Gmailのスパムを捕まえるのを助けるGoogleのマシン学習

Googleでは、平均的なGmailの受信トレイの電子メールの0.1%未満が迷惑メールであり、迷惑メールフォルダの迷惑メールは0.05%未満であることを示しています。

これらの統計は、Googleによると、人工ニューラルネットワークを使用して何十億もの受信メールを選別し、不要なメッセージやフィッシング攻撃を排除した結果です。

Googleが迷惑メールを排除するためにできることは何でもしていなかったので、Gmailは使えなくなる可能性が高い。セキュリティ会社のカスペルスキー氏によると、2015年の第1四半期にフィルタリングした電子メールの59.2%がスパムであり、送信者は.workや科学などの新しくリリースされたドメインにジャンプして過去のスパムフィルタを盗み、広告やマルウェア。

Gmailの初期から、Googleは機械学習を使用してスパムフィルタを改善しており、9億人のユーザーがサービス「レポートスパム」と「スパムではない」ボタンを通じて不要なメッセージにフラグを立てている。しかし、今日のブログ記事でも指摘しているように、ユーザーは「スパムではない」ボタンをクリックしなければならないことがあります。これは、スパムのフォルダを辿って、例えば、銀行からの毎月の声明の警告である。

この問題に取り組むために、GoogleはGmail Postmaster Toolsと呼ばれる新しいシステムをリリースしました。これは、電子メールをバルクで送信する企業が配信エラー、スパムレポート、および評判に関するデータを分析できるようにするものです。診断ツールセットは企業を対象としていますが、個々のGmailユーザーにとっての利点は、Googleによれば、「もはやゴミ箱のダイビング」ではないはずです。

これらの新しいツールと並んで、Google SearchやGoogle Nowなどの製品に組み込まれている人工ニューラルネットワーク技術が、「特に卑劣なスパム」に取り組むためにどのように役立っているかを明らかにしました。

Googleは、フィッシングメールの検出状況を正確に把握していないが、電子メールの偽装を根絶することが最善だという。

「新しい機械学習信号のおかげで、Gmailはメッセージが送信者から実際に来たかどうかを知ることができ、偽の電子メールを待たずに済む」と同氏は述べている。

最後に、Googleは迷惑メールフィルタで機械学習を使用して、Gmailユーザーのさまざまな好みを理解しています。

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