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谷歌运用DL技术 改善恶意文件检测率_Gmail

原标题:谷歌运用DL技术改善恶意文件检测率据悉,目前Google(谷歌)在其Gmail应用中部署新的文件扫描器,运用深度学习技术(DL),进一步改善恶意文件的检测率。其实,

原标题:谷歌运用DL技术 改善恶意文件检测

据悉,目前Google(谷歌)在其Gmail应用中部署新的文件扫描器,运用深度学习技术(DL),进一步改善恶意文件的检测率。

其实,Gmail主要采取的保护手段是恶意文件扫描程式,每周处理附件数量超过3000亿个,同时随着档案每日变化,每天所拦截到的63%恶意文件都与前一天不尽相同,因此他们引入新的文件扫描程式,以提高检测恶意文件的能力。

根据香港IDC新天域互联的了解,新扫描程式用于检测对抗与突发入侵特别有效,能提高150%检测率,通过部署机器学习工作管线端到端平台TensorFlow Extended(TFX),训练出来的深度学习模型,并为每一种档案类型定制文件分析器。透过引入新的机器学习技术(ML)以及其他保护措施,Gmail现今已能够阻挡超过99.9%的邮件威胁

事实上,强化文件检测也是Google目前的重点工作之一,因为恶意文件占据Gmail用户相关应用中的58%内容。不过,目前新技术仅用在扫描文件,并与原有的检测功能平行运作,为决策提供判断恶意文件的信息。Google表示,组合不同的扫描程式是他们选择的防御方法,可确保检测系统足以抵抗风险。

在发展人工智能(AI)的过程中,DL与ML都是领域中的重要研究方向,以帮助人们更加接近智能化的目标。深度学习的关键点在于学习样本数据的内在规律和表面层次,从而对获取的数据,例如文字、图像、声音进行准确地解释与识别。因此,AI的准确程度与收集的数据酷有非常高的相关性,如若能够合理利用,就能解决许多人们难以识别的难题,优化人工检测的流程工作。

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