Технологии машинного обучения для защиты корпоративных данных в Gmail

01.06.2017 |

Безопасность корпоративной информации — это важнейшая задача. Она напрямую зависит от инструментов, с которыми ежедневно работают сотрудники компании. Мы постоянно улучшаем сервисы Google и сегодня рады объявить о запуске новых функций Gmail, которые обеспечат дополнительную защиту корпоративных данных. Мы представляем функцию обнаружения фишинговых атак с помощью технологий машинного обучения, моментальные предупреждения о переходе по подозрительным ссылкам, сообщения об отправке нежелательного ответа получателям за пределами домена и встроенные функции защиты от новых угроз.

Новые модели машинного обучения в Gmail для защиты от фишинга

По статистике, 50–70% писем, отправленных пользователям Gmail, — это спам. Технологии машинного обучения позволяют нам распознавать нежелательные и фишинговые письма в Gmail с точностью более 99,9%. Чтобы улучшить этот показатель, мы запускаем раннее обнаружение фишинга. Эта модель машинного обучения задерживает передачу подозрительных писем (в среднем менее 0,05% сообщений), чтобы анализировать их на наличие угроз и защитить данные пользователей.

Наши модели обнаружения объединены с сервисом Безопасный просмотр, в котором также используются технологии машинного обучения для выявления ссылок на фишинговые и вредоносные страницы. В новых моделях применяются различные техники анализа URL, например, по репутации и схожести. Благодаря им мы можем показывать моментальные предупреждения о переходе по подозрительным ссылкам. Мы постоянно находим новые схемы и шаблоны, что позволяет моделям машинного обучения адаптироваться под возникающие угрозы быстрее, чем когда-либо прежде, и с каждым разом становиться все более эффективными.