Google implementa nuove protezioni, guidate da un'intelligenza artificiale, per garantire la sicurezza degli utenti che utilizzano il suo servizio di posta elettronica Gmail. Secondo le stime di Google, 1,5 miliardi di persone utilizzano mensilmente Gmail, numero al quale vanno sommate i 5 milioni di aziende che ne fanno uso sul posto di lavoro. Per tutti questi utenti Google deve garantire una sicurezza impedendo a messaggi contenenti spam o minacce di giungere al destinatario.
Sul blog Google dichiara che i suoi “modelli Ml (machine learning ndr) esistenti sono estremamente efficaci in questo modo, insieme alle altre protezioni, aiutano a bloccare oltre il 99,9% di spam, phishing e malware dal raggiungere caselle di posta Gmail”.
A far aumentare così tanto la soglia di attenzione per le mail indesiderate è l’utilizzo di Tensor Flow, un framework open source di machine learning che permette a Gmail di bloccare circa 100 milioni di messaggi spam in più al giorno. “Alla scala in cui operiamo, altri 100 milioni di spam non sono facili da trovare”, afferma, intervistato da The Verge, Neil Kumaran, product manager di Counter Abuse Technology di Google.
L’utilizzo un'intelligenza artificiale capace di imparare in autonomia ha permesso a Google di iniziare a bloccare messaggi spam basati sulle immagini, email con contenuti nascosti e i messaggi provenienti dai nuovi domini che cercano di celare lo spam nel traffico legittimo di mail.
Il machine learning, ossia l’apprendimento automatico da parte di un’intelligenza artificiale, permette così a Gmail di catturare lo spam e riconoscere i messaggi che sembrano spam, ma che invece sono email desiderate. Questo è possibile grazie al fatto che, a differenza dei filtri basati sulle semplici regole, il machine learning cerca costantemente nuovi modelli che potrebbero indicare l’inaffidabilità di un messaggio di posta elettronica. Kumaran afferma inoltre che grazie a TensorFlow, Gmail consentirà una personalizzazione migliorata dei filtri antispam.
