Google dévoile une détection de spam basée sur l'IA pour protéger Gmail
En bref
Google a dévoilé aujourd'hui un système de détection de spam basé sur l'IA, conçu pour identifier les « manipulations de texte contradictoires » en temps réel.
Google a dévoilé aujourd'hui un système de détection de spam basé sur l'IA, conçu pour identifier les « manipulations de texte contradictoires » en temps réel, renforçant ainsi les défenses contre les e-mails contenant des caractères spéciaux, des émoticônes, des fautes de frappe et d'autres éléments évasifs qui étaient auparavant contournés. Gmailles mesures de sécurité.
Considérée comme « l’une des plus grandes améliorations de défense de ces dernières années », cette amélioration prend la forme d’un système de classification de texte connu sous le nom de RETVec (Resilient and Efficient Text Vectorizer).
« Pour améliorer la résilience et l'efficacité des classificateurs de texte, nous avons introduit un vecteur de texte multilingue révolutionnaire appelé RETVec. Cette innovation permet aux modèles d’atteindre des performances de classification de pointe tout en réduisant considérablement les coûts de calcul », a expliqué Google dans un communiqué officiel.
Les services Google critiques comme Gmail, YouTube et Google Play s'appuient fortement sur des modèles de classification de texte pour identifier les contenus nuisibles, tels que les attaques de phishing, les commentaires inappropriés et les escroqueries. Les manipulations de texte contradictoires posent un défi unique, car les mauvais acteurs emploient activement des tactiques telles que les homoglyphes, les caractères invisibles et le bourrage de mots clés pour déjouer les classificateurs.
« Grâce à son architecture novatrice, RETVec fonctionne de manière transparente dans toutes les langues et tous les caractères sans nécessiter de prétraitement de texte préalable. Cette fonctionnalité en fait le choix idéal pour les déploiements de classification de texte sur appareil, sur le Web et à grande échelle », a affirmé la société.
La représentation compacte des modèles entraînés avec RETVec se traduit par des vitesses d'inférence plus rapides. La taille réduite du modèle réduit non seulement les coûts de calcul, mais minimise également la latence, un facteur crucial pour les applications à grande échelle et les modèles sur appareil, selon le géant de la technologie.
RETVec apparaît comme un vectoriseur de texte open source, permettant aux individus de construire des classificateurs de texte côté serveur et sur appareil.
Google souligne l'intégration de RETVec dans le filtre anti-spam de Gmail, où il joue un rôle central dans la protection des boîtes de réception Gmail contre les e-mails malveillants, marquant ainsi les efforts visant à améliorer les mesures de cybersécurité et à protéger les utilisateurs contre l'évolution des menaces dans le paysage numérique.
Tirer parti du générateur L'IA pour lutter contre le spam
Un rapport récent a révélé que 70% des e-mails malveillants envoyés aux clients de détail contenaient des pièces jointes HTML, dont 30 % étaient masquées. LLM comme un verGPT et fraudeGPT rendent également le phishing par courrier électronique plus personnalisé.
Le géant indien des télécommunications Bharati Airtel a dévoilé une solution basée sur l'IA/ML visant à identifier, prévenir et éradiquer de manière proactive le spam de phishing via les canaux de messagerie. Actuellement en test en collaboration avec HDFC Bank, cette solution met en place un filtre anti-spam efficace.
Dans une correspondance avec l'Autorité indienne de régulation des télécommunications (Trai), le géant des télécommunications révèle que la solution a démontré son efficacité, détectant et bloquant un nombre impressionnant de deux millions de messages par jour.
Dans un acte similaire, Perception Point, une société de prévention des menaces, introduit un modèle de détection avancé pour contrer la menace évolutive des menaces génératives. Basé sur l'IA attaques par courrier électronique.
Selon l'entreprise, la technologie basée sur l'IA utilise de grands modèles de langage (LLMs) et une architecture d'apprentissage profond pour identifier et prévenir efficacement les attaques de compromission de messagerie professionnelle (BEC) dans un paysage changeant influencé par la montée en puissance de IA générative les technologies.
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A propos de l'auteur
Kumar est un journaliste technologique expérimenté spécialisé dans les intersections dynamiques de l'IA/ML, de la technologie marketing et des domaines émergents tels que la cryptographie, la blockchain et NFTs. Avec plus de 3 ans d'expérience dans l'industrie, Kumar a fait ses preuves dans l'élaboration de récits convaincants, la conduite d'entretiens perspicaces et la fourniture d'informations complètes. L'expertise de Kumar réside dans la production de contenu à fort impact, notamment des articles, des rapports et des publications de recherche pour des plateformes industrielles de premier plan. Doté d’un ensemble de compétences uniques combinant connaissances techniques et narration, Kumar excelle dans la communication de concepts technologiques complexes à des publics divers de manière claire et engageante.
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