ИИ помог Почте Mail.ru сократить число жалоб на спам в 1,5 раза

ИИ помог Почте Mail.ru сократить число жалоб на спам в 1,5 раза

ИИ помог Почте Mail.ru сократить число жалоб на спам в 1,5 раза

В I квартале 2024 года антиспам Почты Mail.ru заблокировал свыше 7,3 млрд нежелательных писем — на 70% больше, чем годом ранее. Число жалоб пользователей на спам сократилось в 1,5 раза; эффективность была повышена за счет использования ИИ-технологий.

Фильтрация входящих сообщений и распределение их по папкам осуществляются автоматически; письма из достоверных источников помечаются зеленым щитом. В настоящее время защита Почты Mail.ru ежедневно блокирует более 80 млн единиц спама.

 

«Путем анализа текста и метаданных писем алгоритмы машинного обучения в Почте Mail.ru выявляют подозрительные схемы и обеспечивают защиту пользователей от вредоносного контента, такого как мошенничество, фишинг, кибератаки, обман с предложением заработка, просьбы о помощи несуществующим родственникам и т. д.», — уточнил Алексей Бруевич, руководитель направления Антиспама Почты Mail.ru.

Анализ данных о блокировках показал, что в составе почтового мусора преобладают послания фишеров и других мошенников.

 

Другой крупный почтовый провайдер, Google, недавно дополнил свой антиспам автоматической блокировкой массовых рассылок, источник которых не прошел проверку на благонадежность.

Что касается ИИ-помощников в фильтрации спама, недалеко то время, когда они станут  общедоступными. В России, например, уже создан такой инструмент персональной защиты, и желающие скоро смогут его протестировать.

В России разработали способ удалить свой биометрический след

В ИТ-компании «Криптонит» (входит в «ИКС Холдинг») разработали метод, который позволяет выборочно удалять цифровые образы людей из систем распознавания лиц. Если совсем просто, речь идёт о технологии, которая должна помочь реализовать право человека отозвать согласие на обработку своей биометрии — так, чтобы система действительно перестала его узнавать.

Проблема тут в том, что современные системы распознавания лиц устроены не так прямолинейно, как может показаться.

Даже если сведения о человеке формально удалили из базы, его цифровой образ может всё равно остаться внутри уже обученной модели. То есть на бумаге данные вроде бы стерли, а на практике алгоритм всё ещё способен узнать этого человека.

Именно это и делает тему особенно чувствительной. С биометрией всё сложнее, чем с обычными персональными данными: пароль можно поменять, а лицо — нет. Если такие данные утекают, риски уже совсем другого уровня, потому что украденные цифровые слепки можно использовать для создания поддельных образов и обхода биометрической аутентификации.

 

В «Криптоните» утверждают, что их метод решает задачу не маскировкой и не косметическим удалением, а на уровне внутренней логики самой модели. Проще говоря, алгоритм перестаёт использовать сведения о конкретном человеке и больше не может его распознавать, при этом способность узнавать остальных людей сохраняется.

По словам разработчиков, на тестовых наборах данных технология показала заметное снижение эффективности распознавания именно тех лиц, которые нужно «забыть», — до 88%. При этом общая точность системы, как утверждается, осталась на прежнем уровне.

Практическое применение у такого подхода вполне очевидное. В первую очередь это системы видеонаблюдения с распознаванием лиц, СКУД и корпоративная безопасность. Например, технология может пригодиться для удаления биометрических данных уволенных сотрудников, когда компания обязана прекратить их обработку, но не хочет при этом заново переобучать всю систему с нуля.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru