Google:机器学习检测垃圾邮件准确率已达99.9%

发布时间:2021-11-10 02:25 阅读次数:
本文摘要:图片来源:TechCrunch(公众号:)6月1日消息据外媒TechCrunch报导,Google今日回应,利用机器学习技术,其垃圾邮件和网络钓鱼邮件的识别率早已超过了99.9%。根据Google官方数据指出,Gmail接到的邮件中有50%-70%是垃圾邮件。机器学习检测模型不仅可以有效地辨识这些垃圾邮件,还能与Google安全性网页工具构建,检测出有蓄意URL链接。 为了进一步提高机器学习检测钓鱼邮件的性能,Google还创建了一个系统。

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图片来源:TechCrunch(公众号:)6月1日消息据外媒TechCrunch报导,Google今日回应,利用机器学习技术,其垃圾邮件和网络钓鱼邮件的识别率早已超过了99.9%。根据Google官方数据指出,Gmail接到的邮件中有50%-70%是垃圾邮件。机器学习检测模型不仅可以有效地辨识这些垃圾邮件,还能与Google安全性网页工具构建,检测出有蓄意URL链接。

为了进一步提高机器学习检测钓鱼邮件的性能,Google还创建了一个系统。该系统可通过延后Gmail信息的时间以继续执行更加详尽的网络钓鱼分析。

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当用户在网页邮件的过程中,有关网络钓鱼的信息不会更慢被检测出来。利用Google的机器学习,该系统还能随着时间的流逝动态改版算法,从而可对数据和信息展开更加了解的分析。不过,Google也回应该系统仅有限于于0.05%的信息。

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这也增进了Gmail的一个新功能:协助企业维护数据,提高效率。一般来说如果你恢复一封陌生人的邮件时,Google不会收到警告证实你否知道必须恢复此邮件。

现在,对于企业而言,Google早已获取了一套简单的过滤器系统,协助企业过滤器信息,增加这种车祸的睡觉。值得注意的是,Google还在Gmail中加到了一个“click-time”的警告功能。该功能以警告用户当他们要页面蓄意链接时,可能会转入恶意软件站点。


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