Google привлечет искусственный интеллект к борьбе со спамом

Google привлечет искусственный интеллект к борьбе со спамом

Google будет использовать искусственный интеллект и машинное обучение, чтобы избавить своих пользователей от спам-рассылок. Об этом сообщается в официальном блоге компании. Почтовый сервис Gmail теперь использует искусственные нейронные сети, элемент системы искусственного интеллекта, чтобы выявлять и блокировать письма, которые мимикрируют под сообщения от доверенных контактов пользователя.

«Умные» спам-фильтры могут распознать, действительно ли их отправил тот, чье имя указано в качестве отправителя. Google предвидит, что это будет способствовать снижению риска фишинга почтовых аккаунтов. Использование технологий машинного обучения означает, что Gmail сумеет распознать привычки каждого пользователя: если вы открываете и читаете ежедневные или еженедельные новостные рассылки, то почтовый сервис ни за что не отправит их в корзину, пишет uinc.ru.

Если же вы никогда не открываете рассылки, то новые фильтры предложат вам переместить их в спам, даже если никакого потенциальной угрозы для безопасности содержание этих писем не представляет. Искусственный интеллект и машинное обучение применяются для выполнения таких задач как распознавание человеческой речи гаджетами, компьютерное зрение, управление автомобилями-беспилотниками. Искусственные нейронные сети требуют значительного объема вычислительных мощностей, поэтому чаще всего ограничиваются от 1 до 10 миллионов нейронных связей. Инженеры Google предположили, что если увеличить число связей, то можно получить более точные результаты.

В результате на базе мощностей своих центров обработки данных Google увеличил число связей до 1 миллиарда. Инженеры компании отмечают, что насколько бы развитыми ни были технологии машинного обучения или разработки в области искусственного интеллекта, они все равно несопоставимо уступают возможностям человеческого мозга. Последние исследования говорят о том, что мозг взрослого человека содержит около 100 триллионов нейронных соединений. Почтовый сервис Gmail насчитывает 900 миллионов активных пользователей по всему миру. В июне Google добавила в него опцию отмены отправки электронных писем.

97% компаний в России внедряют ИИ, но 54% не видят его ценности

UserGate изучила, как российские компании внедряют инструменты на базе ИИ и что мешает делать это быстрее. Опрос прошёл в январе 2026 года, в нём участвовали 335 топ-менеджеров компаний с выручкой от 100 млн рублей в год. Картина получилась довольно показательная: 97% компаний уже используют ИИ, тестируют его в пилотах или собираются внедрять в ближайшее время.

То есть искусственный интеллект из разряда «модного тренда» окончательно перешёл в категорию рабочих инструментов.

Чаще всего ИИ применяют для вполне прикладных задач. На первом месте — генерация отчётов и аналитики (42%). Далее идут оптимизация сетевой инфраструктуры (38%), анализ больших массивов логов (37%), ускорение расследований инцидентов (35%) и повышение эффективности Help Desk (32%).

Иными словами, бизнес в первую очередь использует ИИ там, где он помогает сэкономить время и ресурсы или усилить функции безопасности.

Интересно, что приоритеты зависят от масштаба компании. В корпоративном сегменте более 60% респондентов указали анализ больших логов как ключевое направление — что логично при объёмах данных в крупных ИТ-ландшафтах. В среднем бизнесе на первый план выходит оптимизация сетевой инфраструктуры (45%).

При этом 7% компаний пока вообще не рассматривают внедрение ИИ. Главные причины — неясная ценность технологии (54%) и неопределённость рисков (38%). Также среди барьеров называют отсутствие чёткого распределения ответственности (29%), ограниченные бюджеты (29%) и нехватку экспертизы (17%). По сути, речь идёт не столько о скепсисе, сколько о нехватке понимания, как именно внедрять ИИ и как управлять связанными с ним рисками.

Отдельно респондентов спросили, какие технологии окажут наибольшее влияние на кибербезопасность в ближайшие 12 месяцев. Лидером стали ИИ и машинное обучение — их назвали около половины представителей коммерческого и государственного сегментов. Даже те компании, которые пока осторожничают с практическим внедрением, всё равно рассматривают машинное обучение как ключевой фактор трансформации ИБ в среднесрочной перспективе.

Как отмечает руководитель отдела стратегической аналитики UserGate Юлия Косова, бизнес уже активно использует ИИ в операционных и защитных сценариях, но ожидания рынка зачастую опережают текущую практику. Дальнейший эффект, по её словам, будет зависеть от зрелости процессов, качества данных и способности управлять рисками.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru