Les cas d'usage ne sont pas encore traduits en français ; ils s'affichent en anglais.

Detect phishing emails and suspicious sign-ins

IT detects phishing emails and suspicious sign-ins

Needs setupAI Act: no extra obligationsFinding anomalies & fraudTous les secteurs

Convient pour : IT & software development

Fake emails and sign-ins with stolen passwords stand out before an account is taken over. IT responds to a few good alerts instead of a flood of warnings.

Est-ce pour vous ?

You use email and applications in the cloud or on your own network with central sign-in.
Phishing emails regularly get through, and employees report them without anyone analysing the reports systematically.
Sign-in logs are stored but hardly ever looked at.

Première étape dès aujourd'hui

Based on the format of your sign-in log, build a small table with made-up accounts, about 20 rows with time, account number, country, known or new device, result and second factor, and insert two typical attacks. Use the template below to check whether the rules find the attacks and leave harmless cases alone.

Comment procéder

Define which emails and sign-ins are suspicious
Bring together mail filters, sign-in logs and device lists
Set up detection rules and the model
Have IT check the warnings
Secure the account and inform employees
Adapt the rules to new attack methods

Modèles à copier

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Analyse

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Plan the rollout

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Inclus dans la formation

Le mode d'emploi complet

6 étapes, avec l'explication de ce qu'il faut faire exactement
3 modèles éprouvés à copier dans votre propre IA
Une mise en œuvre sûre : données, vérification, décision, information
Pièges, effort nécessaire et comment reconnaître le succès

Avec la formation, les 430 modes d'emploi vous sont ouverts pendant toute la durée de votre accès.

Voir la formationPaiement unique par personne, sans reconduction

Même démarche, autres cas d'usage

12 autres cas d'usage suivent le modèle « Finding anomalies & fraud ».

Check claim notifications for signs of fraud Check service charge statements for errors Detect cheaters by their gameplay behaviour Detect market manipulation on trading platforms Detect money laundering patterns in account activity Detect serial defects in fleet data before a recall Find duplicate and suspicious incoming invoices Intercept fraudulent orders and card payments Review client bookkeeping for audit risks in advance Select tax cases for review on a risk basis Stop fraudulent calls and SIM swap fraud Track down electricity theft and tampered meters

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A-082 · État du droit 08.10.2026