GMail, eine der größten kostenlosen E-Mail-Plattformen der Welt, hat in diesen Tagen einige Änderungen vorgenommen, die darauf abzielen, die Sicherheit derjenigen zu erhöhen, die die Plattform nutzen. Genauer gesagt profitieren GMail-Nutzer von einem künstlichen Intelligenzsystem, das Spam- oder Phishing-E-Mails viel einfacher und schneller erkennen soll.
Google hat in der Vergangenheit künstliche Intelligenz eingesetzt, um GMail bei der Bekämpfung von Phishing-Angriffen zu unterstützen, doch mit dem neuen System will das Unternehmen die Dinge auf eine ganz andere Ebene heben. Laut Google werden etwa 99.9 % der über GMail empfangenen Phishing-E-Mails von diesem künstlichen Intelligenzsystem blockiert, das Unternehmen möchte jedoch, dass dieser Prozentsatz 100 % beträgt.
Um den Prozess effizient zu gestalten, werden einige über GMail empfangene E-Mails mit einer leichten Verzögerung eintreffen, damit sie vom Unternehmen im Detail analysiert werden können. Dies war jedoch zu erwarten. Google gibt an, dass nur 0.05 % aller über GMail empfangenen E-Mails aufgrund der Art und Weise, wie GMail jetzt auf Phishing-Inhalte gescannt wird, verspätet ankommen, sodass die meisten Benutzer nicht betroffen sein werden.
Dieses neue System für GMail arbeitet mit Google Safe Browsing zusammen, wobei dort Weblinks in E-Mails überprüft werden, um festzustellen, ob Websites nicht vertrauenswürdig sind. Wenn ein Link in einer GMail-E-Mail als gefährlich eingestuft wird, wird dem Benutzer beim Klicken darauf eine Warnung angezeigt, die ihn vor der Gefahr warnt, der er ausgesetzt ist.
All diese neuen Technologien von Google werden GMail für alle sicherer machen, und E-Mails wurden bereits vom Unternehmen gescannt, wir sprechen also nicht über etwas Neues.
„Maschinelles Lernen hilft Gmail dabei, heimtückische Spam- und Phishing-Nachrichten mit einer Genauigkeit von über 99.9 Prozent daran zu hindern, in Ihrem Posteingang aufzutauchen. Das ist enorm, wenn man bedenkt, dass 50–70 Prozent der Nachrichten, die Gmail erhält, Spam sind. Wir verbessern weiterhin die Genauigkeit der Spam-Erkennung durch die frühe Phishing-Erkennung, ein spezielles Modell für maschinelles Lernen, das Nachrichten selektiv verzögert (durchschnittlich weniger als 0.05 Prozent der Nachrichten), um eine gründliche Phishing-Analyse durchzuführen und Benutzerdaten weiter vor Gefährdung zu schützen.“
