釣魚是一種通過大量發送電子郵件（垃圾郵件），甚至冒充金融和國家機構、社交網絡的冠名信息，或者通過虛假網站來盜竊認證信息（密碼、信用卡數據、社交網絡信息）的方法。犯罪分子有時會使用類似域名或URL地址偽裝成著名品牌的官網。
卡巴斯基實驗室研發的這款智能系統可以分析不記名客戶統計數據中釣魚郵件和垃圾郵件的各種特徵，以這些數據為基礎生成分類組，例如通過分析郵件標題中的字段分布次序。
戈盧別夫解釋說：
“一旦發現潛在的垃圾信息，系統就會將其架構與分類組中的典型樣本進行對比，這樣就提高了主動發現垃圾郵件的水平，涵蓋面更廣。這種技術降低了網絡帶寬和郵箱服務的損失，幫助用戶避免了為自行過濾郵箱內容和建立自己的保護名單而浪費時間。”
檢查垃圾郵件的啓發式規則生成方法及其系統開發專利於2020年1月頒發，隨後入選“2019和2020上半年全俄100項最佳發明”。
戈盧別夫補充說：
“這項技術並不是專用於查找釣魚郵件，但能夠用於分析釣魚郵件附加的元信息，最終建立更加前攝的直觀推斷，因此能夠查出其中的數種郵件。”