Штучний інтелект та спам: як штучний інтелект захищає вашу поштову скриньку

Розмови про штучний інтелект часто включають його роль у запобіганні кіберзагроз. Штучний інтелект – це потужний, незамінний інструмент у боротьбі з кіберзагрозами, але він також може просіювати електронні поштові скриньки, щоб усунути спам. Багато користувачів Інтернету сприймають спам як безневинну візуальну відволікальність, проте він також може містити ризики для безпеки. Реалізація штучного інтелекту для боротьби зі спамом зменшить кількість спаму в поштових скриньках і збереже користувачів від шкідливих загроз.

Як штучний інтелект використовується для боротьби зі спамом?

Лідери галузі, такі як Google, працюють на макрорівні зі своїм штучним інтелектом для фільтрації спаму, TensorFlow. Він спрямований на блокування спаму – більше 100 мільйонів повідомлень щодня – до того, як окремі шкідливі актори зможуть порушити безпеку компаній і окремих осіб.

Спам – це не просто дратівлива річ – він створює ризики для безпеки та конфіденційності. Штучний інтелект дозволяє іншим заходам безпеки, таким як брандмауери та виявлення шкідливого ПЗ, допомогти запобігти порушенням даних. Однак з часом такі заходи безпеки, як брандмауер, можуть погіршуватися якщо користувачі електронної пошти ігнорують оновлення програмного забезпечення. Штучний інтелект для фільтрації спаму може доповнювати заходи безпеки компаній, коли зношування та розгром відкриті більшої кількості ризиків у плані управління ризиками.

Додаткові заходи, такі як штучний інтелект для фільтрації спаму, дозволяють аналітикам та командам ІТ виконувати технічне обслуговування. Дані надходять до поштових скриньок у все більш безпрецедентній кількості. Спам іноді випереджає актуальні електронні листи, і часто це надто багато для більшості людей, щоб просіяти або знайти час для обробки. Штучний інтелект звільняє людей від тиску в цифровому кліматі, який працює на швидкостях, що перевищують наші когнітивні та добробутні межі.

Коли штучний інтелект фільтрує спам, він звільняє більше технологічних навантажень, ніж просто дратівливий спам у поштовій скриньці. Для компаній блокування або категоризація цих повідомлень зберігає мережевий простір зберігання та гроші, витрачені на ручне призначення надходящих даних.

Як штучний інтелект точно фільтрує спам?

Машинне навчання інформує штучний інтелект, коли він сканує надходчі електронні листи. Він шукає електронні листи, які сигналізують про червоні прапори, такі як:

• Зловмисні IP-адреси та URL-адреси
• Підозрілі ключові слова
• Недостовірні вкладення чи вбудований контент
• Неконсистентна граматика, синтаксис та орфографія, наприклад використання символів та цифр як букв
• Надмірне використання спеціальних символів чи емоджі

З базою даних безлічі посилань він може вивчити вміст електронного листа на предмет підозрілої діяльності. Сканиування може перевіряти посилання на фальшиві сторінки входу або верифікувати підписи проти баз даних працівників. Чим більше штучний інтелект аналізує, тим точніше він стає у маркуванні електронних листів як спаму, автоматизуючи раніше ручні процеси, такі як перерахування та чорний список.

Штучний інтелект використовує кілька алгоритмів фільтрації, щоб виконувати точні судження над вмістом та оцінкою ключових слів:

• Похідний: Фільтри порівнюють надходчі електронні листи з існуючими електронними листами, збереженими на серверах.
• Зразковий: Шаблони легітимних та нелегітимних спам-електронних листів дозволяють штучному інтелекту оцінити нові електронні листи.
• Адаптивний: Цей алгоритм реагує з часом, щоб調стувати категорії даних. Він компартменталізує окремі електронні листи та порівнює потенційний спам з цими більш спеціалізованими категоріями.

Більш складні алгоритми зроблять штучний інтелект більш підготовленим під час бурхливих часів. Наприклад, вміст спаму змінюється залежно від глобальних тенденцій та міжнародних подій. Спам-електронні листи містили фальшиву інформацію про здоров’я під час пандемії, коли медична параноя була на рівні усіх часів. Події, такі як ці, викликають аутлієри в наборах даних машинного навчання, але їх можна навчити враховувати ці коливання.

Які еволюції ми можемо очікувати?

Фільтрація супроводжується ризиком – штучний інтелект міг би випадково помилково маркувати безпечні електронні листи як небезпечні або навпаки. Наприклад, шкідливий спам чи фішинг-електронні листи часто намагаються копіювати або використати дані від надійних та знайомих структур електронних листів та відправників. Хоча деякі фільтри спаму штучного інтелекту можуть повідомляти одержувачам, коли вони блокують потенційну загрозу, врешті-решт штучний інтелект буде працювати більше з людськими аналітиками, щоб отримати додаткову інформацію.

Фільтрація спаму буде вимагати правил, щоб штучний інтелект міг сумніватися у собі. Наразі системи штучного інтелекту можуть підтвердити електронний лист, який виглядає так, як ніби він надходить з безпечного джерела, але насправді є спамом, надісланим алгоритмом хакера. З часом фільтрація спаму штучного інтелекту може стати більш чутливою до нюансів, щоб усунути помилкові позитиви та визначити, коли хакери використовують соціальну інженерію у своїх спам-розсилках.

Удосконалення обробки природної мови (NLP) могла б оцінити вміст спам-електронних листів з покращеною точністю. Штучний інтелект, який використовує передову NLP для фільтрації загальних ключових слів та фраз буде враховувати вектори слів також. Програмування математичних зв’язків між словами дозволить системам штучного інтелекту сканувати наміри та конотації у написаному контенті, знаходить більше зв’язків з потенційно шкідливими представленнями з історичних даних Інтернету.

Крім більш компетентної фільтрації електронних листів штучним інтелектом, це також буде доповнювати покращені програми навчання користувачів, особливо на робочому місці. Користувачі електронної пошти зрозуміють, як категоризувати електронні листи, особливо як двозначний, некатегоризований сірий спам надходить до поштових скриньок. Семінари та курси будуть розвиватися, щоб залучати людей до навчання штучного інтелекту для фільтрації спаму більш безпосередньо.

Роль штучного інтелекту в організації поштових скриньок

Фільтрація електронної пошти штучним інтелектом може керувати надходженням шкідливого ПЗ та захищати користувачів електронної пошти від розвитку спам-комплаценції. Вони виглядають як погано написані електронні листи з ненатуральними посиланнями, але вони загрожують бізнесу та особистим даним.

Використання штучного інтелекту для пом’якшення спаму зменшує порушення, спричинені людською помилкою, та час, витрачений на регулярне навчання, коли штучний інтелект може покрити більшу частину відповідальності. З машинним навчанням штучний інтелект тільки збільшить свою компетентність, зберігаючи поштові скриньки від щоденного спаму та непотрібних загроз.