GMail, l'une des plus grandes plateformes de messagerie gratuite de la planète, présente depuis quelques jours quelques changements visant à renforcer la sécurité de ceux qui utilisent la plateforme. Plus précisément, les utilisateurs de GMail bénéficieront d'un système d'intelligence artificielle conçu pour identifier beaucoup plus facilement et plus rapidement les courriers indésirables ou de phishing.
Google a utilisé l'intelligence artificielle dans le passé pour aider GMail à lutter contre les attaques de phishing, mais avec le nouveau système, il souhaite amener les choses à un niveau complètement différent. Selon Google, environ 99.9 % des e-mails de phishing reçus via GMail sont bloqués par ce système d'intelligence artificielle, mais l'entreprise souhaite que ce pourcentage soit de 100 %.
Afin que le processus soit efficace, certains emails reçus via GMail arriveront avec un léger retard pour être analysés en détail par l'entreprise, mais il fallait s'y attendre. Google affirme que seulement 0.05 % de tous les e-mails reçus via GMail arriveront en retard en raison de la façon dont ils sont désormais analysés pour détecter le contenu de phishing, de sorte que la plupart des utilisateurs ne seront pas affectés.
Ce nouveau système pour GMail fonctionne en tandem avec la navigation sécurisée de Google, les liens Web contenus dans les e-mails étant vérifiés pour voir si les sites Web ne sont pas dignes de confiance. Si un lien dans un email GMail est considéré comme dangereux, une alerte est affichée à l'utilisateur lorsqu'il clique dessus, l'avertissant du danger auquel il s'expose.
Toutes ces nouvelles technologies de Google rendront GMail plus sûr pour tout le monde, et les e-mails étaient déjà analysés par l'entreprise, nous ne parlons donc pas de quelque chose de nouveau.
"Le machine learning aide Gmail à empêcher l'apparition de spams sournois et de messages de phishing dans votre boîte de réception avec une précision de plus de 99.9 %. C'est énorme, étant donné que 50 à 70 % des messages reçus par Gmail sont du spam. Nous continuons d'améliorer la précision de la détection du spam grâce à la détection précoce du phishing, un modèle d'apprentissage automatique dédié qui retarde sélectivement les messages (moins de 0.05 % des messages en moyenne) pour effectuer une analyse rigoureuse du phishing et protéger davantage les données des utilisateurs contre toute compromission.
