Em pouco mais de um mês de uso, o framework de machine learning aplicado pela Google no Gmail já ajudou a detectar 100 milhões de mensagens de spam adicionais por dia. O sistema, desenvolvido na plataforma TensorFlow, trabalha no treinamento dos filtros de spam, e ajudou o serviço de e-mail da empresa a impedir que mais de 99,9% de mensagens contendo spam, phishing e malwares chegassem às caixas de entrada dos usuários.
A inteligência artificial ajudou a Google a identificar como spam mensagens com base em imagens, e-mails com conteúdo incorporado oculto e mensagens de domínios recém-criados, que tentam ocultar um volume baixo de mensagens mesclando-se ao tráfego legítimo.
“O TensorFlow nos ajuda a capturar spammers que passam por menos de 0,1% dos filtros, sem bloquear acidentalmente as mensagens importantes para os usuários”, explica o gerente de produtos de tecnologia contra-abuso da Google, Neil Kumaran, num comunicado oficial. A tecnologia de machine learning do TensorFlow permite identificar padrões em grandes conjuntos de dados que mesmo os humanos que os criam conseguem perceber. Isso permite ao sistema se adaptar às rápidas tentativas de mudança nos spams.
Lançado pela Google em 2015, o TensorFlow é uma plataforma de código aberto de machine learning, que permite aos desenvolvedores a criação de ferramentas de inteligência artificial para uma variedade de tarefas. No caso do Gmail, a solução tem ajudado a personalizar as proteções contra spam para cada usuário. “O que uma pessoa considera como spam, outra pode considerar uma mensagem importante, como assinaturas de newsletters ou notificações de e-mail regulares de um aplicativo”, afirma Kumaran.
Mais de 1,5 bilhão de pessoas usam o Gmail todos os meses e 5 milhões de empresas pagantes usam o Gmail no local de trabalho como parte do G-Suite.
Fonte: Canaltech
