| +11 голос |
|
Команда исследователей Лаборатории Deutsche Telekom (DT) в Израиле предложила анти-спамовый инструмент, который может снизить поток нежелательной почты на 94%, причем для этого не потребуется анализ содержимого сообщений. Он использует алгоритм машинного обучения для классификации репутации почтовых серверов и рассчитывает вероятность того, что сообщение, исходящее от определенного пользователя, является спамом.
Преимущество новой системы в том, что ей под силу значительно сократить объем спама. Безусловно, фильтрация почты на основе контента, значительно точнее выявляет нежелательные отправления, но они требуют намного больше вычислительных ресурсов, и зачастую нежелательны из соображений конфиденциальности. Черные списки, например составляемые группой Spamhaus, эффективны для блокирования спама, но нуждаются в постоянной поддержке — чтобы их обойти злоумышленники часто меняют IP адреса. Другие технологии, используемые для классификации репутации отправителей, зачастую строятся на ограниченных выборках. Deutsche Telekom имеет доступ к email log файлам с 9,5 млн записей, содержащих заголовки писем, полученным в течение недели одним из интернет-провайдеров DT.
Новый алгоритм основан на данных заголовков писем и анализе поведения почтовых серверов. Как показало тестирование, он блокирует 94% нежелательной почты при уровне ложных срабатываний 0,5%, и 80% нежелательных сообщений, которым удалось обойти используемые ISP черные списки.
Ready, set, buy! Посібник для початківців - як придбати Copilot для Microsoft 365
| +11 голос |
|
