人工智能和垃圾邮件：人工智能如何保护您的收件箱

围绕人工智能的讨论通常包括其在网络安全预防中的作用。 人工智能是对抗网络威胁的强大且不可或缺的工具，但它也可以梳理电子邮件收件箱以消除垃圾邮件。 许多互联网用户将垃圾邮件视为无害的视觉干扰，但它也可能包含安全风险。 采用人工智能来对抗传入的垃圾邮件将减少收件箱数量并确保用户免受恶意威胁。

人工智能如何用于打击垃圾邮件？

像谷歌这样的行业领导者正在宏观层面上利用他们的垃圾邮件过滤人工智能 TensorFlow。 它的目的是阻止垃圾邮件 - 每天超过 100 亿条消息 - 在个别恶意行为者能够破坏目标公司和个人之前。

垃圾邮件不仅仅是一种烦恼，它还会带来安全和隐私风险。 人工智能支持防火墙和恶意软件检测等其他安全措施，以帮助防止数据泄露。 然而，随着时间的推移，防火墙等防线可能会恶化 如果电子邮件用户忽略更新软件。 人工智能垃圾邮件过滤可以补充业务安全措施，因为磨损会在风险管理计划中留下更多空白。

AI 垃圾邮件过滤等其他措施允许分析师和 IT 团队执行维护。 数据以前所未有的速度进入收件箱。 垃圾邮件有时会超过相关电子邮件，而且对于大多数人来说往往难以筛选或没有时间处理。 人工智能可以减轻人类在数字环境中的压力，其运行速度超出了我们的认知和健康极限。

当人工智能过滤垃圾邮件时，它比烦人的收件箱杂乱减轻了更多的技术负担。 对于企业来说，阻止或分类这些消息可以节省网络存储空间，并节省手动指定传入数据的资金。 

如何准确过滤垃圾邮件？

机器识别 扫描时通知 AI 传入的电子邮件。 它会查找发出危险信号的电子邮件，例如：

• 恶意 IP 地址和 URL
• 可疑关键词
• 不可信的附件或嵌入内容
• 语法、句法和拼写不一致，例如使用符号和数字作为字母
• 过度使用特殊字符或表情符号

凭借包含无数参考文献的数据库，它可以检查电子邮件内容是否存在可疑活动。 扫描可以检查虚假登录页面的链接或根据员工数据库验证签名。 人工智能分析的越多，将电子邮件标记为垃圾邮件、自动化列出和黑名单等曾经手动的流程就越准确。

AI 利用多种过滤算法 对内容和关键词评估进行精准判断：

• 基于相似性： 过滤器将传入的电子邮件与服务器中存储的现有电子邮件进行比较。 
• 基于样本： 合法和非法垃圾邮件的模板允许人工智能评估新电子邮件。
• 自适应： 该算法会随着时间的推移做出反应以调整数据类别。 它划分单独的电子邮件，并将潜在的垃圾邮件与这些更专业的类别进行比较。

更复杂的算法将使人工智能在动荡时期做好更充分的准备。 例如，垃圾邮件内容会根据全球趋势和国际事件而变化。 在大流行期间，由于医疗偏执达到历史最高水平，垃圾邮件包含更多虚假健康信息。 此类事件会导致机器学习数据集中出现异常值，但可以训练它们来考虑这些波动。

我们可以期待什么演变？

过滤存在风险——人工智能可能会意外地将安全电子邮件误认为不安全，反之亦然。 例如，有害的垃圾邮件或网络钓鱼电子邮件通常会努力复制或利用来自可靠且熟悉的电子邮件结构和发件人的凭据。 尽管一些人工智能垃圾邮件过滤器可以在阻止潜在威胁时通知收件人，但最终人工智能将更多地与人类分析师合作以寻求额外的输入。

垃圾邮件过滤需要规则来允许人工智能事后自我评估。 目前，人工智能系统可能会验证看似来自安全来源但实际上是由黑客经过严格训练的算法发送的垃圾邮件的电子邮件。 随着时间的推移，人工智能垃圾邮件过滤可以更加适应细微差别，以消除误报并识别黑客何时在垃圾邮件分发中使用社会工程。

自然语言处理 (NLP) 的改进可以更准确地评估垃圾邮件内容。 AI 依靠高级 NLP 过滤通用关键字和短语 会考虑词向量， 还。 对单词之间的数学联系进行编程将使人工智能系统能够扫描书面内容中的意图和内涵，从互联网的历史数据中找到更多潜在有害表示的链接。

除了更强大的人工智能过滤电子邮件之外，它将补充改进的用户培训计划，尤其是在工作场所。 电子邮件用户将了解如何对电子邮件进行分类， 尤其是模棱两可、未分类的灰色邮件 εισέρχεται 收件箱。 研讨会和课程将不断发展，让人类参与者更直接地参与垃圾邮件过滤人工智能的培训。

人工智能在组织电子邮件收件箱中的作用

人工智能电子邮件过滤可以管理传入的恶意软件并保护电子邮件用户免遭垃圾邮件的困扰。 它们看起来是写得不好的电子邮件，带有不自然的链接，但它们会危及业务和个人数据。

当人工智能可以承担大部分责任时，使用人工智能来减少垃圾邮件可以减少人为错误造成的违规行为以及定期培训所花费的时间。 通过机器学习，人工智能只会提高其能力，使收件箱免受日常垃圾邮件和不必要的威胁。