Google dice che è il blocco di 100 milioni di euro in più messaggi di spam al giorno in Gmail dopo aver mosso la sua macchina modelli di apprendimento. In particolare, Google ha utilizzato TensorFlow, il suo open-source macchina contesto di apprendimento, in modo più efficiente modificare il suo spam di funzioni di rilevamento. Che le permette di individuare le aree difficili da rilevare messaggi di spam, come immagine basata su messaggi.
Google era già utilizzando tecniche di apprendimento automatico per l’alimentazione di spam capacità di rilevamento. E il tech azienda dice che i modelli esistenti, in collaborazione con altre protezioni, aiutato blocco di oltre il 99,9 per cento di spam, phishing e malware possa raggiungere le caselle di posta Gmail.
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Ancora, gli spammer continuano a perfezionare le loro tecniche. Anche se e-mail di spam è stato un problema per decenni, è in realtà sempre più diffuso negli ultimi anni, secondo la società di sicurezza F-Secure, in quanto i sistemi sono diventati più sicuri contro il software exploit e vulnerabilità.
Algoritmi di apprendimento automatico in grado di identificare i modelli in continua evoluzione, i messaggi di spam che gli esseri umani non possono prendere. Utilizzando TensorFlow, Google è in grado di formare e sperimentare con diverse macchine modelli di apprendimento in modo più efficiente. In aggiunta a basata su immagini, messaggi di spam, TensorFlow ha aiutato Google rilevare i messaggi nascosti embedded contenuti e messaggi da appena creato domini che tenta di nascondere un basso volume di messaggi di spam all’interno del traffico legittimo.
Mentre Google sottolinea che la sicurezza è uno di Gmail e G Suite principali punti di vendita, i problemi di sicurezza esistono ancora, naturalmente. Un recente report pubblicato in evidenza come i truffatori utilizzano Gmail dot conti” – una caratteristica di indirizzi Gmail, che ignora punto caratteri all’interno di nomi utente di Gmail — per attività fraudolente.
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