对抗攻击的检测率上升了150％
Google已加强了申请的努力机器学习技术以进一步保护Gmail用户免受恶意文件的侵害。
期间一个演讲在RSA会议上，Google的Elie Bursztein解释了该技术巨头如何检测整个Gmail生态系统的威胁。
Gmail使用多种检测方法来从电子邮件中淘汰垃圾邮件，网络钓鱼尝试和恶意软件。
领导该公司安全和反滥用研究团队的Bursztein在一家中说，2019年推出了新的扫描仪，使Google能够增加其“对包含恶意脚本的办公室文件的每日检测覆盖范围，”博客文章在他在旧金山的演讲之前。
Bursztein说，该扫描仪采用了一种独特的张量深度学习模型，该模型通过张量扩展而训练，对对抗性攻击的检测率上升了150％。
他说，这部分是由于用于每种文件类型的扫描仪的自定义文档分析仪。Google阻止的恶意文件每天有63％的范围，因此需要这种防御。
恶意文件是针对Gmail用户的恶意软件总数的重要部分（58％） - 仅恶意办公室文件占总数量的56％。相比之下，有2％的狡猾文件以恶意PDF附件的形式到达。
Bursztein说：“我们的新扫描仪与现有检测功能并行运行，所有这些都为我们的决策引擎的最终判决做出了阻止恶意文件的最终裁决。”
“结合不同的扫描仪是我们深入防御方法的基石之一，可以帮助保护用户并确保我们的检测系统对对抗性攻击有弹性。”
