Sztuczna inteligencja i spam: jak sztuczna inteligencja chroni Twoją skrzynkę odbiorczą

Rozmowy na temat sztucznej inteligencji często poruszają temat jej roli w zapobieganiu cyberbezpieczeństwu. Sztuczna inteligencja to potężne, niezastąpione narzędzie w walce z cyberzagrożeniami, ale potrafi też przeczesywać skrzynki e-mailowe w celu eliminacji spamu. Wielu użytkowników Internetu postrzega spam jako nieszkodliwą rozrywkę wizualną, która może jednak wiązać się z zagrożeniami bezpieczeństwa. Wdrożenie sztucznej inteligencji do zwalczania przychodzącego spamu zmniejszy liczbę skrzynek odbiorczych i ochroni użytkowników przed złośliwymi zagrożeniami.

W jaki sposób sztuczna inteligencja jest wykorzystywana do zwalczania spamu?

Liderzy branży, tacy jak Google, pracują na poziomie makro dzięki swojej sztucznej inteligencji filtrującej spam, TensorFlow. Ma na celu blokowanie spamu — ponad 100 milionów wiadomości dziennie — zanim poszczególni szkodliwi uczestnicy będą mogli włamać się do docelowych firm i osób fizycznych.

Spam to coś więcej niż tylko irytacja — stwarza zagrożenia dla bezpieczeństwa i prywatności. Sztuczna inteligencja umożliwia stosowanie innych środków bezpieczeństwa, takich jak zapory sieciowe i wykrywanie złośliwego oprogramowania, aby zapobiegać naruszeniom danych. Jednak z biegiem czasu linie obronne, takie jak zapora ogniowa, mogą ulec zniszczeniu jeśli użytkownicy poczty e-mail zignorują aktualizację oprogramowania. Filtrowanie spamu oparte na sztucznej inteligencji może uzupełniać środki bezpieczeństwa biznesowego, ponieważ zużycie i usuwanie luk w planie zarządzania ryzykiem.

Dodatkowe środki, takie jak filtrowanie spamu AI, umożliwiają analitykom i zespołom IT przeprowadzanie konserwacji. Dane trafiają do skrzynek odbiorczych z coraz niespotykaną wcześniej szybkością. Spam czasami przewyższa liczbę odpowiednich e-maili i często jest to zbyt wiele, aby większość ludzi mogła je przeglądać lub mieć czas, aby się nimi zająć. Sztuczna inteligencja odciąża ludzi w cyfrowym klimacie, działając z prędkością przekraczającą nasze możliwości poznawcze i dobre samopoczucie.

Kiedy sztuczna inteligencja filtruje spam, odciąża więcej obciążeń technologicznych niż bałagan w skrzynce odbiorczej. W przypadku firm blokowanie lub kategoryzowanie tych wiadomości pozwala zaoszczędzić miejsce w sieci i pieniądze wynikające z ręcznego oznaczania przychodzących danych. 

Jak dokładnie filtruje spam?

Nauczanie maszynowe informuje sztuczną inteligencję podczas skanowania przychodzące e-maile. Wyszukuje e-maile sygnalizujące czerwone flagi, takie jak:

• Złośliwe adresy IP i adresy URL
• Podejrzane słowa kluczowe
• Nieufne załączniki lub osadzone treści
• Niespójna gramatyka, składnia i pisownia, np. używanie symboli i cyfr jako liter
• Nadmierne używanie znaków specjalnych lub emoji

Dzięki bazie danych zawierającej niezliczone referencje może sprawdzać zawartość wiadomości e-mail pod kątem podejrzanej aktywności. Skanowanie może sprawdzić linki do fałszywych stron logowania lub zweryfikować podpisy w bazach danych pracowników. Im więcej AI analizuje, tym dokładniej oznacza e-maile jako spam, automatyzując wcześniej ręcznie wykonywane procesy, takie jak umieszczanie na czarnej liście.

AI wykorzystuje kilka algorytmów filtrowania aby dokonać precyzyjnych ocen na podstawie treści i oceny słów kluczowych:

• Oparte na podobieństwie: Filtry porównują przychodzące wiadomości e-mail z wcześniej istniejącymi wiadomościami przechowywanymi na serwerach. 
• Na podstawie próbek: Szablony legalnych i nielegalnych wiadomości spamowych umożliwiają sztucznej inteligencji ocenę nowych wiadomości e-mail.
• Adaptacyjny: Algorytm ten reaguje z biegiem czasu, dostosowując kategorie danych. Segmentuje oddzielne e-maile i porównuje potencjalny spam z bardziej wyspecjalizowanymi kategoriami.

Bardziej złożone algorytmy sprawią, że sztuczna inteligencja będzie lepiej przygotowana w niespokojnych czasach. Na przykład zawartość spamu zmienia się w zależności od światowych trendów i wydarzeń międzynarodowych. W czasie pandemii e-maile spamowe zawierały więcej fałszywych informacji zdrowotnych, ponieważ paranoja medyczna osiągnęła najwyższy w historii poziom. Takie zdarzenia powodują wartości odstające w zbiorach danych uczenia maszynowego, ale można je przeszkolić, aby uwzględniały te wahania.

Jakich ewolucji możemy się spodziewać?

Filtrowanie wiąże się z ryzykiem — sztuczna inteligencja może przypadkowo błędnie przypisać bezpieczne wiadomości e-mail jako niebezpieczne i odwrotnie. Na przykład szkodliwe wiadomości e-mail zawierające spam lub phishing często mają na celu kopiowanie lub wykorzystywanie danych uwierzytelniających pochodzących z niezawodnych i znanych struktur wiadomości e-mail oraz nadawców. Chociaż niektóre filtry spamu oparte na sztucznej inteligencji mogą powiadamiać odbiorców, gdy blokują potencjalne zagrożenie, ostatecznie sztuczna inteligencja będzie bardziej współpracować z analitykami, aby uzyskać dodatkowe informacje.

Filtrowanie spamu będzie wymagało reguł pozwalających sztucznej inteligencji na samodzielne odgadnięcie. Obecnie systemy sztucznej inteligencji mogą weryfikować wiadomości e-mail, które wyglądają, jakby pochodziły z bezpiecznego źródła, ale w rzeczywistości są spamem wysyłanym przez dobrze wyszkolony algorytm hakera. Z czasem filtrowanie spamu oparte na sztucznej inteligencji może stać się bardziej wyczulone na niuanse, aby wyeliminować fałszywe alarmy i zidentyfikować, kiedy hakerzy wykorzystują inżynierię społeczną w swoich dystrybucjach spamu.

Udoskonalenie przetwarzania języka naturalnego (NLP) mogłoby umożliwić lepszą ocenę zawartości spamu w wiadomościach e-mail. Sztuczna inteligencja wykorzystująca zaawansowane NLP do filtrowania ogólnych słów kluczowych i fraz rozważymy wektory słów, Również. Zaprogramowanie matematycznych powiązań między słowami umożliwi systemom sztucznej inteligencji skanowanie intencji i konotacji w treści pisanej, znajdowanie większej liczby linków do potencjalnie szkodliwych reprezentacji w historycznych danych Internetu.

Oprócz bardziej kompetentnego filtrowania e-maili AI, uzupełni ulepszone programy szkoleniowe dla użytkowników, szczególnie w miejscu pracy. Użytkownicy poczty e-mail zrozumieją, jak kategoryzować wiadomości e-mail, szczególnie jako niejednoznaczna, nieskategoryzowana poczta szara wchodzi skrzynki odbiorcze. Seminaria i kursy będą ewoluować, aby w bardziej bezpośredni sposób angażować ludzi w szkolenie sztucznej inteligencji filtrującej spam.

Rola sztucznej inteligencji w organizowaniu skrzynek odbiorczych e-maili

Filtrowanie poczty e-mail oparte na sztucznej inteligencji może zarządzać przychodzącym złośliwym oprogramowaniem i chronić użytkowników poczty e-mail przed samozadowoleniem ze spamu. Wyglądają jak źle napisane e-maile z nienaturalnymi linkami, ale zagrażają danym biznesowym i osobistym.

Korzystanie ze sztucznej inteligencji do ograniczania spamu ogranicza liczbę naruszeń spowodowanych błędami ludzkimi i czas spędzony na regularnych szkoleniach, podczas gdy sztuczna inteligencja może przejąć większość odpowiedzialności. Dzięki uczeniu maszynowemu sztuczna inteligencja tylko zwiększy swoje kompetencje, oszczędzając skrzynki odbiorcze przed codziennym spamem i niepotrzebnymi zagrożeniami.