AI և սպամ. ինչպես է արհեստական ​​ինտելեկտը պաշտպանում ձեր մուտքի արկղը

AI-ի շուրջ խոսակցությունները հաճախ ներառում են նրա դերը կիբերանվտանգության կանխարգելման գործում: AI-ն հզոր, անփոխարինելի գործիք է կիբեր սպառնալիքների դեմ պայքարում, բայց այն կարող է նաև սանրել էլփոստի մուտքի արկղերը՝ սպամը վերացնելու համար: Ինտերնետից շատ օգտվողներ սպամը տեսնում են որպես անվնաս տեսողական շեղում, սակայն այն կարող է նաև անվտանգության ռիսկեր պարունակել: Մուտքային սպամի դեմ պայքարելու համար արհեստական ​​ինտելեկտի ներդրումը կնվազեցնի մուտքի արկղի համարները և օգտատերերին պաշտպանում է վնասակար սպառնալիքներից:

Ինչպե՞ս է AI-ն օգտագործվում սպամի դեմ պայքարելու համար:

Ոլորտի առաջնորդները, ինչպիսին Google-ն է, աշխատում են մակրո մակարդակի վրա իրենց սպամի զտիչ AI-ի՝ TensorFlow-ի միջոցով: Այն նպատակ ունի արգելափակել սպամը — օրական ավելի քան 100 միլիոն հաղորդագրություն — նախքան առանձին վնասակար դերակատարները կարող են խախտել թիրախային ընկերությունները և անհատները:

Սպամը ավելին է, քան պարզապես անհանգստություն. այն ստեղծում է անվտանգության և գաղտնիության ռիսկեր: AI-ն թույլ է տալիս անվտանգության այլ միջոցներ, ինչպիսիք են firewalls-ը և չարամիտ ծրագրերի հայտնաբերումը, որոնք կօգնեն կանխել տվյալների խախտումները: Այնուամենայնիվ, ժամանակի ընթացքում պաշտպանական գծերը, ինչպես firewall-ը, կարող են փչանալ եթե էլփոստի օգտատերերը անտեսում են ծրագրակազմի թարմացումը. AI-ի սպամի զտումը կարող է լրացնել բիզնեսի անվտանգության միջոցառումները, քանի որ մաշվածությունը բացում է ավելի շատ բացեր ռիսկերի կառավարման պլանում:

Լրացուցիչ միջոցները, ինչպիսիք են AI-ի սպամի զտումը, թույլ են տալիս վերլուծաբաններին և ՏՏ թիմերին իրականացնել սպասարկում: Տվյալները մուտքի արկղեր են մտնում ավելի ու ավելի աննախադեպ արագությամբ: Սպամը երբեմն գերազանցում է համապատասխան էլ. փոստերին, և հաճախ մարդկանց մեծամասնության համար այն չափազանց շատ է մաղում կամ ժամանակ ունենում դրանք լուծելու համար: AI-ն ազատում է մարդկանց ճնշումից թվային կլիմայի պայմաններում, որը գործում է մեր ճանաչողական և առողջության սահմաններից դուրս արագությամբ:

Երբ AI-ն զտում է սպամը, այն ազատում է ավելի շատ տեխնոլոգիական բեռից, քան ներարկղի տհաճ խառնաշփոթը: Բիզնեսի համար այս հաղորդագրությունների արգելափակումը կամ դասակարգումը խնայում է ցանցերի պահեստային տարածքը և գումարը՝ մուտքային տվյալները ձեռքով նշելուց: 

Ինչպե՞ս է այն ճշգրիտ զտում սպամը:

մեքենա ուսուցման տեղեկացնում է AI-ին, երբ այն սկանավորում է մուտքային նամակներ. Այն փնտրում է նամակներ, որոնք ազդանշան են տալիս կարմիր դրոշներով, ինչպիսիք են՝

• Վնասակար IP հասցեներ և URL-ներ
• Կասկածելի հիմնաբառեր
• Անվստահելի կցորդներ կամ ներկառուցված բովանդակություն
• Անհամապատասխան քերականություն, շարահյուսություն և ուղղագրություն, օրինակ՝ նշաններ և թվեր օգտագործելը որպես տառեր
• Հատուկ նիշերի կամ էմոջիների չափից ավելի օգտագործում

Անհամար հղումների տվյալների բազայի միջոցով այն կարող է ստուգել էլփոստի բովանդակությունը կասկածելի գործունեության համար: Սկանավորումը կարող է ստուգել կեղծ մուտքի էջերի հղումները կամ ստուգել ստորագրությունները աշխատակիցների տվյալների բազաների վրա: Որքան շատ է AI-ն վերլուծում, այնքան ավելի ճշգրիտ է դառնում նամակները որպես սպամ պիտակավորելու հարցում՝ ավտոմատացնելով մեկ անգամ ձեռնարկվող գործընթացները, ինչպիսիք են ցուցակագրումը և սև ցուցակը:

AI օգտագործում է մի քանի զտման ալգորիթմներ ճշգրիտ դատողություններ կատարել բովանդակության և հիմնաբառերի գնահատման վրա.

• Նմանության վրա հիմնված. Զտիչները համեմատում են մուտքային նամակները սերվերներում պահված նախկինում գոյություն ունեցող նամակների հետ: 
• Նմուշի վրա հիմնված. Օրինական և ոչ օրինական սպամ նամակների ձևանմուշները թույլ են տալիս արհեստական ​​ինտելեկտին գնահատել նոր նամակները:
• հարմարվողական: Այս ալգորիթմը ժամանակի ընթացքում արձագանքում է տվյալների կատեգորիաները կարգավորելու համար: Այն բաժանում է առանձին նամակներ և համեմատում պոտենցիալ սպամը այս ավելի մասնագիտացված կատեգորիաների հետ:

Ավելի բարդ ալգորիթմները AI-ն ավելի պատրաստված կդարձնեն բուռն ժամանակներում: Օրինակ, սպամի բովանդակությունը փոխվում է համաշխարհային միտումների և միջազգային իրադարձությունների հիման վրա: Սպամ նամակները ավելի շատ կեղծ առողջական տեղեկություններ էին պարունակում համաճարակի ժամանակ, քանի որ բժշկական պարանոյան եղել է ամենաբարձր մակարդակի վրա: Այսպիսի իրադարձությունները մեքենայական ուսուցման տվյալների շտեմարաններում առաջ են բերում արտանետումներ, բայց դրանք կարող են ուսուցանվել՝ հաշվի առնելու այս տատանումները:

Ի՞նչ էվոլյուցիաներ կարող ենք ակնկալել:

Զտումը վտանգված է. AI-ն կարող է պատահաբար սխալ վերագրել անվտանգ էլ. նամակները որպես վտանգավոր կամ հակառակը: Օրինակ, վնասակար սպամ կամ ֆիշինգ նամակները հաճախ ձգտում են պատճենել կամ օգտագործել վստահելի և ծանոթ էլփոստի կառույցների և ուղարկողների հավատարմագրերը: Թեև AI-ի որոշ սպամի զտիչներ կարող են ծանուցել հասցեատերերին, երբ այն արգելափակում է պոտենցիալ սպառնալիքը, ի վերջո, AI-ն ավելի շատ կաշխատի մարդկային վերլուծաբանների հետ՝ լրացուցիչ տեղեկություններ փնտրելու համար:

Սպամի զտումը կպահանջի կանոններ, որոնք թույլ կտան արհեստական ​​ինտելեկտին երկրորդ կռահել: Ներկայումս AI համակարգերը կարող են վավերացնել նամակ, որը կարծես թե այն գալիս է անվտանգ աղբյուրից, բայց իրականում սպամ է, որն ուղարկվել է հաքերների բարձր պատրաստված ալգորիթմից: Ժամանակի ընթացքում AI-ի սպամի զտումը կարող է ավելի հարմարվել նրբություններին, որպեսզի վերացնի կեղծ դրականը և պարզի, թե երբ հաքերները օգտագործում են սոցիալական ճարտարագիտություն իրենց սպամի բաշխման մեջ:

Բնական լեզվի մշակման (NLP) կատարելագործումը կարող է գնահատել սպամի էլփոստի բովանդակությունը բարելավված նրբագեղությամբ: AI-ն հենվում է առաջադեմ NLP-ի վրա՝ ընդհանուր հիմնաբառերն ու արտահայտությունները զտելու համար կդիտարկեն բառերի վեկտորները, նույնպես. Բառերի միջև մաթեմատիկական կապերի ծրագրավորումը թույլ կտա AI համակարգերին սկանավորել գրավոր բովանդակության մտադրությունները և ենթատեքստերը՝ գտնելով ավելի շատ հղումներ դեպի պոտենցիալ վնասակար ներկայացումներ ինտերնետի պատմական տվյալներից:

Ի լրումն ավելի գրագետ AI-ի զտիչ էլ. նամակների, այն կլրացնի օգտատերերի վերապատրաստման բարելավված ծրագրերը, հատկապես աշխատավայրում: Էլփոստի օգտվողները կհասկանան, թե ինչպես կարելի է դասակարգել էլ. հատկապես որպես երկիմաստ, չդասակարգված գորշ փոստ մտնում է մուտքային արկղեր. Սեմինարները և դասընթացները կզարգանան՝ մարդկանց մասնակիցներին ավելի անմիջականորեն ներգրավելու սպամի զտման AI-ի ուսուցմանը:

AI-ի դերը էլփոստի մուտքի արկղերի կազմակերպման գործում

AI էլփոստի զտումը կարող է կառավարել մուտքային չարամիտ ծրագրերը և պաշտպանել էլփոստի օգտվողներին սպամի ինքնագոհության զարգացումից: Դրանք հայտնվում են որպես վատ գրված նամակներ՝ անբնական հղումներով, սակայն դրանք վտանգում են բիզնեսը և անձնական տվյալները:

Սպամը մեղմելու համար արհեստական ​​ինտելեկտի օգտագործումը նվազեցնում է մարդկային սխալի հետևանքով առաջացած խախտումները և կանոնավոր վերապատրաստման վրա ծախսվող ժամանակը, երբ AI-ն կարող է ծածկել պատասխանատվության մեծ մասը: Մեքենայական ուսուցման շնորհիվ AI-ն միայն կբարձրացնի իր իրավասությունը՝ խնայելով մուտքի արկղերը ամենօրյա սպամից և ավելորդ սպառնալիքներից: