Com machine learning, Gmail agora bloqueia mais de 100 milhões de spam por dia

Mensagens de spam são a erva-daninha de nossos e-mails. Elas estão lá para fazer um volume desnecessário, quando não são chamativas o suficiente para você abri-las e se deixar enganar por uma promoção única que, na verdade, é um golpe phishing. Agora o Google diz que está no caminho certo para resolver isso usando aprendizado de máquina, mais especificamente, o seu próprio framework de machine learning TensorFlow. A tecnologia tem sido aplicada para treinar filtros adicionais de spam para os usuários do Gmail. A ação deu resultado, já que o Google garante que essa ajuda extra conseguiu bloquear mais de 100 milhões de spams todos os dias.

Com cerca de 1,5 bilhão de usuários, o Google diz que o Gmail já consegue bloquear 99,9% dos spams diariamente, mas essa atualização visa dar conta do restante que pode obscurecer nossas caixas de e-mail.

Não é de hoje que o Google aplica inteligência artificial para aparar as arestas do Gmail. A companhia vem trabalhando nesta peneira por anos. Mas enquanto os chamados filtros baseados em regras conseguem bloquear os spams, digamos, mais óbvios, o TensorFlow busca por novos padrões que podem sugerir que um e-mail não é confiável.

“Nós estamos bloqueando categorias de spam que eram muito difíceis de serem detectadas. Usar TensorFlow nos ajudou a bloquear mensagens baseadas em imagens, e-mails com conteúdo incorporado, e mensagens de domínios recém-criados que tentam esconder um baixo volume de mensagens spam em um tráfego legítimo”, escreveu Neil Kumaran, gerente de produto do Google em post publicado no blog da companhia.

Ao serem treinados desta forma, os algoritmos conseguem trabalhar com um grande número de métricas, incluindo aí desde o formato de um e-mail ao horário que ele foi enviado. Ao mesmo tempo, com a aplicação do TensorFlow, é mais fácil para o Google personalizar as proteções de spam para cada usuário. “O que uma pessoa considera spam outra pode achar aquela mensagem importante. Pense aqui em assinaturas de newsletter ou noticações regulares de e-mail de algum serviço que você assina”, complementou Kumaran.

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