لا أستطيع تحمل قيام Google بفحص رسائل البريد الإلكتروني الخاصة بي بعد الآن

لقد غيّر Gmail الطريقة التي نفكر بها في البريد الإلكتروني منذ عام 2004. وفي ذلك الوقت، اكتسب خدمة مذهلة بلغت 1.5 مليار مستخدم، وفقًا لجوجل. أنا واحد منهم، وهناك احتمال كبير أن تكون أنت كذلك. لقد تغير الكثير في تلك السنوات الخمس عشرة. لقد بقي الكثير على حاله. أحد المكونات الثابتة في عالم البريد الإلكتروني هي البرامج الضارة، وتحديدًا البرامج الضارة الموجودة في مستند مرفق ببريدك الإلكتروني. كانت فيروسات الماكرو، التي تصيب بشكل أساسي مستندات Microsoft Word، موجودة منذ فترة طويلة قبل Gmail، بالطبع: ارفع يدك من يتذكر المفهوم الذي يعود إلى عام 1995؟ لا شك أن مايكروسوفت تفعل ذلك، لأنها بدأت مشكلة أمان الماكرو في Word والتي أدت إلى التعطيل الافتراضي لوحدات الماكرو في Office 2000. لكن هذا، لسوء الحظ، لم يوقف المشكلة. استمرت مشكلة البرامج الضارة المرفقة في التطور، كما تطورت أيضًا الدفاعات ضد ناقل التهديد هذا. تعتقد Google أن المستندات الضارة تمثل حاليًا 58% من جميع البرامج الضارة التي تستهدف مستخدمي Gmail. والآن تقاوم Google من خلال التوظيف “Deep Learning” الذكاء الاصطناعي لمنع هذه البرامج الضارة من الوصول إلى صندوق الوارد الخاص بك.

تحظر Google 99.9% من مرفقات Gmail الضارة

لا ينبغي أن يكون مفاجئًا أن جوجل تستثمر في مجال الأمان، فقد أبلغت في وقت سابق من هذا العام عن كيفية قيامها بذلك”https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2020/01/26/google-confirms-security-shocker-all-paid-chrome-extensions-suspended-from-updating/” الهدف=”_self” العنوان=”https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2020/01/26/google-confirms-security-shocker-all-paid-chrome-extensions-suspended-from-updating/” data-ga-track=”InternalLink:https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2020/01/26/google-confirms-security-shocker-all-paid-chrome-extensions-suspended-from-updating/” aria-label=”paid hacker bounties of $6.5 million”> دفع مكافآت للقراصنة بقيمة 6.5 مليون دولار (5 ملايين جنيه إسترليني) للحفاظ على أمان الإنترنت. ثم كانت هناك الخطوة الاستباقية التي اتخذتها”https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2020/01/26/google-confirms-security-shocker-all-paid-chrome-extensions-suspended-from-updating/” الهدف=”_self” العنوان=”https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2020/01/26/google-confirms-security-shocker-all-paid-chrome-extensions-suspended-from-updating/” data-ga-track=”InternalLink:https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2020/01/26/google-confirms-security-shocker-all-paid-chrome-extensions-suspended-from-updating/” aria-label=”suspend all paid extensions from the Chrome Web Store”> تعليق كافة الملحقات المدفوعة من سوق Chrome الإلكتروني عندما تم الكشف عن زيادة في الاحتيال. من الطبيعي إذن أن تستخدم Google نماذج التعلم الآلي كجزء من عملية أمان Gmail، وقد ظلت تفعل ذلك خلف الكواليس لسنوات عديدة. في الواقع، في عام 2017، أعلنت Google أن نماذج التعلم الآلي تساعد في منع 99.9% من رسائل البريد العشوائي ورسائل التصيد الاحتيالي من الوصول إلى صندوق الوارد الخاص بك. وكان ذلك رقمًا ضخمًا في ذلك الوقت، نظرًا لأن أكثر من 50% من جميع الرسائل التي تلقاها Gmail في ذلك الوقت كانت رسائل غير مرغوب فيها. وبالتقدم سريعًا إلى عام 2020، تم تحسين نماذج التعلم الآلي، مع معدل نجاح يبلغ 99.9% لا يزال قائمًا عندما يتعلق الأمر بحظر البريد العشوائي والتصيد الاحتيالي والبرامج الضارة. إن جزء مسح البرامج الضارة من المعادلة هو أكثر ما يثير اهتمامي، لأسباب ليس أقلها الأرقام المجنونة المعنية. يقوم ماسح Gmail بمعالجة 300 مليار مرفق من مرفقات Gmail كل ​​أسبوع، بحثًا عن المستندات الضارة التي يجب حظرها. ومن بين المستندات المحظورة، تقول جوجل إن 63% منها تتغير وتختلف يومًا بعد يوم. إنه هذا التهديد المتطور باستمرار من المستندات الضارة”https://security.googleblog.com/2020/02/improving-malicious-document-detection.html?m=1″ الهدف=”_blank” العنوان=”https://security.googleblog.com/2020/02/improving-malicious-document-detection.html?m=1″ rel=”nofollow noopener noreferrer” data-ga-track=”ExternalLink:https://security.googleblog.com/2020/02/improving-malicious-document-detection.html?m=1″ aria-label=”prompted Google to deploy the next-generation of machine learning scanners into the mix”>دفعت Google إلى نشر الجيل التالي من الماسحات الضوئية للتعلم الآلي في هذا المزيج: تلك القائمة على التعلم العميق.

كيف تستخدم Google التعلم العميق للحفاظ على بريدك الوارد خاليًا من البرامج الضارة

لقد كان هناك الكثير مكتوبًا بالفعل والذي سيسمح لك بذلك”https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/12/26/are-we-overly-infatuated-with-deep-learning/” الهدف=”_self” العنوان=”https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/12/26/are-we-overly-infatuated-with-deep-learning/” data-ga-track=”InternalLink:https://www.forbes.com/sites/cognitiveworld/2019/12/26/are-we-overly-infatuated-with-deep-learning/” aria-label=”deep dive into what deep learning is”>التعمق في ماهية التعلم العميق وكيف”https://www.forbes.com/sites/robtoews/2020/02/09/deep-learning-has-limits-but-its-commercial-impact-has-just-begun/” الهدف=”_self” العنوان=”https://www.forbes.com/sites/robtoews/2020/02/09/deep-learning-has-limits-but-its-commercial-impact-has-just-begun/” data-ga-track=”InternalLink:https://www.forbes.com/sites/robtoews/2020/02/09/deep-learning-has-limits-but-its-commercial-impact-has-just-begun/” aria-label=”it is being applied commercially”> يتم تطبيقه تجاريا. في ظل خطر المبالغة في تبسيط المفهوم بشكل كبير، يمكنك التفكير في التعلم الآلي باعتباره فرعًا من فروع التعلم الآلي “AI” التي تستخدم خوارزميات التعديل الذاتي التي تحتاج إلى بيانات منظمة يتم إدخالها في النظام لتعمل بشكل صحيح، فإنها تحتاج إلى تدخل بشري لتحقيق النجاح. يشبه التعلم العميق العقل البشري، إلى حد ما، باستخدام نهج الشبكة العصبية لمعالجة البيانات؛ تكديس طبقات هذه الشبكات واحدة على الأخرى لتصبح “deep” الشبكة العصبية. يعد التعلم العميق جيدًا جدًا في أشياء معينة، مثل التعرف على الصور وتصنيفها، أو فهم الأوامر المنطوقة. تستخدم Google بالفعل التعلم العميق لهذه الأشياء، ويمكنك الآن إضافة فحص البرامج الضارة إلى هذا المزيج.

الأرقام لا تكذب. معدلات اكتشاف التعلم العميق آخذة في الارتفاع

وفقًا لشركة جوجل، يعمل الماسح الضوئي الجديد للتعلم العميق منذ نهاية عام 2019. وخلال هذا الوقت، زاد عدد “daily detection coverage of Office documents that contain malicious scripts by 10%.” وهذا رقم ضخم آخر في سياق الحجم الهائل للمستندات التي يتم مسحها ضوئيًا بواسطة Google كل يوم. وهو رقم يصبح أكبر عندما تنظر إلى شيء يقوم به الماسح الضوئي بشكل جيد، وهو “detecting adversarial, bursty attacks.” وتعني جوجل بهذا النوع من التوزيع الجماعي للمستندات المعتمد على الروبوتات والذي يميل إلى أن يأتي على شكل طفرات وليس بوتيرة محسوبة. وفي تلك الحالات، أدى التعلم العميق إلى تحسين معدل التعرف على المستندات الضارة بنسبة 150%. إنه يعمل من خلال استخدام نموذج التعلم العميق TensorFlow ومحلل مستندات مخصص لكل نوع ملف مختلف. TensorFlow هي مكتبة برمجيات مفتوحة المصدر تستخدم في تدفق البيانات والبرمجة القابلة للتمييز، وتقوم Google بتدريب نموذجها باستخدام منصة TensorFlow Extended (TFX). تعتبر أدوات تحليل المستندات المخصصة أمرًا أساسيًا، حيث لا تهتم فقط بتحليل المستندات المرفقة ولكن أيضًا بتحديد أنماط الهجوم وإزالة التشويش من المحتوى.

“Malware evolves at a rate that the security industry struggles to keep up with,” وقال جيك مور، متخصص في الأمن السيبراني في شركة ESET: “but using deep learning looks like it could help minimize the risk of malicious software reaching inboxes around the world.”

إذا كنت تريد معرفة المزيد عن”https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2020/01/07/hidden-gmail-tricks-revealed-how-to-email-like-a-boss-in-2020/” الهدف=”_self” العنوان=”https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2020/01/07/hidden-gmail-tricks-revealed-how-to-email-like-a-boss-in-2020/” data-ga-track=”InternalLink:https://www.forbes.com/sites/daveywinder/2020/01/07/hidden-gmail-tricks-revealed-how-to-email-like-a-boss-in-2020/” aria-label=”securing Gmail like a boss in 2020″>تأمين Gmail مثل الرئيس في عام 2020، لقد قمت بتغطيتك في هذه المقالة.

اتبعني تويترأو”https://www.linkedin.com/in/happygeek/” rel=”nofollow noopener noreferrer” الهدف=”_blank”> لينكد إن.الدفعلي”https://www.happygeek.com” rel=”nofollow noopener noreferrer” الهدف=”_blank”>موقع الكترونيأو بعض أعمالي الأخرى”https://authory.com/DaveyWinder” rel=”nofollow noopener noreferrer” الهدف=”_blank”>هنا.