Muitas pessoas consideram o spam por e-mail uma experiência irritante, mas não ameaçadora. Isso atesta o fato de que hoje existem ferramentas e plataformas poderosas trabalhando arduamente para proteger os usuários contra spam de e-mail.
De acordo com Statista estatísticas de spam para 2019:
- 281.1 bilhões de emails foram enviados e recebidos diariamente em 2018, incluindo bilhões de emails de marketing enviados por profissionais de marketing.
- Apenas 85% dos e-mails de marketing chegaram à caixa de entrada do cliente. Uma mera 7% foram capturados por filtros de spam.
Embora os problemas relacionados aos e-mails de marketing possam ser irritantes, mas não prejudiciais, existe um perigo muito real de e-mails de spam maliciosos. Como lembrete, aqui estão mais estatísticas de spam que mostram como o spam afeta negativamente indivíduos e empresas:
- O spam consome a capacidade de armazenamento de e-mail e afeta o espaço de memória do servidor de e-mail, a energia e muito mais
- Spam indesejado representa 77% do tráfego total de e-mail global
- Pessoas foram vitimadas financeira e emocionalmente por e-mails de phishing que roubaram suas informações pessoais
- E-mails de spam maliciosos podem conter malware que invade a computação do usuário
A tecnologia de spam deve ser robusta o suficiente para direcionar e filtrar spam prejudicial sem criar perdas comerciais desnecessárias.
A filtragem de spam, feita sem consideração, pode fazer com que as empresas percam bilhões de dólares. Organizações sem fins lucrativos perdem US$ 15 mil/ano em doações devido a filtros de spam bloqueando e-mails de campanhas de arrecadação de fundos. A importância desses fatos é que há uma necessidade urgente de ferramentas de filtragem baseadas em IA para limpar spam.
Normalmente, indivíduos e organizações protegem suas caixas de entrada contra spam usando a tecnologia Recaptcha, adicionando um campo ‘Honeypot’ aos formulários ou colocando o e-mail na lista de permissões com um Ferramenta de correio SMTP. Para sites que utilizam WordPress, o plugin Akismet oferece proteção contra spam nos comentários. É uma das ferramentas mais usadas por não especialistas com mais de 5 milhões de instalações WordPress.
A tecnologia do spam como uma faca de dois gumes
Embora as ferramentas mencionadas abaixo forneçam uma medida de segurança contra spam, é necessário um gerenciamento de spam mais inteligente. Aqui estão duas maneiras pelas quais o gerenciamento de spam pode ser uma faca de dois gumes.
Primeiro, uma ferramenta de filtragem de spam deve impedir infalivelmente que spam entre na caixa de entrada de uma pessoa e, ao mesmo tempo, evitar rotular incorretamente comunicações comerciais inofensivas.
Segundo, a IA é uma ferramenta poderosa para proteger as pessoas contra spam. Mas a mesma IA pode ser usada pelos atacantes para tornar as suas táticas mais eficientes. Atacantes e hackers também podem usar IA para tornar a comunicação mais personalizada e dimensionar a precisão e a frequência de seus ataques.
O desenvolvimento da tecnologia de spam de IA precisa considerar essas preocupações opostas. Felizmente, a própria natureza da tecnologia de aprendizado de máquina oferece soluções que podem ajudar a resolver os problemas que acabamos de abordar.
IA para potencializar a tecnologia de prevenção de spam
Hoje, o Google usa o TensorFlow para bloquear 100 milhões de e-mails de spam por dia. O uso do aprendizado de máquina significa que há uma transição do reconhecimento de padrões em e-mails de spam para sistemas de autoaprendizagem e otimização.
Aqui estão algumas maneiras pelas quais as ferramentas baseadas em IA detectarão e filtrarão spam:
Filtragem baseada em palavras-chave e conteúdo: são usadas abordagens de aprendizado de máquina, como redes neurais, classificação Bayesiana Naïve, k-vizinho mais próximo (kNN) e outras. Aqui são avaliadas palavras-chave, frases, sua distribuição e frequência e são criadas regras para filtrar e-mails de spam.
Filtragem baseada em similaridade: aqui, kNN é usado para classificar e-mails com base no fato de serem semelhantes aos e-mails armazenados. Os atributos de email formam uma base e com base neles, novas instâncias são plotadas como pontos para emails futuros.
Filtragem baseada em amostras: Algoritmos de aprendizado de máquina são treinados para detectar novos e-mails como spam ou não com base em dados de treinamento extraídos de amostras de e-mails. Esses exemplos de e-mails são de e-mails legítimos e de spam.
Filtragem adaptável de spam de e-mail: aqui, os e-mails de spam são organizados em grupos. Cada grupo é representado por um token ou texto emblemático. Esses grupos de textos representativos são compostos de palavras, frases e até mesmo sequências sem sentido. O e-mail recebido é comparado a esses tokens ou texto representativo e classificado como spam ou não-spam.
Estas são algumas maneiras pelas quais as abordagens de aprendizado de máquina são usadas para resolver o problema de spam. O aspecto promissor do uso da IA é que podemos esperar que os algoritmos se adaptem e melhorem ao longo do tempo, garantindo que as preocupações individuais e legítimas das empresas sobre a segurança do e-mail sejam atendidas.
Embora a IA tenha benefícios notáveis, como o combate ao spam de e-mail, o seu impacto mais amplo nos mercados de trabalho globais também é significativo. Saiba mais sobre as implicações econômicas da IA aqui.
Conclusão
A verdade é que a segurança de TI é mais importante do que nunca. Os hackers estão se tornando mais inteligentes e eficientes, à medida que a tecnologia e as ferramentas de IA estão se tornando mais comuns.
As assinaturas de vírus e os padrões de ataque estão mudando rapidamente, mais rápido do que pode ser gerenciado com a tecnologia que usamos até agora.
Precisamos de uma solução de autoaprendizagem para gerenciar essas ameaças e a IA é a chave. Ao continuar a investir em aprendizagem automática e tecnologias relacionadas, as empresas e os indivíduos podem ter a certeza do crescimento e da segurança dos seus negócios.