Google：机器学习检测垃圾邮件准确率已达99.9% 学习利用机器学习技术

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雷锋网6月1日消息   据外媒TechCrunch报道，Google今日表示，学习利用机器学习技术，垃圾率已其垃圾邮件和网络钓鱼邮件的邮件识别率已经达到了99.9%。

根据Google官方数据表明，准确Gmail收到的机器检测邮件中有50%-70%是垃圾邮件。机器学习检测模型不仅可以有效识别这些垃圾邮件，学习还能与Google安全浏览工具集成，垃圾率已检测出恶意URL链接。邮件

为了进一步提高机器学习检测钓鱼邮件的准确性能，Google还建立了一个系统。机器检测该系统可通过延迟Gmail信息的学习时间以执行更详细的网络钓鱼分析。当用户在浏览邮件的垃圾率已过程中，有关网络钓鱼的邮件信息会更快被检测出来。利用Google的准确机器学习，该系统还能随着时间的推移实时更新算法，从而可对数据和信息进行更深入的分析。不过，Google也表示该系统仅适用于0.05%的信息。

这也促进了Gmail的一个新功能：帮助企业保护数据，提升效率。通常如果你回复一封陌生人的邮件时，Google会发出警告确认你是否真的需要回复此邮件。现在，对于企业而言，Google已经提供了一套复杂的过滤系统，帮助企业过滤信息，减少这种意外的打扰。

值得注意的是，Google还在Gmail中添加了一个“ click-time ”的警告功能。该功能以提醒用户当他们要点击恶意链接时，可能会进入恶意软件站点。

Via TechCrunch，雷锋网编译

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