子邮件安全防护领域的创新突破。
目前已在反垃圾领域取得可喜成果,形成了反垃圾算法智能优化闭环:基于AI技术实现邮件样本智能收集、识别、入库、反馈、自学习训练、最终提升算法模型能力,不断优化中央引擎、保持反垃圾品质稳步提升。
依托于Coremail丰富的应用场景、海量大数据与一流科技人才,专注于将NLP、计算机视觉、大型语言模型等AI智能技术应用于电子邮件安全防护领域的创新突破。
目前已在反垃圾领域取得可喜成果,形成了反垃圾算法智能优化闭环:基于AI技术实现邮件样本智能收集、识别、入库、反馈、自学习训练、最终提升算法模型能力,不断优化中央引擎、保持反垃圾品质稳步提升。
Coremail邮件安全大数据中心(Coremail Email Security Big Data Center),是国内头部邮件安全数据中心,致力于全球垃圾邮件、钓鱼邮件、病毒邮件、威胁事件、邮件系统安全的研究与推进。 依托千万级IP信誉数据库,以智能算法学习+人工严格审核双重机制,对最新邮件样本进行实时分析,高效识别危险邮件,高效提升企业邮件系统安全性。
•识别图片垃圾邮件的方法及系统
•一种邮件过滤信息保存方法、邮件服务器及电子邮件系统
•一种垃圾邮件过滤方法
•一种基于短文本的垃圾邮件过滤方法及设置
•一种电子邮件分类方法及其装置
•一种发信人的信誉值生成方法与过滤垃圾邮件的方法
•基于脚本的辅助业务实现方法
•一种邮件处理方法及系统
•一种电子邮件中号码的提取方法及其装置
•一种邮箱登录异常的检测方法、装置、设备及存储介质
•一种基于特征提取的钓鱼邮件检测方法及系统
一种电子邮件钓鱼链接的检测方法
一种基于邮箱用户发信行为的异常识别方法
一种企业邮箱服务异常登陆的检测方法
本文被国际网络安全领域顶级会议USENIX Security 2021收录,由coremail论客联合清华大学、奇安信技术研究院、德州大学、复旦大学共同研究发表的学术研究成果。这项研究亦得到了中国国家自然科学基金(批准号: U1836213、U1636204)的支持。