Новые алгоритмы сканирования Gmail ловят 99,9% вредоносных вложений

Новые алгоритмы сканирования Gmail ловят 99,9% вредоносных вложений

Новые алгоритмы сканирования Gmail ловят 99,9% вредоносных вложений

Google оснастил сервис электронной почты Gmail усовершенствованными возможностями сканирования. По словам поискового гиганта, этот шаг помог существенно увеличить общий процент детектирования вредоносных документов.

Специалисты Google утверждают, что существующие модели машинного обучения вкупе с другими защитными мерами помогают заблокировать «более 99,9% киберугроз, пытающихся пробраться в ящики пользователей Gmail».

При этом уточняется, что сканер сервиса электронной почты покрывает огромные объёмы, обрабатывая более 300 миллиардов вложений каждую неделю.

Около 63% от общего числа обнаруженных вредоносных документов меняются каждый день, поэтому Google решил внедрить сканеры нового поколения, которые помогут повысить процент детектирования злонамеренных вложений с помощью глубокого обучения.

«С конца 2019 года работа новых сканеров помогла повысить на 10% число ежедневно детектируемых документов Office, содержащих вредоносные скрипты», — заявили сотрудники Google.

В особенности сканеры зарекомендовали себя в случае обнаружения «взрывных» атак (DDoS с высокой частотой) — детектирование увеличилось на 150%.

Как объяснил Google, в Gmail используется модель глубокого обучения, известная как TensorFlow, ему в помощь работает кастомный анализатор документа для каждого типа файлов. Их задача — парсить документы, искать типичные признаки вредоносных составляющих, извлекать макросы, деобфусцировать контент и так далее.

Нейросеть как цифровой костыль: учёные предупредили об ослаблении мышления

Активное использование искусственного интеллекта может постепенно ослаблять навыки, которые человек передаёт нейросети. К такому выводу пришли исследователи из университетов Ватерлоо, Торонто и Пердью. Впрочем, отправлять ChatGPT на костёр рано: проблема не в самом ИИ, а в привычке использовать его вместо собственной головы.

Учёные называют этот процесс когнитивной разгрузкой. Человек поручает внешнему инструменту запоминать информацию, искать решения и выстраивать рассуждения.

Результат появляется быстрее, но мозг получает меньше практики. Если так продолжается долго, самостоятельно выполнить знакомую задачу становится сложнее.

Показательный эксперимент провели почти с тысячей школьников, изучавших математику. Во время тренировок обычный помощник на базе GPT-4 улучшил их результаты на 48%.


Однако после отключения нейросети ученики написали проверочную работу на 17% хуже группы, которая занималась без ИИ. Другой вариант ИИ-репетитора работал иначе: не выдавал готовое решение, а подталкивал школьников к самостоятельному ответу. В этом случае заметного ухудшения результатов не обнаружили.


Похожий эффект исследователи наблюдали у врачей, применявших ИИ для поиска аденом во время колоноскопии. После возвращения к работе без алгоритма эффективность специалистов снизилась: показатель выявления образований упал с 28,4 до 22,4%.

Особенно опасной такая зависимость может стать в профессиях, где необходимо самостоятельно принимать сложные решения. Чем больше работы забирает алгоритм, тем реже человек тренирует собственные навыки.


Отказываться от нейросетей авторы не предлагают. Безопаснее использовать их для подсказок, объяснений, обратной связи и проверки собственных выводов.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru