Перейти к основному содержанию
Реклама
Прямой эфир
Армия
Экипаж Су-34 уничтожил опорный пункт и живую силу ВСУ в курском приграничье
Происшествия
Над Волгоградской, Воронежской и Белгородской областями за ночь сбили пять БПЛА
Мир
Трамп пообещал Канаде вдвое снизить налоги при присоединении к США
Мир
Посол России в Гаване назвал приглашение Кубы в БРИКС признаком престижа страны
Общество
ФСБ сорвала теракты спецслужб Украины против высокопоставленных военных РФ
Мир
СМИ сообщили о намерениях ЦАХАЛ оставаться в Ливане дольше 60 дней
Армия
Бойцы системы ПВО «Бук» рассказали о боевой работе в зоне спецоперации
Общество
Выжившие при крушении самолета в Актау рассказали о произошедшем
Мир
Спецборт МЧС РФ с пострадавшими при падении самолета россиянами вылетел из Актау
Армия
Минобороны показало учения танкистов в Краснодарском крае
Общество
В России могут изменить правила поступления в вуз после колледжа
Мир
В Азербайджане начался день траура по погибшим в авиакатастрофе в Казахстане
Мир
Трамп анонсировал назначение чиновника из Флориды послом США в Панаме
Общество
Синоптики спрогнозировали небольшие осадки и гололед в Москве 26 декабря
Общество
В Новый год жители России смогут увидеть Черную Луну
Общество
СК РФ возбудил уголовное дело по факту теракта в городе Льгов Курской области
Мир
Красный Крест готов содействовать в освобождении заложников из Газы
Мир
Пять палестинских журналистов убиты в результате удара Израиля по центру Газы

Эксперт рассказала о системах для минимизации спама

IT-эксперт Анисимова: система ежедневно распознает около 100 млн спам-писем
0
Фото: ИЗВЕСТИЯ/Эдуард Корниенко
Озвучить текст
Выделить главное
Вкл
Выкл

Программист-исследователь команды машинного обучения почты Mail.ru Мария Анисимова 7 ноября рассказала, что почтовым сервисам удается минимизировать получение нежелательных писем пользователями благодаря развитию технологий машинного обучения — ML-моделям.

В беседе с «Газетой.Ru» она объяснила, что это математическая функция, которая создается для решения задач или предсказания определенного события на основе доступных данных. Модель машинного обучения при помощи алгоритмов находит и запоминает закономерности в данных.

Как отметила Анисимова, системы распознают около 100 млн писем со спамом в сутки, несмотря на новые уловки. Алгоритмы машинного обучения анализируют всю поступающую информацию в письмах: репутация отправителя, URL, признаки картинок и текста, затем выявляют подозрительные схемы и защищают пользователей от возможных угроз, указала эксперт.

ML-модели регулярно дообучаются благодаря кликам пользователей на кнопку «это спам». Так системы учатся оперативно реагировать даже на самые новые уловки мошенников. Также ML-системы принимают меры блокировки, если рассыльщик не дает отписаться от рассылок.

Кроме того, по словам Аисимовой, важна работа еще двух ML-моделей в почте — авторегистрации и анализа взломов. Усовершенствованная ML-система авторегистраций блокирует около 130 тыс. подозрительных регистраций в день. При этом системы анализа взломов в онлайн-режиме анализируют действия в пользовательском ящике и определяют взломы за несколько секунд после получения сигнала об угрозе.

Специалист подчеркнула, что через взлом почты злоумышленники могут получить доступ к персональным данным пользователя, включая пароли и банковские аккаунты. Как только система видит такую подозрительную активность, то сразу блокирует ящик, чтобы скрыть персональные данные пользователя. Анисимова порекомендовала защитить свой аккаунт с помощью двухфакторной аутентификации, чтобы избежать взлома.

Ранее, 1 июня, в июне в России заработала общая система блокировки спама. Уточнялось, что на сайтах Федеральной антимонопольной службы и сотовых операторов МТС, Tele 2 и «МегаФон» появилась форма обратной связи, через которую можно подать жалобу на спам-звонки и СМС.

Читайте также
Прямой эфир