Многие люди воспринимают спам по электронной почте как раздражающее, но не опасное явление. Это свидетельствует о том, что сегодня существуют мощные инструменты и платформы, которые усердно работают над защитой пользователей от спама в электронной почте.
Согласно статистике спама Statista за 2019 год:
Хотя проблемы, связанные с маркетинговыми электронными письмами, могут раздражать, но не причинять вреда, существует вполне реальная опасность появления вредоносных спам-сообщений. Напоминаем, что вот еще статистика спама, показывающая, как спам негативно влияет на частных лиц и предприятия:
Технология спама должна быть достаточно надежной, чтобы направлять и фильтровать вредоносный спам, не создавая при этом ненужных потерь для бизнеса.
Необдуманная фильтрация спама может привести к потерям для бизнеса миллиардов долларов. Некоммерческие организации теряют 15 тысяч долларов в год на пожертвованиях из-за того, что спам-фильтры блокируют электронные письма кампании по сбору средств. Значение этих фактов заключается в том, что существует острая необходимость в инструментах фильтрации на основе искусственного интеллекта для очистки спама.
Обычно отдельные лица и организации защищают свои почтовые ящики от спама с помощью технологии Recaptcha, добавляя поле «Honeypot» в формы или внося свою электронную почту в белый список с помощью почтового инструмента SMTP. Для веб-сайтов, использующих WordPress, плагин Akismet обеспечивает защиту от спама в комментариях. Это один из наиболее часто используемых инструментов неспециалистами: более 5 миллионов установок WordPress.
Спам-технологии как палка о двух концах
Хотя упомянутые ниже инструменты обеспечивают определенную степень защиты от спама, существует потребность в более разумном управлении спамом. Вот два способа, которыми борьба со спамом может оказаться палкой о двух концах.
Во-первых, инструмент фильтрации спама должен неизменно предотвращать попадание спама в почтовый ящик человека и в то же время избегать ошибочной маркировки безобидного делового общения.
Во-вторых, ИИ — мощный инструмент защиты людей от спама. Но тот же ИИ может быть использован злоумышленниками для повышения эффективности своей тактики. Злоумышленники и хакеры также могут использовать ИИ, чтобы сделать общение более персонализированным и повысить точность и частоту своих атак.
При разработке технологии искусственного спама необходимо учитывать эти противоположные проблемы. К счастью, сама природа технологии машинного обучения предлагает решения, которые могут помочь решить проблемы, которые мы только что рассмотрели.
Искусственный интеллект для технологии предотвращения спама
Сегодня Google использует TensorFlow для блокировки 100 миллионов спам-сообщений в день. Использование машинного обучения означает переход от распознавания образов в спам-сообщениях к самообучающимся и оптимизирующим системам.
Вот способы, с помощью которых инструменты на основе искусственного интеллекта будут обнаруживать и фильтровать спам:
Фильтрация по ключевым словам и контенту: Используются такие подходы машинного обучения, как нейронные сети, наивная байесовская классификация, k-ближайший сосед (kNN) и другие. Здесь оцениваются ключевые слова, фразы, их распространение и частота, а также создаются правила для фильтрации спама.
Фильтрация на основе сходства: Здесь kNN используется для классификации электронных писем на основе того, похожи ли они на сохраненные электронные письма. Атрибуты электронной почты составляют основу, и на их основе новые экземпляры отображаются как точки для будущих писем.
Фильтрация на основе выборки: Алгоритмы машинного обучения обучены обнаруживать новые электронные письма как спам или нет на основе обучающих данных, извлеченных из образцов электронных писем. Эти примеры электронных писем взяты из законных и спам-сообщений.
Адаптивная фильтрация спама в электронной почте: Здесь спам-сообщения объединяются в группы. Каждая группа представлена жетоном или символическим текстом. Эти группы репрезентативных текстов состоят из слов, фраз и даже бессмысленных строк. Входящее электронное письмо сравнивается с этими токенами или репрезентативным текстом и классифицируется на спам или не-спам.
Вот некоторые способы использования подходов машинного обучения для решения проблемы спама. Многообещающим аспектом использования ИИ является то, что мы можем ожидать, что алгоритмы со временем будут адаптироваться и улучшаться, гарантируя удовлетворение индивидуальных и законных бизнес-забот по поводу безопасности электронной почты.
Хотя ИИ имеет замечательные преимущества, такие как борьба со спамом в электронной почте, его более широкое влияние на глобальные рынки труда также является значительным. Узнайте больше об экономических последствиях ИИ здесь.
Заключение
Правда в том, что ИТ-безопасность важна как никогда. Хакеры становятся умнее и эффективнее, а технологии и инструменты искусственного интеллекта становятся все более распространенными.
Сигнатуры вирусов и модели атак меняются быстро, быстрее, чем можно справиться с помощью технологий, которые мы использовали до сих пор.
Нам нужно самообучающееся решение для управления этими угрозами, и искусственный интеллект является ключом к этому. Продолжая инвестировать в машинное обучение и связанные с ним технологии, компании и частные лица могут быть уверены в росте и безопасности своего бизнеса.
