Google确认新的AI工具每周扫描3000亿个Gmail附件
自2004年以来，Gmail一直在改变我们对电子邮件的思考方式。根据Google的统计，那时Gmail吸引了15亿用户。我就是其中一员，您也很有可能也是。在这15年中，发生了很多变化。很多都保持不变。电子邮件世界中的静态组件之一是恶意软件，特别是电子邮件附件中的恶意软件。宏病毒(主要感染Microsoft Word文档)早在Gmail之前就已经存在，当然：举起手来的人还记得1995年的Concept吗?毫无疑问，Microsoft确实启动了Word宏安全性问题，该问题导致Office 2000中默认禁用宏。不幸的是，这并没有阻止该问题。附件恶意软件问题持续发展，而且针对这种威胁媒介的防御措施也在发展。Google认为，恶意文档目前占针对Gmail用户的所有恶意软件的58%。现在，谷歌正在通过使用“深度学习”人工智能来阻止这种恶意软件进入您的收件箱，以进行反击。
Google阻止99.9%的恶意Gmail附件
谷歌在安全方面进行投资不足为奇，我在今年早些时候报道了它如何向黑客支付了650万美元(500万英镑)的赏金以保持互联网安全。然后，采取了先发制人的步骤来暂停Chrome网上应用店中的所有付费扩展当检测到欺诈行为增加时。那么，谷歌应该将机器学习模型作为Gmail安全流程的一部分是自然而然的，并且多年来一直在幕后这样做。确实，早在2017年，谷歌宣布机器学习模型就可以帮助阻止99.9%的垃圾邮件和网络钓鱼邮件到达您的收件箱。考虑到Gmail当时收到的所有邮件中有50%以上是垃圾邮件，因此这一数字非常庞大。快进到2020年，机器学习模型已经完善，在垃圾邮件，网络钓鱼和恶意软件拦截方面仍保持99.9%的成功率。等式中的恶意软件扫描部分是我最感兴趣的部分，这尤其要感谢所涉及的疯狂数字。Gmail扫描器每星期处理3000亿个Gmail附件，寻找阻止的恶意文件。谷歌表示，在被阻止的文档中，有63%的文档每天都在变化。正是这种来自恶意文档的不断发展的威胁促使Google将下一代的机器学习扫描仪部署到混合中：基于深度学习的扫描仪。
Google如何使用深度学习来保持收件箱中没有恶意软件
已经写了很多文章，可以让您深入了解什么是深度学习及其在商业上的应用。。冒着极大简化这一概念的风险，您可以将机器学习视为“ AI”的一个分支，它采用自我修改算法，需要将结构化数据输入系统才能正常工作，需要人工干预才能成功。使用数据处理神经网络方法，深度学习在某种程度上更像是人类的大脑。这些网络的一层又一层地堆叠在一起，成为一个“深度”神经网络。深度学习在某些方面非常擅长，例如识别照片并对其进行分类或理解语音命令。Google已经在这些方面使用了深度学习，现在您可以将恶意软件扫描添加到其中。
