ユーザーからのフィッシング報告予測インテリジェンスの構成
ユーザーから報告されたフィッシングメールを識別するためのモデルを構成して準備します。
始める前に
必要なロール:ml_admin
手順
- 移動先 すべて > フィッシング用予測インテリジェンス > 構成.
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構成のステップ 1 で、[終了コードソース] リストから次のいずれかのオプションを選択します。
- デフォルトクローズコード:悪意のあるメールと正当なメールを識別するためにトレーニングモデルで使用する必要があるデフォルトのセキュリティインシデントクローズコードを指定するには、このオプションを選択します。ロックアイコンをクリックし、1 つ以上の誤検出コードまたは確認済みフィッシングコードを選択します。
- カスタムクローズコード:既存のインシデント応答手順の一部として使用できるカスタムフィールドからクローズコードを定義する場合は、[カスタムクローズコード] オプションを選択します。クローズコードを定義するには、セキュリティインシデントテーブルからフィールドを選択し、1 つ以上のフィルター条件を指定します。
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ステップ 2 で、モデルのトレーニングに使用できる履歴データをインポートします。
履歴データをインポートするデータソースを選択します。次のいずれかを選択できます。
- ユーザーから報告されたフィッシングメールテーブル:履歴データとしてインポートできるレコードの数を確認できます。このオプションを選択し、[インポート] をクリックします。
- カスタムデータソース:履歴データレコードを含む単一のフォーマットされた CSV ファイルを添付できます。ファイルを選択し、[インポート] をクリックします。
注:インポートする CSV ファイルには、次のヘッダーが含まれている必要があります。- ラベル
- ヘッダー
- 本文
データのインポートを停止するには、[インポートをキャンセル] をクリックします。インポートプロセスがキャンセルされ、それまでにインポートされたすべてのレコードが削除されます。
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履歴データをインポートした後、リンクをクリックしてページを更新します。
さらにトレーニングデータをインポートすることも、そのまま次のステップに進むこともできます。
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ステップ 3 で、トレーニングに利用可能なレコードの数が最小しきい値の要件を満たしているかどうかを確認します。
注:トレーニングレコードの最大数と最小数のデフォルト値が表示されます。これらのしきい値は、プラットフォーム機械学習のプロパティページで変更できます。サポートが必要な場合は、カスタマーサポートにお問い合わせください。
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トレーニングデータで十分な場合は、[モデルをトレーニング] をクリックします。
下の画面でトレーニングの入力を更新できます。
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変更できる予測入力は次のとおりです。
- 何の予測に興味がありますか?
- 出力フィールドを予測するために役に立つ入力データは何ですか?
- ソリューションをトレーニングするにはどのような履歴データを使用し、どのくらいの頻度で再トレーニングしますか?
これらの入力のデフォルト値が表示されます。それらを変更して、次のいずれかをクリックします。- 更新:トレーニングモデルの定義を更新します。
- 更新 & 再トレーニング:トレーニングモデルの定義を更新し、モデルを再トレーニングします ([モデルをトレーニング] 機能をトリガーします)。
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最後に、モデルのトレーニングが完了したら、[予測のアクティブ化] チェックボックスをクリックします。
そのモデルを使用して、ユーザーから報告されたフィッシングレコードごとに予測が提供されるようになりました。ユーザーから報告されたフィッシングレコードに対する予測の提供を停止する場合は、[予測のアクティブ化] チェックボックスをオフにして、[非アクティブ化] をクリックします。