ИИ и спам: как искусственный интеллект защищает ваш почтовый ящик

Разговоры об ИИ часто включают его роль в предотвращении кибербезопасности. ИИ — это мощный и незаменимый инструмент в борьбе с киберугрозами, но он также может прочесывать почтовые ящики для удаления спама. Многие интернет-пользователи считают спам безобидным визуальным отвлечением, но он также может нести в себе угрозу безопасности. Внедрение искусственного интеллекта для борьбы с входящим спамом уменьшит количество входящих сообщений и защитит пользователей от вредоносных угроз.

Как ИИ используется для борьбы со спамом?

Лидеры отрасли, такие как Google, работают на макроуровне со своим ИИ для фильтрации спама TensorFlow. Он направлен на блокировку спама — более 100 миллионов сообщений ежедневно — до того, как отдельные злоумышленники смогут взломать целевые компании и отдельных лиц.

Спам — это больше, чем просто неприятность — он создает риски для безопасности и конфиденциальности. ИИ расширяет возможности других мер безопасности, таких как брандмауэры и обнаружение вредоносных программ, для предотвращения утечки данных. Однако со временем линии защиты, такие как брандмауэр, могут изнашиваться. если пользователи электронной почты игнорируют обновление программного обеспечения. Фильтрация спама с помощью ИИ может дополнить меры безопасности бизнеса, поскольку износ открывает больше пробелов в плане управления рисками.

Дополнительные меры, такие как фильтрация спама ИИ, позволяют аналитикам и ИТ-командам выполнять техническое обслуживание. Данные поступают в почтовые ящики с беспрецедентной скоростью. Иногда спам опережает релевантные электронные письма, и большинству людей часто не хватает времени, чтобы его отсеять или обработать. ИИ избавляет людей от давления в цифровом климате, работающем на скоростях, выходящих за пределы нашего познания и самочувствия.

Когда искусственный интеллект фильтрует спам, он снимает больше технологической нагрузки, чем надоедливый беспорядок в почтовом ящике. Для предприятий блокировка или категоризация этих сообщений экономит место в сети и деньги, связанные с ручным определением входящих данных. 

Как он точно фильтрует спам?

Машинное обучение сообщает AI, когда он сканирует входящие письма. Он ищет электронные письма, которые сигнализируют о красных флажках, например:

• Вредоносные IP-адреса и URL-адреса
• Подозрительные ключевые слова
• Ненадежные вложения или встроенный контент
• Непоследовательная грамматика, синтаксис и правописание, например, использование символов и цифр в качестве букв.
• Чрезмерное использование специальных символов или эмодзи

Имея базу данных бесчисленных ссылок, он может проверять содержимое электронной почты на предмет подозрительной активности. Сканирование может проверять ссылки на поддельные страницы входа или проверять подписи по базам данных сотрудников. Чем больше ИИ анализирует, тем точнее он будет маркировать электронные письма как спам, автоматизируя когда-то ручные процессы, такие как списки и черные списки.

AI использует несколько алгоритмов фильтрации для выполнения точных суждений поверх содержания и оценки ключевых слов:

• Основанный на сходстве: Фильтры сравнивают входящие электронные письма с уже существующими электронными письмами, хранящимися на серверах. 
• На основе выборки: Шаблоны законных и незаконных спам-писем позволяют ИИ оценивать новые электронные письма.
• Адаптивный: Этот алгоритм реагирует с течением времени для корректировки категорий данных. Он разделяет отдельные электронные письма и сравнивает потенциальный спам с этими более специализированными категориями.

Более сложные алгоритмы сделают ИИ более подготовленным в неспокойные времена. Например, содержание спама меняется в зависимости от мировых тенденций и международных событий. Спам-письма содержали ложную информацию о здоровье больше во время пандемии, поскольку медицинская паранойя была на рекордно высоком уровне. Подобные события вызывают выбросы в наборах данных машинного обучения, но их можно научить учитывать эти колебания.

Каких эволюций мы можем ожидать?

Фильтрация сопряжена с риском — искусственный интеллект может случайно ошибочно отнести защищенные электронные письма к небезопасным или наоборот. Например, вредоносный спам или фишинговые электронные письма часто стремятся скопировать или использовать учетные данные надежных и знакомых структур электронной почты и отправителей. Хотя некоторые спам-фильтры ИИ могут уведомлять получателей, когда они блокируют потенциальную угрозу, в конечном итоге ИИ будет больше работать с аналитиками-людьми для получения дополнительной информации.

Для фильтрации спама потребуются правила, позволяющие ИИ предугадать себя. В настоящее время системы искусственного интеллекта могут проверять электронную почту, которая выглядит так, как будто она исходит из безопасного источника, но на самом деле является спамом, отправленным тщательно обученным алгоритмом хакера. Со временем фильтрация спама ИИ может стать более приспособленной к нюансам, чтобы исключить ложные срабатывания и определить, когда хакеры используют социальную инженерию в своих рассылках спама.

Усовершенствование обработки естественного языка (NLP) позволит более точно оценивать спам-содержимое электронной почты. ИИ полагается на продвинутое НЛП для фильтрации общих ключевых слов и фраз. будем рассматривать векторы слов, также. Программирование математических связей между словами позволит системам ИИ сканировать намерения и коннотации в письменном контенте, находя больше ссылок на потенциально опасные представления из исторических данных Интернета.

Помимо более грамотной фильтрации электронной почты ИИ, он дополнит улучшенные программы обучения пользователей, особенно на рабочем месте. Пользователи электронной почты поймут, как классифицировать электронные письма, особенно как двусмысленная, некатегоризированная серая почта входит входящие. Семинары и курсы будут развиваться, чтобы вовлекать людей в обучение ИИ для фильтрации спама более непосредственно.

Роль ИИ в организации почтовых ящиков

Фильтрация электронной почты с помощью искусственного интеллекта может управлять входящим вредоносным ПО и защищать пользователей электронной почты от самоуспокоенности со спамом. Они выглядят как плохо написанные электронные письма с неестественными ссылками, но они ставят под угрозу деловые и личные данные.

Использование ИИ для борьбы со спамом снижает количество нарушений, вызванных человеческими ошибками, и сокращает время, затрачиваемое на регулярное обучение, когда ИИ может взять на себя большую часть ответственности. Благодаря машинному обучению ИИ только повысит свою компетентность, избавляя почтовые ящики от ежедневного спама и ненужных угроз.