人工智能和垃圾邮件：如何保护您的收件箱

关于人工智能的讨论经常涉及其在网络安全防御中的作用。人工智能是一种强大且不可或缺的工具，用于对抗网络威胁，但它也可以扫描电子邮件收件箱以消除垃圾邮件。许多互联网用户认为垃圾邮件只是一个无害的视觉干扰，但它也可能包含安全风险。实施人工智能来对抗传入的垃圾邮件将减少收件箱中的垃圾邮件数量，并保护用户免受恶意威胁的侵害。

人工智能如何被用来对抗垃圾邮件？

行业领袖如谷歌正在使用其垃圾邮件过滤人工智能TensorFlow进行宏观层面的工作。它旨在阻止垃圾邮件——每天超过1亿条消息——在个别恶意行为者可以侵入目标公司和个人之前。

垃圾邮件不仅仅是一个烦恼——它还会产生安全和隐私风险。人工智能赋予其他安全措施（如防火墙和恶意软件检测）以帮助防止数据泄露。然而，随着时间的推移，防御线（如防火墙）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打开更多漏洞。

其他措施，如人工智能垃圾邮件过滤，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，人类很难筛选或处理。人工智能减轻了人类在数字环境中超出认知和健康极限的压力。

当人工智能过滤垃圾邮件时，它不仅减轻了技术上的负担，还减轻了令人讨厌的收件箱混乱。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和人工分类传入数据的费用。

人工智能如何准确过滤垃圾邮件？

机器学习告知人工智能在扫描传入电子邮件时。它会寻找具有红旗的电子邮件，例如：

• 恶意IP地址和URL
• 可疑关键词
• 不值得信任的附件或嵌入内容
• 不一致的语法、句法和拼写，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

通过一个包含无数参考的数据库，它可以检查电子邮件内容是否存在可疑活动。扫描可以检查链接是否为假登录页面或验证签名与员工数据库。人工智能分析得越多，它就越能准确地将电子邮件标记为垃圾邮件，自动执行以前的手动过程，如列出和黑名单。

人工智能利用多种过滤算法来对内容和关键词进行精确的判断：

• 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调整数据类别。它将单独的电子邮件进行分类，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更好地准备。例如，垃圾邮件内容会根据全球趋势和国际事件而变化。在疫情期间，垃圾邮件中经常包含虚假的健康信息，因为医疗恐慌情绪处于历史最高水平。这些事件会在机器学习数据集中产生异常值，但可以训练人工智能考虑这些波动。

我们可以期待什么样的演变？

过滤存在风险——人工智能可能会错误地将安全电子邮件标记为不安全或反之亦然。例如，恶意的垃圾邮件或钓鱼电子邮件经常尝试复制或利用可靠和熟悉的电子邮件结构和发件人的凭证。虽然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，人工智能将与人类分析师合作以获取更多输入。

垃圾邮件过滤将需要规则来允许人工智能质疑自己。目前，人工智能系统可能会验证看起来来自安全来源的电子邮件，但实际上它是由黑客的高级算法发送的。随着时间的推移，人工智能垃圾邮件过滤可以变得更加细致，以消除假阳性并识别黑客在垃圾邮件分发中使用社会工程学的情况。

自然语言处理（NLP）的改进可以更细致地评估垃圾邮件电子邮件的内容。人工智能使用高级NLP来过滤掉通用关键词和短语还将考虑词向量。在单词之间建立数学连接将使人工智能系统能够扫描内容中的意图和内涵，并在互联网的历史数据中找到更多可能有害的表示形式的链接。

除了更强大的人工智能电子邮件过滤外，它还将补充改进的用户培训计划，特别是在工作场所。电子邮件用户将了解如何分类电子邮件，特别是当模糊、未分类的灰色邮件进入收件箱时。研讨会和课程将演变为让人类参与人工智能垃圾邮件过滤的培训。

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受垃圾邮件的侵害。它们看起来像写得很差的电子邮件，带有不自然的链接，但它们会危及业务和个人数据。

使用人工智能来减轻垃圾邮件可以减少由人为错误引起的漏洞，并减少人工智能可以承担大部分责任的定期培训所花费的时间。随着机器学习的发展，人工智能将只会增加其能力，保护收件箱免受每日垃圾邮件和不必要的威胁的侵害。