IA et spam : comment l'intelligence artificielle protège votre boîte de réception

Les conversations autour de l'IA incluent souvent son rôle dans la prévention de la cybersécurité. L'IA est un outil puissant et indispensable dans la lutte contre les cybermenaces, mais elle peut également passer au peigne fin les boîtes de réception des e-mails pour éliminer les spams. De nombreux internautes considèrent le spam comme une distraction visuelle inoffensive, mais il peut également contenir des risques de sécurité. La mise en œuvre de l'IA pour lutter contre le spam entrant réduira le nombre de boîtes de réception et protégera les utilisateurs contre les menaces malveillantes.

Comment l'IA est-elle utilisée pour lutter contre le spam ?

Des leaders de l'industrie comme Google travaillent au niveau macro avec leur IA de filtrage du spam, TensorFlow. Il vise à bloquer les spams — plus de 100 millions de messages par jour – avant que des acteurs malveillants individuels ne puissent pénétrer des entreprises et des individus ciblés.

Le spam est plus qu'une simple nuisance - il crée des risques pour la sécurité et la confidentialité. L'IA renforce d'autres mesures de sécurité, telles que les pare-feu et la détection des logiciels malveillants, pour aider à prévenir les violations de données. Au fil du temps, cependant, les lignes de défense comme un pare-feu peuvent se détériorer si les utilisateurs de messagerie ignorent la mise à jour du logiciel. Le filtrage anti-spam par IA peut compléter les mesures de sécurité de l'entreprise, car l'usure ouvre davantage de lacunes dans un plan de gestion des risques.

Des mesures supplémentaires telles que le filtrage anti-spam par IA permettent aux analystes et aux équipes informatiques d'effectuer la maintenance. Les données entrent dans les boîtes de réception à un rythme de plus en plus sans précédent. Le spam dépasse parfois les e-mails pertinents et il est souvent trop difficile pour la plupart des humains de passer au crible ou d'avoir le temps de le gérer. L'IA soulage les humains de la pression dans un climat numérique fonctionnant à des vitesses dépassant nos limites cognitives et de bien-être.

Lorsque l'IA filtre le spam, elle soulage davantage les charges technologiques que l'encombrement embêtant de la boîte de réception. Pour les entreprises, le blocage ou la catégorisation de ces messages permet d'économiser de l'espace de stockage sur les réseaux et de l'argent en désignant manuellement les données entrantes. 

Comment filtre-t-il le spam avec précision ?

Apprentissage automatique informe l'IA lorsqu'elle scanne e-mails entrants. Il recherche les e-mails signalant des signaux d'alarme, tels que :

• Adresses IP et URL malveillantes
• Mots-clés suspects
• Pièces jointes ou contenu intégré méfiants
• Grammaire, syntaxe et orthographe incohérentes, telles que l'utilisation de symboles et de chiffres comme lettres
• Utilisation excessive de caractères spéciaux ou d'emojis

Avec une base de données d'innombrables références, il peut examiner le contenu des e-mails pour détecter toute activité suspecte. L'analyse peut vérifier les liens pour les fausses pages de connexion ou vérifier les signatures par rapport aux bases de données des employés. Plus l'IA analyse, plus elle devient précise dans l'étiquetage des e-mails comme spam, en automatisant des processus autrefois manuels comme la liste et la liste noire.

AI exploite plusieurs algorithmes de filtrage pour exécuter des jugements précis en plus de l'évaluation du contenu et des mots clés :

• Basé sur la similarité : Les filtres comparent les e-mails entrants avec les e-mails préexistants stockés sur les serveurs. 
• Basé sur des échantillons : Des modèles de spams légitimes et non légitimes permettent à l'IA d'évaluer les nouveaux e-mails.
• Adaptatif: Cet algorithme réagit au fil du temps pour ajuster les catégories de données. Il compartimente les e-mails séparés et compare les spams potentiels à ces catégories plus spécialisées.

Des algorithmes plus complexes rendront l'IA plus préparée en période de turbulences. Par exemple, le contenu du spam change en fonction des tendances mondiales et des événements internationaux. Les spams contenaient davantage de fausses informations sur la santé pendant la pandémie, car la paranoïa médicale était à son plus haut niveau. Des événements comme ceux-ci provoquent des valeurs aberrantes dans les ensembles de données d'apprentissage automatique, mais ils peuvent être entraînés à prendre en compte ces fluctuations.

A quelles évolutions peut-on s'attendre ?

Le filtrage comporte un risque - l'IA pourrait accidentellement attribuer à tort des e-mails sécurisés comme dangereux ou vice versa. Par exemple, les spams nuisibles ou les e-mails de phishing s'efforcent souvent de copier ou d'exploiter les informations d'identification de structures de messagerie et d'expéditeurs fiables et familiers. Bien que certains filtres anti-spam IA puissent avertir les destinataires lorsqu'ils bloquent une menace potentielle, l'IA travaillera éventuellement davantage avec des analystes humains pour rechercher des informations supplémentaires.

Le filtrage du spam nécessitera des règles pour permettre à l'IA de se deviner elle-même. Actuellement, les systèmes d'IA peuvent valider un e-mail qui semble provenir d'une source sécurisée, mais qui est en fait un spam envoyé par l'algorithme hautement qualifié d'un pirate. Avec le temps, le filtrage du spam par IA peut devenir plus sensible aux nuances pour éliminer les faux positifs et identifier quand les pirates utilisent l'ingénierie sociale dans leurs distributions de spam.

Le raffinement du traitement du langage naturel (NLP) pourrait évaluer le contenu des courriers indésirables avec une finesse améliorée. L'IA s'appuie sur la PNL avancée pour filtrer les mots-clés et expressions génériques considérera les vecteurs de mots, aussi. La programmation de connexions mathématiques entre les mots permettra aux systèmes d'IA de rechercher les intentions et les connotations dans le contenu écrit, en trouvant plus de liens vers des représentations potentiellement nuisibles à partir des données historiques d'Internet.

En plus d'un filtrage des e-mails par une IA plus compétente, il complétera les programmes de formation des utilisateurs améliorés, en particulier sur le lieu de travail. Les utilisateurs de messagerie comprendront comment catégoriser les e-mails, en particulier en tant que graymail ambigu et non catégorisé entre boîtes de réception. Les séminaires et les cours évolueront pour impliquer plus directement des participants humains dans la formation à l'IA de filtrage des spams.

Le rôle de l'IA dans l'organisation des boîtes de réception des e-mails

Le filtrage des e-mails par IA peut gérer les logiciels malveillants entrants et protéger les utilisateurs de messagerie contre le développement de la complaisance en matière de spam. Ils apparaissent comme des e-mails mal écrits avec des liens non naturels, mais ils mettent en péril les données professionnelles et personnelles.

L'utilisation de l'IA pour atténuer le spam réduit les violations causées par l'erreur humaine et le temps consacré à la formation régulière lorsque l'IA peut assumer la majeure partie de la responsabilité. Avec l'apprentissage automatique, l'IA ne fera qu'accroître ses compétences, en préservant les boîtes de réception du spam quotidien et des menaces inutiles.