騰訊企業郵箱、qq企業郵箱、企業郵箱——人工智能會成為垃圾郵件的殺手嗎?
互聯網給人們帶來了便捷的生活,但也帶來了很多麻煩,而垃圾郵件是網民最頭疼的麻煩之一。比爾•蓋茨承諾,垃圾郵件問題將在2006年之前得到解決。但到了2020年,不僅垃圾郵件的形式越來越嚴重,而且有害廣告還在繼續傳播。因為這個問題沒有靈丹妙藥。如果沒有一個過濾器,無論它有多么強大,它都不可能完全消除垃圾郵件。
電子郵件仍然是世界上最大的垃圾廣告平臺。世界上有一半的人使用電子郵件。超過一半的電子郵件是垃圾郵件。好消息是垃圾郵件的比例正在下降。人工智能是最有希望減少垃圾郵件的技術之一。例如,谷歌使用機器學習算法每分鐘攔截1000萬條垃圾郵件。
然而,隨著人工智能技術的發展,AI可以在垃圾郵件領域發揮重要作用。人工智能最大的優勢之一是它可以適應不同的環境。如今,人工智能正迅速成為企業防范垃圾郵件的關鍵手段。使用先進的算法,企業可以改進對垃圾郵件事件的響應,監視潛在的威脅,并識別威脅電子郵件。但是人工智能仍然不能完全過濾掉所有的垃圾郵件,而且有可能把好的郵件標記為垃圾郵件。
盡管所選的一些人工智能示例彼此差異很大,但它們都有一個共同的特點:輸入的數據越多,了解的就越多。這就是人工智能的本質:基于輸入學習的軟件系統。這是大數據分析與人工智能的關鍵區別:大數據可以掃描數據,揭示趨勢,而人工智能可以做到這一點,還可以根據輸入進行調整。
人工智能的核心是學習。有了機器學習和其他人工智能技術,軟件系統將在沒有人類幫助的情況下變得更加智能。當然,利用人工智能來防止垃圾郵件是機器學習的迫切需要。員工(甚至是團隊)很難跟上垃圾郵件的增長。為此,垃圾郵件過濾器試圖更快地跟上垃圾郵件發送者的工作,他們繼續使用創造性的方法來欺騙收件人。
垃圾郵件過濾器中的人工智能會持續掃描元數據,比如發送者的位置或主題行的關鍵詞。如果你不能學習,垃圾郵件過濾器將不會工作在幾天。人工智能技術使用來自人類的輸入:因為對一個用戶有價值的優惠券對另一個用戶來說就是垃圾郵件。一個特定用戶如何分類郵件流必須垃圾郵件過濾器的學習過程的一部分。
人工智能可以通過郵件指紋技術、意圖分析技術、貝葉斯過濾技術、基于規則的評分系統等對垃圾郵件進行判斷。通過一種特定的算法,我們可以提取出這些郵件的共同特征。或建立一個垃圾郵件網址地址數據庫。它檢查郵件中的URL鏈接,以確定該郵件是否是垃圾郵件。通過學習這些動態智能過濾技術來處理垃圾郵件。
盡管有這些針對垃圾郵件的新的積極行動,但到2020年,垃圾郵件不太可能消失,很可能永遠不會消失,就像人類世界里總是會出現壞人一樣。比爾·蓋茨16年前沒有考慮到的是,新的反垃圾郵件措施總會遇到新的垃圾郵件方法。這是一場軍備競賽。
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