Почтовым сервисам удается минимизировать получение нежелательных писем пользователями благодаря развитию технологий машинного обучения. Эксперт Мария Анисимова, программист-исследователь команды машинного обучения Почты Mail.ru в беседе с «Газетой.ру» пояснила, что ML-модель — это математическая функция, которая создается с использованием методов высшей математики и алгоритмов оптимизации для решения задач или предсказания определенного события на основе доступных данных.
Алгоритмы машинного обучения анализируют всю поступающую информацию в письмах, такие как репутация отправителя, URL, признаки картинок и текста, и выявляют подозрительные схемы для защиты пользователей от возможных угроз.
ML-модели регулярно дообучаются в автоматическом режиме благодаря обращениям пользователей и кликам на кнопку «Это спам», и в результате система распознает около 100 млн спам-писем каждый день.
Также системы почты анализируют «доверенных» рассыльщиков и принимают меры блокировки, если они не выполняют требования пользователей.
Важную роль играют также ML-модели Авторегистрации и Анализа взломов, которые блокируют подозрительные регистрации и определяют взломы в пользовательском ящике.
Для избежания взлома рекомендуется использовать двухфакторную аутентификацию.