AI는 스팸과 싸우는 데 어떻게 사용될까?
Google과 같은 업계 리더는 스팸 필터링 AI인 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.