GMail, una dintre cele mai mari platforme de email gratuit de pe planeta, are incepand de zilele acestea cateva schimbari menite sa intareasca securitatea celor care folosesc platforma. Mai exact, utilizatorii GMail vor beneficia de un sistem de inteligenta artificiala care este gandit pentru a identifica mult mai usor si mai rapid email-urile de tip spam, sau cele de tip phishing.
Google a mai folosit inteligenta artificiala in trecut pentru a ajuta GMail sa lupte impotriva atacurilor de tip phishing, insa cu noul sistem vrea sa duca lucrurile la un cu totul alt nivel. Conform celor de la Google, aproximativ 99.9% dintre email-urile cu phishing primite prin GMail sunt blocate de catre acest sistem de inteligenta artificiala, insa compania vrea ca procentul sa fie de 100%.
Pentru ca procesul sa fie eficient, unele email-uri primite prin GMail vor veni cu o usoara intarziere pentru a fi analizate in detaliu de catre companie, insa asta era de asteptat. Google spune ca doar 0.05% dintre toate email-urile primite prin GMail vor fi ajunge tarziu din cauza modului in care se face acum scanarea pentru continut de tip phishing, deci majoritatea utilizatorilor nu vor fi afectati.
Acest nou sistem pentru GMail functioneaza in tandem cu Google Safe Browsing, link-urile web din email-uri fiind verificate acolo pentru a se vedea daca website-urile nu sunt de incredere. In cazul in care un link dintr-un email GMail este considerat a fi periculos, utilizatorului i se afiseaza la click o alerta care il atentioneaza in legatura cu pericolul la care se expune.
Toata aceasta tehnologie noua a celor de la Google va face GMail mai sigur pentru toata lumea, iar email-urile erau deja scanate de catre companie, deci nu vorbim despre ceva nou.
“Machine learning helps Gmail block sneaky spam and phishing messages from showing up in your inbox with over 99.9 percent accuracy. This is huge, given that 50-70 percent of messages that Gmail receives are spam. We’re continuing to improve spam detection accuracy with early phishing detection, a dedicated machine learning model that selectively delays messages (less than 0.05 percent of messages on average) to perform rigorous phishing analysis and further protect user data from compromise.”
