MailGuard AI Rilevatore di Spam
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MailGuard AISicurezza email intelligente
Modello online ⚙ MG

Intelligence sulle minacce / area di lavoro live

Rileva. Spiega. Proteggi.

Analizza i segnali dei messaggi con un classificatore di spam spiegabile, creato per decisioni rapide e sicure.

Pronto per l'analisi0 scans today
01 / INPUT

Analisi email

Cancella
Email del mittente Oggetto Corpo dell'email Intestazioni opzionaliOpzionale
Analizza email→ Carica esempio ↑Carica .EML
Incolla dagli appunti⌘ V

02 / DECISION

Risultato del rilevamento

LR · v1.4
0.0%probabilità di spam
Awaiting analysis

Invia un'email per rivelare la decisione del modello e le prove a supporto.

Perché questo risultato?
Confidenza del modello—
Soglia50%
ModelloLogistic regression
Punteggio del modello—
03 / SIGNALS

Caratteristiche estratte

0
Parole sospette—
—
Link rilevati—
—
Link sospetti—
—
Lunghezza dell'email—
—
Conteggio parole—
—
Indicatori di urgenza—
—
⌁I segnali appariranno qui dopo l'analisi.
04 / EXPLANATION

Prove di rilevamento

Perché il modello ha deciso
◎Ancora nessuna provaEsegui un'analisi per vedere la decisione suddivisa in segnali chiari.
05 / INSPECT

Punti salienti del messaggio

Annotato
Parole sospetteLink rischiosiUrgenza
Il tuo messaggio analizzato verrà annotato qui.
06 / INTERPRETATION

Cosa ha influenzato la previsione?

Baseline locale + pesi contestuali, non garantiti come spiegazioni causali
Analizza un'email per confrontare l'influenza delle funzionalità.
07 / MULTIMODAL

Analisi del rischio

Segnali avanzati
Analizza un'email per mappare il rischio di testo, URL, struttura e metadati.
08 / CONTENT SIGNALS

Indicatori di phishing assistito dall'IA

Euristica
—Indicatore di contenuti generati dall'IA
—

Gli indicatori associati alla scrittura automatizzata o assistita dall'IA non sono una prova definitiva di paternità dell'IA.

Rischio di phishing—

Analizza un'email per vedere i segnali separati di phishing e contenuti generati dall'IA.

Registro operativo

Cronologia analisi

Rivedi le classificazioni recenti e riapri qualsiasi messaggio per visualizzarne il percorso di prova.

Cancella cronologia
TuttoSpamNon spamAlto rischio
0 analyses
OraMittenteOggettoProbabilitàRisultatoOpen
◌Nessuna analisi corrisponde a questo filtroLe tue scansioni completate appariranno qui.

Apprendimento automatico spiegabile

Approfondimenti sul modello

Uno sguardo trasparente su come i segnali delle caratteristiche diventano una probabilità.

LOGISTIC REGRESSION · V1.4
MODEL FUNCTION

Curva di decisione sigmoide

σ(z) = 1 / (1 + e⁻ᶻ)
Punteggio del modello—
Output sigmoide—
Probabilità di spam—
Classificazione—
FEATURE VECTOR

Caratteristiche di input

X1 · Frequenza delle parole—
X2 · Rischio link—
X3 · Lunghezza email—
w1 · vocabulary4.20
w2 · link risk3.10
w3 · length signal0.95
b · intercept−2.10
Weighted score→Sigmoid→Probability→Class
MODEL STORY

Baseline → miglioramento

Modello di base3 caratteristiche

La frequenza delle parole, il rischio dei link e la lunghezza dell'email alimentano il modello sigmoideo esistente.

→
Valutazione avanzata10+ segnali

Testo, URL, struttura, metadati, spiegazioni e indicatori di contenuto aggiungono contesto senza sostituire la base.

EVALUATION

Metriche del modello

Dataset richiesto
Collega un set di test etichettato per calcolare precisione, richiamo, F1, ROC-AUC e PR-AUC rispetto alla baseline. Nessun numero di performance è inventato in questa demo.

Canvas di indagine

Analisi del segnale

Una vista focalizzata sull'ultimo messaggio e sui suoi indicatori estratti.

Esegui l'ultima analisi
⌁Nessun messaggio ancora analizzatoLa tua ultima mappa delle funzionalità apparirà qui dopo una scansione.
WORKSPACE

Impostazioni area di lavoro

×
Effetti di movimentoUsa transizioni sottili nell'area di lavoroDati di esempio all'avvioMantieni popolata l'area di lavoro demoFatto
EXPLAINABILITY

Perché questo risultato?

×
Analizza un'email per generare una spiegazione del modello locale.
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