인공지능과 스팸: 인공지능이 이메일함을 보호하는 방법

인공지능에 대한 대화는 종종 사이버 위협을 예방하는 역할을 다룬다. 인공지능은 사이버 위협과 싸우는 강력하고 필수적인 도구이지만 이메일함에서 스팸을 제거하기 위해 이메일을 검사할 수도 있다. 많은 인터넷 사용자는 스팸을 무해한 시각적 방해물로 본다. 그러나 그것은 보안 위험도 포함할 수 있다. 스팸과 싸우기 위해 인공지능을 구현하면 받은 편지함의 메일 수를 줄이고 사용자를 악의적인 위협으로부터 안전하게 지킬 수 있다.

인공지능은 어떻게 스팸과 싸울까?

구글 (GOOGL ) 같은 업계 선도 기업은 텐서플로우를 활용한 AI 스팸 필터링을 대규모로 수행하고 있다. 그것은 스팸을 차단하는 것을 목표로 한다. 일일 1억 개 이상의 메시지를 개인적인 악의적인 행위자들이 대상 기업과 개인에게 침투하기 전에 차단한다.

스팸은 단순한 방해물 이상이다. 그것은 보안 및 개인 정보 보호 위험을 생성한다. 인공지능은 방화벽 및 악성 코드 감지와 같은 다른 보안 조치를 강화하여 데이터 침해를 방지하는 데 도움이 된다. 그러나 시간이 지남에 따라 방화벽과 같은 방어선은 소프트웨어를 업데이트하지 않으면 약화될 수 있다. 인공지능 스팸 필터링은 비즈니스 보안 조치를 보완할 수 있다.

추가적인 조치인 인공지능 스팸 필터링을 통해 분석가와 IT 팀은 유지 보수를 수행할 수 있다. 데이터는 예상치 못한 속도로 받은 편지함에 들어온다. 스팸은 때때로 관련 이메일을 초과하며 대부분의 인간이 거르거나 처리할 시간이 없다. 인공지능은 인간을 디지털 환경에서 인지 및 웰빙 한계를 초과하는 속도에서 압력을 완화한다.

인공지능이 스팸을 필터링할 때, 그것은 기술적인 부담을 줄여준다. 비즈니스에서는 이러한 메시지를 차단하거나 분류하면 네트워크 저장 공간과 수동으로 데이터를 지정하는 데 소요되는 돈을 절약할 수 있다.

인공지능은 스팸을 어떻게 정확하게 필터링할까?

기계 학습 은 인공지능이 들어오는 이메일을 검사할 때 인공지능에게 알려준다. 그것은 다음과 같은 신호를 보이는 이메일을 찾는다:

• 악의적인 IP 주소 및 URL
• 의심스러운 키워드
• 의심스러운 첨부 파일 또는 내장 콘텐츠
• 일관성 없는 문법, 구문 및 철자, 예를 들어 기호 및 숫자를 문자로 사용
• 특수 문자 또는 이모티콘의 과도한 사용

수많은 참조 데이터베이스를 통해 이메일 콘텐츠에서 의심스러운 활동을 검사할 수 있다. 링크가 가짜 로그인 페이지로 연결되는지 검사하거나 서명을 직원 데이터베이스와 대조할 수 있다. 분석이 늘어날수록 AI는 이메일을 스팸으로 분류하는 정확도를 높이고, 목록 작성과 차단 목록 등록처럼 이전에는 수작업으로 하던 절차를 자동화한다.

인공지능 은 정밀한 판단을 내리기 위해 콘텐츠 및 키워드 평가와 함께 여러 필터링 알고리즘을 사용한다:

• 유사성 기반: 필터는 수신 이메일을 서버에 저장된 기존 이메일과 비교한다.
• 샘플 기반: 정상 이메일과 스팸 이메일의 예시를 바탕으로 AI가 새로운 이메일을 평가한다.
• 적응형: 이 알고리즘은 시간에 따라 데이터 범주를 조정한다. 이메일을 별도로 분류하고, 스팸으로 의심되는 메일을 이렇게 세분화한 범주와 비교한다.

보다 복잡한 알고리즘은 인공지능을 더 준비된 상태로 만들 것이다. 예를 들어, 스팸 콘텐츠는 세계적인 추세와 국제적인 사건에 따라 변한다. 전염병 동안에는 의료 공포가 최고조에 달했기 때문에 스팸 이메일에는 거짓 건강 정보가 더 많았다. 이러한 이벤트는 기계 학습 데이터셋에서 이상치를 생성하지만 이러한 변동에 대해 훈련될 수 있다.

우리는 어떤 진화를 기대할 수 있을까?

필터링에는 위험이 있다. 인공지능이 안전한 이메일을 안전하지 않다고 잘못 판단하거나 그 반대가 될 수 있다. 예를 들어, 유해한 스팸 또는 피싱 이메일은 종종 신뢰할 수 있는 이메일 구조 및 발신자에서 자격증명을 복사하거나 악용하려고 한다. 인공지능 스팸 필터가 잠재적인 위협을 차단할 때 수신자에게 알릴 수 있지만, 결국 인공지능은 추가 입력을 얻기 위해 인간 분석가와 더 많이 협력할 것이다.

스팸 필터링에는 인공지능이 자신을 의심할 수 있는 규칙이 필요하다. 현재 인공지능 시스템은 안전한 출처에서 온 것처럼 보이지만 실제로는 해커의 고도로 훈련된 알고리즘에 의해 보낸 스팸인 이메일을 검증할 수 있다. 시간이 지남에 따라 인공지능 스팸 필터링은 더 정교해져서 오탐을 줄이고 해커가 스팸을 유포할 때 사회공학 기법을 사용하는지 식별할 수 있다.

자연어 처리(NLP)가 개선되면 스팸 이메일 내용을 더 세밀하게 평가할 수 있다. 고급 NLP를 활용하는 AI는 일반적인 키워드와 구문뿐 아니라 단어 벡터도 고려할 것이다. 단어 사이의 수학적 관계를 구현하면 AI가 글의 의도와 함축적 의미를 분석하고, 인터넷의 과거 데이터를 바탕으로 유해할 가능성이 있는 표현과의 연관성을 더 많이 찾을 수 있다.

보다 능숙한 인공지능 필터링과 함께, 그것은 또한 사용자 훈련 프로그램을 개선할 것이다. 특히 작업장에서 이메일 사용자는 특히 모호한, 분류되지 않은 그레이 메일이 받은 편지함에 들어올 때 이메일을 어떻게 분류해야 하는지 이해하게 될 것이다. 세미나와 교육 과정도 사람들이 스팸 필터링 AI의 훈련에 더 직접적으로 참여하도록 발전할 것이다.

이메일함을 조직하는 인공지능의 역할

이메일 필터링 인공지능은 들어오는 악성 코드를 관리하고 이메일 사용자를 스팸에 대한 방심으로부터 보호할 수 있다. 스팸은 부자연스러운 링크가 들어 있는 서투른 문장의 이메일로 보일 수 있지만, 기업과 개인의 데이터를 위협한다.

인공지능을 사용하여 스팸을 완화하면 인간의 오류로 인한 침해와 인공지능이 대부분의 책임을 담당할 수 있는 경우에 대한 정기적인 훈련에 소요되는 시간을 줄일 수 있다. 기계 학습으로 인해 인공지능은 그 역량을 증가시킬 것이며, 일일 스팸과 불필요한 위협으로부터 받은 편지함을 구할 것이다.