「Gmail」に機械学習による不正メール検出機能--99.9%超の精度
Googleは「Gmail」に、専用機械学習モデルに基づくフィッシング検出など、複数のセキュリティ機能を追加した。 Gmailで受信されるメッセージの50～70％がスパムメールだが、Googleは機械学習を採用することによって、スパムやフィッシングのメッセージを99.9％を超える精度で検出できるという。 同社の最新機械学習モデルは、一部のメッセージ（平均でメッセージ全体の0.05％未満）をさらなるフィッシング分析のために遅延させることによって、この処理を改善する。 Googleによると、同社の新しい検出モデルによってURLクリック時の新しい警告も生成され、疑わしいリンクをクリックした場合に警告メッセージがユーザーに表示されるという。新しいパターンが検出されるにつれてモデルが適応していき、時間の経過とともに改良されていくという。 またGoogleは、保護すべきデータを誤って社外の人物に送信し
「Gmail」のスパムフィルタ、人工ニューラルネットワークで進化
Googleは、「Gmail」の受信トレイに迷惑メールが振り分けられる可能性は平均0.1％未満であり、一方で必要なメールが迷惑メールフォルダに振り分けられる可能性は0.05％にも満たないと述べている。 Googleによると、人工ニューラルネットワーク（神経回路網）を利用して膨大な数の受信メールを取捨選択し、不要なメッセージやフィッシング攻撃を除去することで、この数字を実現できたという。 Googleがスパムの除去にあらゆる手を尽くしていなければ、Gmailは利用に耐えるものではないだろう。セキュリティ企業のKaspersky Labによると、同社が2015年第1四半期にフィルタリングしたすべてのメールのうち、59.2％はスパムだったという。スパムの送信者たちは、「.work」や「.science」など新しく利用可能になったドメインをいち早く利用してスパムフィルタをかいくぐり、広告やマルウェ
“Linuxの父”トーバルズ氏、Gmailのスパムフィルター新機能に怒る 「3分の1以上は必要なメールだった」
Linuxカーネルの開発者として知られる“Linuxの父”ことリーナス・トーバルズ氏が、米GoogleのGmailに苦言を呈しているようだ。米Wall Street Journal（WSJ）などがそんな話を伝えている。 WSJによると、Gmailでは7月半ばごろから、トーバルズ氏宛ての正当なメールをスパムメールとして分類するようになっていた。それに気付いた彼がおかしいと思って調べてみたところ、迷惑メールボックスに振り分けられていた約3000通のメールのうち30％超（1190通）は、Linuxカーネル開発者たちのメーリングリストを含む“必要なメール”だったという。 トーバルズ氏は「Gmailがどんなメールを迷惑メールとして判定して破棄しているのか知らないが、率直に言ってひどすぎる。とても受け入れられたものじゃない。Googleがここ数日でGmailに加えた変更は完全におかしい」と自身のGoo
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