安全企业Cofense在其钓鱼检测与响应平台中引入两项重要新功能，进一步提升企业的电子邮件安全能力。最新发布的"智能强化训练"与"分类研判1.30"版本，分别被评价为能显著改进安全意识培训及威胁检测响应能力。
"智能强化训练"是基于用户行为及威胁暴露数据、利用人工智能技术自动生成定制化培训内容的解决方案。该方案从约3000个测验与场景中筛选任务来设计个性化培训课程，其特点是将内容生成所需时间从原有的30分钟缩短至5分钟以内。同时提供可检验学习效果的量化评估功能，以及符合美国国家标准与技术研究院网络安全框架的报告功能。
"分类研判1.30"基于机器学习威胁分类技术，进一步强化了电子邮件钓鱼检测准确度。该功能可对用户提交的邮件进行自动分类，依据威胁程度赋予可信度评分，并搭载了能透明解释评估背后逻辑的"可解释人工智能"功能。结合Cofense的API实现的精准检索与隔离功能，安全负责人可微调检测逻辑并快速消除威胁。
Cofense产品副总裁Rachel Roldan强调："通过将基于AI的自动化技术与覆盖3500万用户的安全监测分析网络相结合，我们为客户提供了实时威胁响应能力与可持续的安全培训环境。"
本次更新聚焦于帮助企业建立超越被动响应的主动安全防御体系。Cofense计划持续拓展自动化与人工智能的结合点，进一步升级应对持续性电子邮件钓鱼威胁的防御能力。在通过电子邮件传播的智能化威胁日益复杂的背景下，这些新功能作为能减轻企业安全团队负担、同时提升威胁响应准确性与速度的工具而备受关注。
