IA e spam: como a inteligência artificial protege sua caixa de entrada

As conversas sobre IA geralmente incluem seu papel na prevenção da segurança cibernética. A IA é uma ferramenta poderosa e indispensável no combate às ameaças cibernéticas, mas também pode vasculhar as caixas de entrada de e-mail para eliminar o spam. Muitos usuários da Internet veem o spam como uma distração visual inócua, mas também pode conter riscos de segurança. A implementação da IA ​​para combater o spam recebido reduzirá o número de caixas de entrada e manterá os usuários protegidos contra ameaças maliciosas.

Como a IA está sendo usada para combater o spam?

Líderes do setor como o Google estão trabalhando no nível macro com sua IA de filtragem de spam, TensorFlow. Destina-se a bloquear spam - mais de 100 milhões de mensagens diariamente — antes que agentes mal-intencionados individuais possam violar empresas e indivíduos visados.

O spam é mais do que apenas um aborrecimento — ele cria riscos de segurança e privacidade. A IA capacita outras medidas de segurança, como firewalls e detecção de malware, para ajudar a evitar violações de dados. Com o tempo, no entanto, as linhas de defesa como um firewall podem se deteriorar se os usuários de e-mail ignorarem a atualização do software. A filtragem de spam de IA pode complementar as medidas de segurança dos negócios, pois o desgaste abre mais lacunas em um plano de gerenciamento de riscos.

Medidas adicionais, como filtragem de spam de IA, permitem que analistas e equipes de TI executem a manutenção. Os dados entram nas caixas de entrada em uma taxa cada vez mais sem precedentes. Às vezes, o spam supera os e-mails relevantes e geralmente é demais para a maioria das pessoas filtrar ou ter tempo para lidar. A IA alivia os humanos da pressão em um clima digital operando em velocidades além de nossos limites de cognição e bem-estar.

Quando a IA filtra o spam, ela alivia mais os fardos tecnológicos do que a desordem incômoda da caixa de entrada. Para as empresas, bloquear ou categorizar essas mensagens economiza espaço de armazenamento nas redes e dinheiro devido à designação manual de dados recebidos. 

Como ele filtra o spam com precisão?

Aprendizado de máquinas informa a IA quando faz a varredura e-mails recebidos. Ele procura e-mails que sinalizam bandeiras vermelhas, como:

• Endereços IP e URLs maliciosos
• Palavras-chave suspeitas
• Anexos suspeitos ou conteúdo incorporado
• Gramática, sintaxe e ortografia inconsistentes, como o uso de símbolos e números como letras
• Uso excessivo de caracteres especiais ou emojis

Com um banco de dados de inúmeras referências, ele pode examinar o conteúdo do e-mail em busca de atividades suspeitas. A varredura pode verificar links para páginas de login falsas ou verificar assinaturas em bancos de dados de funcionários. Quanto mais a IA analisa, mais precisa ela se torna ao rotular e-mails como spam, automatizando processos manuais, como listagem e lista negra.

AI utiliza vários algoritmos de filtragem para executar julgamentos precisos sobre o conteúdo e a avaliação de palavras-chave:

• Baseado em similaridade: Os filtros comparam e-mails recebidos com e-mails pré-existentes armazenados em servidores. 
• Baseado em amostra: Modelos de e-mails de spam legítimos e não legítimos permitem que a IA avalie novos e-mails.
• Adaptável: Este algoritmo reage ao longo do tempo para ajustar as categorias de dados. Ele compartimenta e-mails separados e compara spam em potencial com essas categorias mais especializadas.

Algoritmos mais complexos tornarão a IA mais preparada em tempos turbulentos. Por exemplo, o conteúdo de spam muda com base em tendências globais e eventos internacionais. Os e-mails de spam continham mais informações falsas sobre saúde durante a pandemia, já que a paranóia médica estava no auge. Eventos como esses causam outliers em conjuntos de dados de aprendizado de máquina, mas eles podem ser treinados para considerar essas flutuações.

Que Evoluções Podemos Esperar?

A filtragem é um risco - a IA pode atribuir acidentalmente e-mails seguros como inseguros ou vice-versa. Por exemplo, spam prejudicial ou e-mails de phishing geralmente se esforçam para copiar ou explorar credenciais de remetentes e estruturas de e-mail confiáveis ​​e familiares. Embora alguns filtros de spam de IA possam notificar os destinatários quando bloqueiam uma ameaça potencial, eventualmente, a IA trabalhará mais com analistas humanos para buscar informações adicionais.

A filtragem de spam exigirá regras para permitir que a IA se questione. Atualmente, os sistemas de IA podem validar um e-mail que parece vir de uma fonte segura, mas na verdade é um spam enviado pelo algoritmo altamente treinado de um hacker. Com o tempo, a filtragem de spam de IA pode ficar mais sintonizada com as nuances para eliminar falsos positivos e identificar quando os hackers empregam engenharia social em suas distribuições de spam.

O refinamento no processamento de linguagem natural (PNL) poderia avaliar o conteúdo de e-mail de spam com maior sutileza. IA contando com PNL avançada para filtrar palavras-chave e frases genéricas irá considerar vetores de palavras, também. A programação de conexões matemáticas entre palavras permitirá que os sistemas de IA procurem intenções e conotações no conteúdo escrito, encontrando mais links para representações potencialmente prejudiciais dos dados históricos da Internet.

Além de e-mails de filtragem de IA mais competentes, ele complementará programas aprimorados de treinamento de usuários, especialmente no local de trabalho. Os usuários de e-mail entenderão como categorizar e-mails, especialmente como graymail ambíguo e não categorizado entra caixas de entrada. Seminários e cursos evoluirão para envolver participantes humanos no treinamento de IA de filtragem de spam mais diretamente.

O papel da IA ​​na organização de caixas de entrada de e-mail

A filtragem de e-mail AI pode gerenciar malware recebido e proteger os usuários de e-mail contra o desenvolvimento de complacência de spam. Eles aparecem como e-mails mal escritos com links não naturais, mas colocam em risco os dados comerciais e pessoais.

O uso da IA ​​para mitigar o spam reduz as violações causadas por erro humano e o tempo gasto em treinamento regular quando a IA pode cobrir a maior parte da responsabilidade. Com o aprendizado de máquina, a IA só aumentará sua competência, salvando caixas de entrada de spam diário e ameaças desnecessárias.