AI i neželjena pošta: kako umjetna inteligencija štiti vašu pristiglu poštu

Razgovori o umjetnoj inteligenciji često uključuju njezinu ulogu u prevenciji kibernetičke sigurnosti. AI je moćan, nezamjenjiv alat u borbi protiv cyber prijetnji, ali također može pročešljati pretince e-pošte kako bi eliminirao neželjenu poštu. Mnogi korisnici interneta vide neželjenu poštu kao bezazlenu vizualnu smetnju, ali može sadržavati i sigurnosne rizike. Implementacija umjetne inteligencije za borbu protiv dolazne neželjene pošte smanjit će brojeve pristigle pošte i zaštititi korisnike od zlonamjernih prijetnji.

Kako se AI koristi za borbu protiv neželjene pošte?

Industrijski lideri poput Googlea rade na makro razini sa svojim AI-om za filtriranje neželjene pošte, TensorFlow. Cilj mu je blokirati neželjenu poštu — preko 100 milijuna poruka dnevno — prije nego što pojedinačni zlonamjerni akteri probiju ciljane tvrtke i pojedince.

Spam je više od puke smetnje - stvara rizike za sigurnost i privatnost. AI osnažuje druge sigurnosne mjere, poput vatrozida i otkrivanja zlonamjernog softvera, kako bi se spriječile povrede podataka. S vremenom, međutim, obrambene linije poput vatrozida mogu propasti ako korisnici e-pošte ignoriraju ažuriranje softvera. Filtriranje neželjene pošte pomoću umjetne inteligencije može nadopuniti sigurnosne mjere poslovanja jer trošenje otvara sve više praznina u planu upravljanja rizikom.

Dodatne mjere kao što je AI filtriranje neželjene pošte omogućuju analitičarima i IT timovima da izvrše održavanje. Podaci ulaze u pristigle sandučiće sve većom brzinom bez presedana. Spam ponekad nadmašuje relevantne e-poruke i često je previše za većinu ljudi da ga pregledaju ili imaju vremena za rukovanje. AI oslobađa ljude pritiska u digitalnoj klimi koja radi brzinama koje nadilaze naše spoznajne i zdravstvene granice.

Kad umjetna inteligencija filtrira neželjenu poštu, oslobađa više tehnoloških opterećenja od dosadnog nereda pristigle pošte. Za tvrtke, blokiranje ili kategoriziranje ovih poruka štedi mrežni prostor za pohranu i novac od ručnog označavanja dolaznih podataka. 

Kako točno filtrira neželjenu poštu?

Strojno učenje obavještava AI kada skenira dolazne e-pošte. Traži e-poruke koje signaliziraju crvene zastavice, kao što su:

• Zlonamjerne IP adrese i URL-ovi
• Sumnjive ključne riječi
• Nepovjerljivi prilozi ili ugrađeni sadržaj
• Nedosljedna gramatika, sintaksa i pravopis, poput upotrebe simbola i brojeva kao slova
• Pretjerana upotreba posebnih znakova ili emojija

Uz bazu podataka s bezbrojnim referencama, može pregledati sadržaj e-pošte za sumnjive aktivnosti. Skeniranje može provjeriti poveznice za lažne stranice za prijavu ili provjeriti potpise u bazama podataka zaposlenika. Što više umjetna inteligencija analizira, postaje točnija u označavanju e-pošte kao neželjene pošte, automatizirajući nekoć ručne procese poput popisivanja i stavljanja na crnu listu.

AI koristi nekoliko algoritama za filtriranje izvršiti precizne prosudbe povrh sadržaja i procjene ključnih riječi:

• Na temelju sličnosti: Filtri uspoređuju dolaznu e-poštu s već postojećom e-poštom pohranjenom na poslužiteljima. 
• Na temelju uzorka: Predlošci legitimnih i nelegitimnih neželjenih e-poruka omogućuju umjetnoj inteligenciji procjenu novih e-poruka.
• Prilagodljivo: Ovaj algoritam s vremenom reagira kako bi prilagodio kategorije podataka. Razdjeljuje zasebne e-poruke i uspoređuje potencijalnu neželjenu poštu s ovim više specijaliziranim kategorijama.

Složeniji algoritmi učinit će AI spremnijom tijekom turbulentnih vremena. Na primjer, neželjeni sadržaj se mijenja na temelju globalnih trendova i međunarodnih događaja. Spam poruke više su sadržavale lažne zdravstvene informacije tijekom pandemije jer je medicinska paranoja bila na vrhuncu svih vremena. Događaji poput ovih uzrokuju odstupanja u skupovima podataka strojnog učenja, ali oni se mogu obučiti da uzmu u obzir te fluktuacije.

Kakve evolucije možemo očekivati?

Filtriranje dolazi u opasnost — umjetna inteligencija bi mogla slučajno pogrešno pripisati sigurne e-poruke nesigurnima ili obrnuto. Na primjer, štetna neželjena pošta ili e-pošta za krađu identiteta često nastoji kopirati ili iskoristiti vjerodajnice pouzdanih i poznatih struktura e-pošte i pošiljatelja. Iako neki AI filtri neželjene pošte mogu obavijestiti primatelje kada blokiraju potencijalnu prijetnju, s vremenom će AI više surađivati ​​s ljudskim analitičarima kako bi tražio dodatne informacije.

Filtriranje neželjene pošte zahtijevat će pravila koja će omogućiti umjetnoj inteligenciji da sama sebe procijeni. Trenutačno sustavi umjetne inteligencije mogu potvrditi e-poštu koja izgleda kao da dolazi iz sigurnog izvora, ali je zapravo neželjena pošta koju šalje hakerski visoko obučeni algoritam. S vremenom, AI filtriranje neželjene pošte može postati usklađenije s nijansama kako bi eliminiralo lažne rezultate i identificiralo kada hakeri koriste društveni inženjering u svojoj distribuciji neželjene pošte.

Usavršavanje u obradi prirodnog jezika (NLP) moglo bi procijeniti sadržaj neželjene e-pošte s poboljšanom finoćom. AI koji se oslanja na napredni NLP za filtriranje generičkih ključnih riječi i fraza razmatrat će vektore riječi, također. Programiranje matematičkih veza između riječi omogućit će sustavima umjetne inteligencije da skeniraju namjere i konotacije u pisanom sadržaju, pronalazeći više poveznica na potencijalno štetne prikaze iz povijesnih podataka na internetu.

Uz kompetentnije AI filtriranje e-pošte, dopunit će poboljšane programe obuke korisnika, posebno na radnom mjestu. Korisnici e-pošte će razumjeti kako kategorizirati e-poštu, posebno kao dvosmislena, nekategorizirana siva pošta ulazi inboxovi. Seminari i tečajevi će se razvijati kako bi uključili ljudske sudionike u izravniju obuku umjetne inteligencije za filtriranje neželjene pošte.

Uloga umjetne inteligencije u organiziranju pretinca e-pošte

AI filtriranje e-pošte može upravljati dolaznim zlonamjernim softverom i zaštititi korisnike e-pošte od razvoja neželjene pošte. Čine se kao loše napisani e-mailovi s neprirodnim poveznicama, ali ugrožavaju poslovne i osobne podatke.

Korištenje umjetne inteligencije za ublažavanje neželjene pošte smanjuje kršenja uzrokovana ljudskom pogreškom i vrijeme utrošeno na redovitu obuku kada umjetna inteligencija može pokriti većinu odgovornosti. Sa strojnim učenjem, umjetna inteligencija će samo povećati svoju kompetenciju, spašavajući inboxe od svakodnevne neželjene pošte i nepotrebnih prijetnji.