近年來著重於研發郵件稽核技術的綠色運算（Green-Computing），已在核心引擎中納入非結構化資料的探勘，也就是巨量機敏資料偵測技術（Multi-Pattern Matching，MPM），為下一步發展Big Data奠定基礎。
綠色運算副總經理陳兆寧說明，稽核機制的應用情境會有許多實務上的特殊規則限制，像是同一封郵件的收件者不能同時存在有供應商與客戶，以及收件者不得為競爭公司，諸如此類應用情境要求。對於高科技製造業，尤其是IC設計等強烈依賴智慧財產的行業而言，萬一因誤寄郵件而外洩機敏資料，損失或訴訟求償金額之高往往直接危及企業營運，嚴重程度甚至可能超過APT攻擊所導致的資料外洩。因此郵件稽核的事前防禦與事後調閱能力更顯重要。
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| ▲綠色運算副總經理陳兆寧觀察，郵件稽核常被列於優先建置項目，主要原因即在於資料外洩風險勢必要設法降低，同時也才能稱為善盡保管責任。 |
以關鍵字搜尋來看，不外乎from、to、subject、body等欄位對應值，判斷規則條件還可以被歸納計算。但是實務上應用相當多元，陳兆寧舉例如供應商與客戶，可以視為兩種不同集合（辭典檔），各自具有不同比對元素供前稽與搜尋使用，數量越多複雜程度越高，因此綠色運算基於既有搜尋引擎技術，進一步發展出MPM技術，以強化攔阻與搜尋能力。
「傳統欄位值逐一比對方式，遇到需比對大量元素時顯得相當沒效率。MPM的做法是先建立字詞資料並賦予分數區分權重，讓郵件得以同時跟所有的字詞資料作比對，如此一來，不管比對元素量多大都可同時進行。」陳兆寧說。
把郵件跟辭典檔進行運算後，會得到：總出現次數、總辭數、總分數，三種結果。也就是關鍵字出現次數越多，分數越高。例如欲把關郵件只能寄給單一客戶網域，只要把信件所有內容（含附加檔）取出，跟重要網域的客戶清單相互碰撞，結果若辭數大於二，即可直接攔截；若是單一郵件不得同時存在供應商與客戶，以MPM的邏輯運算，供應商與客戶各自擁有不同辭典檔，只要郵件中所有內容經碰撞後，雙方皆有分數即表示同時存在。
當郵件流經前稽核閘道器時，必須先經過郵件政策稽核引擎（Audit Engine），以MPM演算比對，若發現符合政策條件者，會在該郵件中貼上相對應的標籤，一旦事後稽核需要調閱查找時，只要從標籤雲直接取出所有相關資料即可。如此一來，稽核管理才得以在日趨複雜的應用環境中發揮其效益。