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[인공지능이 스팸 메일을 걸러낸다.] AI에 대한 대화에는 종종 사이버 보안 예방에서의 역할이 포함된다. AI는 사이버 위협에 맞서는 강력하고 필수적인 도구이지만 이메일 받은 편지함을 샅샅이 뒤져 스팸을 제거할 수도 있다. 많은 인터넷 사용자는 스팸을 무해한 시각적 산만함으로 여기지만 보안 위험도 포함할 수 있다. 들어오는 스팸과 싸우기 위해 AI를 구현하면 받은 편지함 수를 줄이고 악의적인 위협으로부터 사용자를 안전하게 보호할 수 있다.

https://www.unite.ai/ai-and-spam/

JM Kim | 기사입력 2023/01/12 [00:00]

[인공지능이 스팸 메일을 걸러낸다.] AI에 대한 대화에는 종종 사이버 보안 예방에서의 역할이 포함된다. AI는 사이버 위협에 맞서는 강력하고 필수적인 도구이지만 이메일 받은 편지함을 샅샅이 뒤져 스팸을 제거할 수도 있다. 많은 인터넷 사용자는 스팸을 무해한 시각적 산만함으로 여기지만 보안 위험도 포함할 수 있다. 들어오는 스팸과 싸우기 위해 AI를 구현하면 받은 편지함 수를 줄이고 악의적인 위협으로부터 사용자를 안전하게 보호할 수 있다.

https://www.unite.ai/ai-and-spam/

JM Kim | 입력 : 2023/01/12 [00:00]

AI는 스팸과 싸우는 데 어떻게 사용될까?

 

Google과 같은 업계 리더는 스팸 필터링 AI TensorFlow를 사용하여 거시적 수준에서 작업하고 있다. 개별 악의적인 행위자가 표적이 된 회사와 개인을 공격하기 전에 스팸(매일 1억 개 이상의 메시지)을 차단하는 것을 목표로 한다.

 

스팸은 성가신 것 이상으로 보안 및 개인 정보 위험을 초래한다. AI는 방화벽 및 맬웨어 탐지와 같은 다른 보안 조치를 강화하여 데이터 침해를 방지한다. 그러나 이메일 사용자가 소프트웨어 업데이트를 무시하면 시간이 지남에 따라 방화벽과 같은 방어선이 약화될 수 있다. AI 스팸 필터링은 위험 관리 계획에서 마모가 더 많이 발생하므로 비즈니스 보안 조치를 보완할 수 있다.

 

AI 스팸 필터링과 같은 추가 조치를 통해 분석가와 IT 팀은 유지 관리를 실행할 수 있다. 데이터는 전례 없는 속도로 받은 편지함에 들어간다. 스팸은 때때로 관련 이메일을 능가하며 대부분의 사람이 걸러내거나 처리할 시간이 너무 많다. AI는 우리의 인지 및 건강 한계를 뛰어넘는 속도로 작동하는 디지털 환경에서 인간의 부담을 덜어준다.

 

AI가 스팸을 필터링할 때 성가신 받은 편지함 혼란보다 더 많은 기술적 부담을 덜어준다. 기업의 경우 이러한 메시지를 차단하거나 분류하면 수신 데이터를 수동으로 지정하는 데 드는 네트워크 저장 공간과 비용을 절약할 수 있다.

 

스팸을 정확하게 필터링하는 방법은 무엇일까?

 

머신러닝은 수신 이메일을 스캔할 때 AI에 알린다. 다음과 같은 위험 신호를 나타내는 이메일을 찾는다.

 

° 악성 IP 주소 및 URL

 

° 의심스러운 키워드

 

° 신뢰할 수 없는 첨부 파일 또는 포함된 콘텐츠

 

° 기호와 숫자를 문자로 사용하는 것과 같은 일관성 없는 문법, 구문 및 철자

 

° 과도한 특수문자나 이모티콘 사용

 

셀 수 없이 많은 참조 데이터베이스를 통해 의심스러운 활동이 있는지 이메일 콘텐츠를 검사할 수 있다. 스캐닝은 가짜 로그인 페이지에 대한 링크를 확인하거나 직원 데이터베이스에 대한 서명을 확인할 수 있다. AI가 더 많이 분석할수록 이메일을 스팸으로 분류하고 목록 및 블랙리스트 작성과 같은 일회성 수동 프로세스를 자동화하는 것이 더 정확해진다.

 

AI는 여러 필터링 알고리즘을 활용하여 콘텐츠 및 키워드 평가에 대한 정확한 판단을 실행한다.

 

° 유사성 기반: 필터는 수신 이메일을 서버에 저장된 기존 이메일과 비교한다.

 

° 샘플 기반: 적법한 스팸 이메일과 비합법적 스팸 이메일 템플릿을 통해 AI는 새 이메일을 평가할 수 있다.

 

° 적응형: 이 알고리즘은 시간이 지남에 따라 반응하여 데이터 범주를 조정한다. 별도의 이메일을 분류하고 잠재적인 스팸을 이러한 보다 전문적인 범주와 비교한다.

 

더 복잡한 알고리즘은 AI가 격동의 시기에 더 잘 대비할 수 있도록 한다. 예를 들어 스팸 콘텐츠는 글로벌 트렌드와 국제 행사에 따라 바뀐다. 스팸 이메일에는 의학적 편집증이 사상 최고조에 달했기 때문에 대유행 기간 동안 잘못된 건강 정보가 더 많이 포함되었다. 이와 같은 이벤트는 머신러닝 데이터 세트에서 이상 값을 유발하지만 이러한 변동을 고려하도록 훈련될 수 있다.

 

우리는 어떤 진화를 기대할 수 있을까?

 

필터링은 위험하다. AI가 실수로 보안 이메일을 안전하지 않은 것으로 잘못 표시하거나 그 반대일 수 있다. 예를 들어 유해한 스팸 또는 피싱 이메일은 종종 신뢰할 수 있고 친숙한 이메일 구조 및 보낸 사람의 자격 증명을 모방하거나 악용하기 위해 노력한다. 일부 AI 스팸 필터는 잠재적인 위협을 차단할 때 수신자에게 알릴 수 있지만 결국 AI는 추가 입력을 찾기 위해 인간 분석가와 더 많이 협력할 것이다.

 

스팸 필터링에는 AI가 스스로 추측할 수 있도록 하는 규칙이 필요하다. 현재 AI 시스템은 보안 소스에서 온 것처럼 보이지만 실제로는 해커의 고도로 훈련된 알고리즘에서 보낸 스팸인 이메일을 확인할 수 있다. 시간이 지나면 AI 스팸 필터링은 오탐을 제거하고 해커가 스팸 배포에 사회 공학을 사용하는 시기를 식별하기 위해 뉘앙스에 더 잘 적응할 수 있다.

 

자연어 처리(NLP)의 개선을 통해 향상된 기교로 스팸 이메일 콘텐츠를 평가할 수 있다. 고급 NLP를 사용하여 일반적인 키워드와 구를 필터링하는 AI는 단어 벡터도 고려할 것이다. 단어 사이의 수학적 연결을 프로그래밍하면 AI 시스템이 서면 콘텐츠의 의도와 의미를 스캔하여 인터넷의 기록 데이터에서 잠재적으로 유해한 표현에 대한 더 많은 링크를 찾을 수 있다.

 

보다 유능한 AI 필터링 이메일 외에도 특히 직장에서 개선된 사용자 교육 프로그램을 보완할 것이다. 이메일 사용자는 특히 모호하고 분류되지 않은 그레이메일이 받은 편지함에 들어올 때 이메일을 분류하는 방법을 이해할 것이다. 세미나와 과정은 스팸 필터링 AI를 보다 직접적으로 교육하는 데 사람이 참여하도록 발전할 것이다.

 

이메일 받은 편지함 구성에서 AI의 역할

 

AI 이메일 필터링은 들어오는 맬웨어를 관리하고 이메일 사용자가 스팸에 안주하지 않도록 보호할 수 있다. 부자연스러운 링크가 있는 잘못 작성된 이메일로 보이지만 비즈니스 및 개인 데이터를 위험에 빠뜨린다.

 

AI를 사용하여 스팸을 완화하면 인적 오류로 인한 위반과 AI가 대부분의 책임을 처리할 수 있을 때 정규 교육에 소요되는 시간이 줄어든다. 머신러닝을 통해 AI는 역량을 강화하여 일상적인 스팸과 불필요한 위협으로부터 받은 편지함을 보호할 것이다.

 

 
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