Kein statischer Filter. Kein manuelles Regeltuning.
ICN lernt kontinuierlich aus Zustellergebnissen, Senderverhalten und Netzwerk-Feedback. Drift und Anomalien werden erkannt, bevor sie Schaden anrichten.
ICN prüft jede eingehende Nachricht aus vielen Blickwinkeln — Echtheit, Verhalten, Inhalt und Kontext. Aus diesen Signalen entsteht eine klare, nachvollziehbare Entscheidung: zustellen, kennzeichnen oder zurückhalten.
Das Fundament: ICN erkennt den charakteristischen „Fingerabdruck" jeder Nachricht und lernt dabei laufend dazu.
Einstellungen lassen sich im laufenden Betrieb anpassen — ohne Unterbrechung und mit automatischer Absicherung gegen Fehlkonfigurationen.
ICN bildet aus Struktur und Inhalt einen kompakten Wiedererkennungswert jeder Nachricht — die Grundlage, um ähnliche oder identische Mails zuverlässig zu erkennen.
Im Hintergrund baut ICN kontinuierlich ein Bild davon auf, wie legitime und wie verdächtige Nachrichten typischerweise aussehen — und wird mit jeder Mail genauer.
Jede neue Nachricht wird in Echtzeit gegen die bekannte Wissensbasis geprüft. Bekannte Muster werden sofort erkannt — bei Unsicherheit bleibt die Zustellung gewahrt.
Von der Absenderprüfung über Betrugserkennung bis zur Reputation: ICN klärt, ob eine Nachricht wirklich echt und vertrauenswürdig ist.
ICN prüft die etablierten Echtheitsnachweise einer Mail (SPF, DKIM, DMARC) und bewertet zusätzlich die Transportsicherheit. Gefälschte Absender fallen früh auf.
Erkennt typische BEC-Muster: vorgetäuschte Identitäten, täuschend ähnliche Domains, künstliche Dringlichkeit und abweichende Antwortadressen.
ICN bewertet, woher eine Nachricht technisch kommt, und bremst auffällige Quellen adaptiv aus — vertrauenswürdige Absender bleiben unbehelligt.
Für jeden bekannten Absender führt ICN ein Profil. Weicht das Verhalten plötzlich vom Gewohnten ab, wird das bemerkt — ein starkes Frühwarnsignal.
ICN bewertet Absender und Infrastruktur anhand des tatsächlich beobachteten Verhaltens — und nutzt dabei Signale über alle Kunden hinweg für besseren Schutz.
Bewährte Inhalts- und Spamsignale fließen normiert in die Gesamtbewertung ein und werden klar in vertrauensbildende und risikobehaftete Hinweise getrennt.
Enthaltene Links werden auf Plausibilität geprüft. Verweise, die nicht zum angeblichen Absender passen, erhöhen das Risiko einer Nachricht.
ICN versteht nicht nur, ob eine Mail echt ist, sondern auch, was sie eigentlich will — und ob das zur Beziehung passt.
ICN ordnet jede Nachricht ihrer wahrscheinlichen Absicht zu — etwa Geschäftspost, Newsletter, Phishing oder Betrug — und bleibt im Graubereich bewusst vorsichtig.
Eine zentrale Engine führt alle Signale zusammen, leitet den eigentlichen Zweck einer Mail ab und erkennt Brüche im erwarteten Muster — auf Wunsch mit zusätzlicher KI-Unterstützung.
ICN erkennt echte Antworten auf zuvor gesendete Mails und bewertet sie im Licht der bestehenden Beziehung — legitime Kommunikation läuft so reibungslos.
Ähnliche verdächtige Nachrichten werden automatisch gruppiert. So erkennt ICN ganze Angriffswellen, statt nur Einzelfälle — inklusive Bewertung ihres Wachstums.
Aus allen Signalen entsteht die finale Entscheidung — abgestimmt auf die Empfindlichkeit jedes einzelnen Postfachs.
ICN führt alle Bewertungen zu einer Gesamteinschätzung zusammen und entscheidet über Zustellung, Kennzeichnung oder Quarantäne — mit individuell wählbarer Empfindlichkeit pro Postfach.
Jede Nachricht wird zielgerichtet zugestellt — inklusive sicherer Umleitung in Quarantäne und optionaler Warnhinweise direkt in der Mail.
Jede Mail und jede getroffene Entscheidung wird vollständig protokolliert und im Portal auswertbar gemacht — volle Transparenz statt Blackbox.
Vorhandene Bewertungen aus bestehenden Spam-Lösungen werden weiterhin berücksichtigt — für einen reibungslosen Übergang ohne Schutzlücke.
Sämtliche Prüfungen fließen in eine zentrale Reasoning Engine, die den wahrscheinlichen Zweck jeder Nachricht bestimmt. Darauf trifft die Entscheidungs-Engine das finale Urteil — konsistent, nachvollziehbar und abgestimmt auf jedes Postfach.