Gmail dzięki TensorFlow wykrywa 100 mln więcej spamu dziennie

Z Gmaila każdego miesiąca korzysta 1,5 miliarda ludzi, a 5 milionów firm dodatkowo płaci i korzysta z Gmaila w miejscu pracy w ramach G Suite. Możemy sobie wyobrazić jak gigantyczny ruch trzeba obsłużyć każdego dnia w ramach takiej ilości kont. A teraz dołóżmy do tego jeszcze wszelkiego rodzaju spam. Z jego filtrowaniem Gmail radzi sobie całkiem nieźle. Firma Google ogłosiła, że ​​wdrożyła nowy środek ochrony przed spamem oparty na sztucznej inteligencji i blokuje 100 milionów kolejnych niechcianych wiadomości. Codziennie. Stało się to możliwe po ostatniej implementacji TensorFlow. Firma chwali się, że teraz może zablokować ponad 99,9 procent spamu, phishingu i złośliwego oprogramowania, które trafiają do skrzynek odbiorczych użytkownika Gmail.

TensorFlow to biblioteka programistyczna open source napisana przez Google Brain Team. Wykorzystywana jest w uczeniu maszynowym i głębokich sieciach neuronowych. Została wydana 9 listopada 2015 roku.

Google poinformowało, że niedawno wdrożyło nowe zabezpieczenia oparte na TensorFlow, platformie uczenia maszynowego (ML) open source opracowanej w Google. Te nowe zabezpieczenia uzupełniają istniejące mechanizmy ML i zabezpieczenia oparte na regułach. "Dzięki TensorFlow obecnie blokujemy około 100 milionów dodatkowych wiadomości spamowych każdego dnia" chwali się firma. "Skąd wzięliśmy te 100 milionów dodatkowych wiadomości spam? Blokujemy teraz kategorie spamu, które były bardzo trudne do wykrycia. Używanie TensorFlow pomogło nam blokować wiadomości w formacie obrazu (np. jpg), wiadomości e-mail z ukrytą zawartością osadzoną oraz wiadomości z nowo utworzonych domen, które próbują ukryć niewielką ilość wiadomości spamerskich w legalnym ruchu".

Aplikacja Gmail na smartfonach zmienia wygląd. Wdrażanie trwa

Programiści Google wydają się zachwyceni nowymi możliwościami. "TensorFlow zawiera wiele narzędzi, które sprawiają, że proces ML staje się łatwiejszy i bardziej efektywny, przyspieszając szybkość, z jaką można dokonywać iteracji" - podano w komunikacie. Iteracja to czynność powtarzania tej samej operacji w pętli z góry określoną liczbę razy lub aż do spełnienia określonego warunku. Na przykład, TensorBoard pozwala zarówno kompleksowo monitorować modelowe potoki szkoleniowe, jak i szybko oceniać nowe modele, aby określić, czy i jak są one przydatne. Co więcej, TensorFlow daje również możliwość łatwego szkolenia i eksperymentowania z różnymi modelami (w celu opracowania najbardziej efektywnego podejścia) równolegle, zamiast prowadzenia jednego eksperymentu na raz.