Gespräche über KI beziehen sich oft auf ihre Rolle bei der Cybersicherheitsprävention. KI ist ein leistungsstarkes, unverzichtbares Werkzeug zur Bekämpfung von Cyber-Bedrohungen, kann aber auch E-Mail-Posteingänge durchsuchen, um Spam zu eliminieren. Spam wird von vielen Internetnutzern als harmlose optische Ablenkung empfunden, kann aber auch Sicherheitsrisiken beinhalten. Die Implementierung von KI zur Bekämpfung von eingehendem Spam wird die Anzahl der Posteingänge reduzieren und Benutzer vor bösartigen Bedrohungen schützen.
Wie wird KI zur Bekämpfung von Spam eingesetzt?
Branchenführer wie Google arbeiten an dem Makro Ebene mit ihrer Spam-filternden KI, TensorFlow. Es zielt darauf ab, Spam zu blockieren – über 100 Millionen Nachrichten täglich – bevor einzelne böswillige Akteure Zielunternehmen und Einzelpersonen verletzen können.
Spam ist mehr als nur ein Ärgernis – es schafft Sicherheits-und Datenschutzrisiken. KI unterstützt andere Sicherheitsmaßnahmen wie Firewalls und Malware-Erkennung, um Datenschutzverletzungen zu verhindern. Im Laufe der Zeit können sich Verteidigungslinien wie eine Firewall jedoch verschlechtern, wenn E-Mail-Benutzer die Aktualisierung von Software ignorieren. Die KI-Spamfilterung kann die geschäftlichen Sicherheitsmaßnahmen ergänzen, da Verschleiß weitere Lücken in einem Risikomanagementplan öffnet.
Zusätzliche Maßnahmen wie KI-Spamfilter ermöglichen Analysten und IT-Teams die Durchführung von Wartungsarbeiten. Daten gelangen mit einer immer beispielloseren Geschwindigkeit in die Posteingänge. Spam überholt manchmal relevante E-Mails und es ist oft zu viel für die meisten Menschen, um es zu sichten oder Zeit zu haben, damit umzugehen. KI entlastet Menschen in einem digitalen Klima, das mit Geschwindigkeiten arbeitet, die unsere Wahrnehmungs-und Wellnessgrenzen überschreiten.
Wenn KI Spam filtert, entlastet sie mehr technologische Belastungen als lästiges Durcheinander im Posteingang. Für Unternehmen spart das Blockieren oder Kategorisieren dieser Nachrichten Netzwerkspeicherplatz und Geld durch die manuelle Kennzeichnung eingehender Daten.
Wie filtert es Spam genau?
Maschinelles Lernen informiert die KI, wenn sie eingehende E-Mails scannt. Es sucht nach E-Mails, die Warnzeichen signalisieren, wie z. B.:
Schädliche IP-Adressen und URLsVerdächtige SchlüsselwörterMisstrauische Anhänge oder eingebettete InhalteUneinheitliche Grammatik, Syntax und Rechtschreibung, z. B. die Verwendung von Symbolen und Zahlen als BuchstabenExzessive Verwendung von Sonderzeichen oder Emojis
Mit eine Datenbank mit unzähligen Referenzen, kann es E-Mail-Inhalte auf verdächtige Aktivitäten untersuchen. Durch das Scannen können Links auf gefälschte Anmeldeseiten überprüft oder Signaturen anhand von Mitarbeiterdatenbanken überprüft werden. Je mehr die KI analysiert, desto genauer wird sie bei der Kennzeichnung von E-Mails als Spam und der Automatisierung ehemals manueller Prozesse wie Listing und Blacklisting.
KI nutzt mehrere Filteralgorithmen, um basierend auf Inhalt und Keyword-Bewertung präzise Urteile zu treffen:
Ähnlichkeitsbasiert: Filter vergleichen eingehende E-Mails mit bereits vorhandenen E-Mails, die auf Servern gespeichert sind. Stichprobenbasiert: Vorlagen von legitimen und nicht legitimen Spam-E-Mails ermöglichen der KI, neue E-Mails zu bewerten. Adaptiv: Dieser Algorithmus reagiert im Laufe der Zeit, um Datenkategorien anzupassen. Es unterteilt einzelne E-Mails und vergleicht potenziellen Spam mit diesen spezialisierteren Kategorien.
Komplexere Algorithmen werden die KI in turbulenten Zeiten besser vorbereiten. Beispielsweise ändern sich Spam-Inhalte basierend auf globalen Trends und internationalen Ereignissen. Spam-E-Mails enthielten während der Pandemie mehr falsche Gesundheitsinformationen, da die medizinische Paranoia auf einem Allzeithoch war. Ereignisse wie diese verursachen Ausreißer in maschinellen Lerndatensätzen, aber sie können darauf trainiert werden, diese Schwankungen zu berücksichtigen.
Welche Entwicklungen können wir erwarten?
Das Filtern birgt ein Risiko – KI könnte versehentlich falsche Zuordnungen vornehmen sichere E-Mails als unsicher oder umgekehrt. Beispielsweise versuchen schädliche Spam-oder Phishing-E-Mails häufig, Anmeldeinformationen von zuverlässigen und vertrauten E-Mail-Strukturen und Absendern zu kopieren oder auszunutzen. Obwohl einige KI-Spamfilter die Empfänger benachrichtigen können, wenn sie eine potenzielle Bedrohung blockieren, wird die KI schließlich mehr mit menschlichen Analysten zusammenarbeiten, um zusätzlichen Input zu erhalten.
Die Spam-Filterung erfordert Regeln, damit die KI sich selbst im Nachhinein zweifeln kann. Derzeit können KI-Systeme eine E-Mail validieren, die aussieht, als käme sie aus einer sicheren Quelle, in Wirklichkeit aber Spam ist, der von einem hochtrainierten Algorithmus eines Hackers gesendet wurde. Mit der Zeit kann die KI-Spamfilterung besser auf Nuancen abgestimmt werden, um Fehlalarme zu eliminieren und zu erkennen, wenn Hacker Social Engineering in ihren Spam-Verteilungen einsetzen.
Eine Verfeinerung der Verarbeitung natürlicher Sprache (NLP) könnte den Inhalt von Spam-E-Mails besser bewerten Finesse. KI, die sich auf fortschrittliches NLP stützt, um generische Schlüsselwörter und Phrasen herauszufiltern berücksichtigt auch Wortvektoren. Die Programmierung mathematischer Verbindungen zwischen Wörtern wird es KI-Systemen ermöglichen, nach Absichten und Konnotationen in geschriebenen Inhalten zu suchen und mehr Links zu potenziell schädlichen Darstellungen aus den historischen Daten des Internets zu finden.
Zusätzlich zu einer kompetenteren KI-Filterung von E-Mails wird dies der Fall sein ergänzen verbesserte Anwenderschulungsprogramme, insbesondere am Arbeitsplatz. E-Mail-Benutzer werden verstehen, wie E-Mails kategorisiert werden, insbesondere wenn mehrdeutige, nicht kategorisierte Graymail in Posteingänge gelangt. Seminare und Kurse werden sich weiterentwickeln, um menschliche Teilnehmer direkter in die Schulung der Spam-Filterung von KI einzubeziehen.
Die Rolle der KI bei der Organisation von E-Mail-Posteingängen
Die KI-E-Mail-Filterung kann eingehende Malware verwalten und E-Mail-Benutzer davor schützen Spam-Selbstgefälligkeit entwickeln. Sie erscheinen als schlecht geschriebene E-Mails mit unnatürlichen Links, aber sie gefährden geschäftliche und persönliche Daten.
Der Einsatz von KI zur Minderung von Spam reduziert durch menschliches Versagen verursachte Verstöße und den Zeitaufwand für regelmäßige Schulungen, wenn KI den größten Teil der Verantwortung übernehmen kann. Durch maschinelles Lernen wird die KI ihre Kompetenz nur steigern und Posteingänge vor täglichem Spam und unnötigen Bedrohungen bewahren.