Искусственный интеллект и спам: как искусственный интеллект защищает ваш почтовый ящик

Разговоры об искусственном интеллекте часто включают его роль в предотвращении киберугроз. Искусственный интеллект – это мощный, незаменимый инструмент в борьбе с киберугрозами, но он также может просматривать электронные почтовые ящики, чтобы исключить спам. Многие пользователи интернета видят спам как безобидное визуальное отвлечение, но он также может содержать риски безопасности. Реализация искусственного интеллекта для борьбы со входящим спамом уменьшит количество писем в почтовом ящике и сохранит пользователей от вредоносных угроз.

Как искусственный интеллект используется для борьбы со спамом?

Лидеры отрасли, такие как Google (GOOGL ), работают на макроуровне со своей системой фильтрации спама на основе искусственного интеллекта, TensorFlow. Она направлена на блокировку спама – более 100 миллионов сообщений в день – до того, как отдельные злонамеренные акторы смогут нарушить целостность компаний и отдельных лиц.

Спам – это не просто раздражение – он создает риски безопасности и конфиденциальности. Искусственный интеллект усиливает другие меры безопасности, такие как брандмауэры и обнаружение вредоносного ПО, чтобы помочь предотвратить утечки данных. Однако со временем оборонительные линии, такие как брандмауэр, могут ухудшаться если пользователи электронной почты игнорируют обновление программного обеспечения. Фильтрация спама на основе искусственного интеллекта может дополнить меры безопасности бизнеса, когда износ и повреждения открывают больше брешей в плане управления рисками.

Дополнительные меры, такие как фильтрация спама на основе искусственного интеллекта, позволяют аналитикам и командам IT выполнять техническое обслуживание. Данные поступают в почтовые ящики с все более беспрецедентной скоростью. Спам иногда опережает актуальные электронные письма, и часто это слишком много для большинства людей, чтобы просмотреть или иметь время обработать. Искусственный интеллект облегчает людям давление в цифровой среде, которая работает на скоростях, превышающих наши когнитивные и физические пределы.

Когда искусственный интеллект фильтрует спам, он облегчает больше технологических нагрузок, чем просто раздражающий мусор в почтовом ящике. Для бизнеса блокировка или категоризация этих сообщений экономит место на сетевых хранилищах и деньги, которые тратятся на ручное назначение входящих данных.

Как он точно фильтрует спам?

Машинное обучение информирует искусственный интеллект, когда он сканирует входящие электронные письма. Он ищет электронные письма, которые сигнализируют о красных флагах, таких как:

• Злонамеренные IP-адреса и URL-адреса
• Подозрительные ключевые слова
• Недоверчивые вложения или встроенный контент
• Несовместимая грамматика, синтаксис и орфография, такая как использование символов и цифр вместо букв
• Чрезмерное использование специальных символов или эмодзи

С базой данных бесчисленных ссылок он может проверить содержание электронного письма на подозрительную активность. Сканирование может проверить ссылки на фальшивые страницы входа или проверить подписи против баз данных сотрудников. Чем больше искусственный интеллект анализирует, тем более точно он становится в маркировке электронных писем как спама, автоматизируя ранее ручные процессы, такие как перечисление и черный список.

Искусственный интеллект использует несколько алгоритмов фильтрации для выполнения точных суждений на основе содержания и оценки ключевых слов:

• Сходство-основанный: Фильтры сравнивают входящие электронные письма с предварительно существующими электронными письмами, хранящимися на серверах.
• Образец-основанный: Шаблоны легитимных и нелегитимных спам-писем позволяют искусственному интеллекту оценить новые электронные письма.
• Адаптивный: Этот алгоритм реагирует со временем, чтобы скорректировать категории данных. Он компартментализирует отдельные электронные письма и сравнивает потенциальный спам с этими более специализированными категориями.

Более сложные алгоритмы сделают искусственный интеллект более подготовленным в турбулентные времена. Например, содержание спама меняется на основе глобальных тенденций и международных событий. Электронные письма со спамом содержали ложную информацию о здоровье во время пандемии, когда медицинская паранойя была на высшем уровне. События, такие как эти, вызывают выбросы в наборах данных машинного обучения, но они могут быть обучены учитывать эти колебания.

Какие эволюции мы можем ожидать?

Фильтрация происходит с риском – искусственный интеллект может случайно неправильно классифицировать безопасные электронные письма как небезопасные или наоборот. Например, вредоносные спам- или фишинговые электронные письма часто стремятся копировать или эксплуатировать учетные данные от надежных и знакомых структур электронных писем и отправителей. Хотя некоторые фильтры спама на основе искусственного интеллекта могут уведомлять получателей, когда они блокируют потенциальную угрозу, в конечном итоге искусственный интеллект будет работать более тесно с человеческими аналитиками, чтобы получить дополнительный ввод.

Фильтрация спама будет требовать правил, чтобы позволить искусственному интеллекту сомневаться в себе. В настоящее время системы искусственного интеллекта могут подтвердить электронное письмо, которое выглядит так, как если бы оно исходило из безопасного источника, но на самом деле является спамом, отправленным алгоритмом хакера. Со временем фильтрация спама на основе искусственного интеллекта может стать более тонкой, чтобы исключить ложные положительные результаты и определить, когда хакеры используют социальную инженерию в своих распределениях спама.

Уточнение обработки естественного языка (NLP) может оценить содержание спам-электронных писем с улучшенной тонкостью. Искусственный интеллект, полагающийся на передовые методы NLP для фильтрации общих ключевых слов и фраз будет учитывать векторы слов, также. Программирование математических связей между словами позволит системам искусственного интеллекта сканировать на намерения и коннотации в письменном контенте, находя больше связей с потенциально вредоносными представлениями из исторических данных интернета.

Помимо более компетентной фильтрации электронных писем на основе искусственного интеллекта, он также будет дополнять улучшенные программы обучения пользователей, особенно на рабочем месте. Пользователи электронной почты будут понимать, как категоризировать электронные письма, особенно как неоднозначный, некатегоризированный серый спам входит в почтовые ящики. Семинары и курсы будут эволюционировать, чтобы вовлечь человеческих участников в обучение фильтров спама на основе искусственного интеллекта более直接.

Роль искусственного интеллекта в организации почтовых ящиков

Фильтрация электронной почты на основе искусственного интеллекта может управлять входящим вредоносным ПО и защитить пользователей электронной почты от развития спам-комплаценции. Они появляются как плохо написанные электронные письма с ненатуральными ссылками, но они подвергают опасности бизнес- и личные данные.

Использование искусственного интеллекта для смягчения спама уменьшает нарушения, вызванные человеческой ошибкой, и время, потраченное на регулярное обучение, когда искусственный интеллект может покрыть большую часть ответственности. С машинным обучением искусственный интеллект будет только увеличивать свою компетентность, сохраняя почтовые ящики от ежедневного спама и ненужных угроз.