AI và ML: Trùng lặp nhưng không thể thay thế cho nhau
Trước khi Trend Micro nghiên cứu về vấn đề tăng cường kiểm soát và ngăn chặn thư rác, điều quan trọng là cần có những hiểu biết cơ bản về trí tuệ nhân tạo và khái niệm học máy thông minh. Điều này đặc biệt quan trọng vì trí tuệ nhân tạo và học máy có những điểm trùng lặp với nhau trên nhiều lĩnh vực nhưng các tính năng đặc biệt thực sự không phải ai cũng hiểu rõ.
Theo các đánh giá từ TechRadar, Mike Moore đã lưu ý rằng trí tuệ nhân tạo sử dụng các thuật toán mạnh mẽ để cho phép hệ thống hoàn thành nhiệm vụ một cách chính xác và hiệu quả hơn con người. Điều đó mở ra cánh cửa tự động hóa cũng như các quy trình quan trọng khác, cho phép phần cứng tự suy nghĩ và thực hiện các công việc nguy hiểm thay con người.
Mặt khác, học máy thông minh đang có thêm bước tiến mới và cho phép các máy tính không chỉ hoàn thành nhiệm vụ với sự can thiệp của con người, mà còn học hỏi, cải tiếng dựa trên dữ liệu và kết quả từ các nhiệm vụ đã xử lý.
“Sử dụng cùng với các lớp bảo vệ chống thư rác khác như dịch vụ Email Reputation, IP Profiler, Antispam Composite Engine, các thuật toán học máy được sử dụng để xử lý thông tin về các mối đe dọa và thực hiện phân tích chuyên sâu nhất, giúp bắt giữ và ngăn chặn thư rác khỏi hệ thống của doanh nghiệp” - chuyên gia từ Trend Micro giải thích.
Bằng cách này, với mỗi thư rác mới được tạo ra, các biện pháp phòng ngừa cho phép học máy có thể tìm hiểu một chút về các quy trình và cách tiếp cận thư rác hiện đại. Và với thư rác chứa phần mềm độc hại, đe dọa đến hệ thống bảo mật doanh nghiệp, học máy thông minh sẽ hỗ trợ tốt nhất nhằm xác định và ngăn chặn thư rác trước khi nó tiếp cận người nhận.
Thông qua phương pháp chống thư rác của Trend Micro, kết hợp công nghệ học máy thông minh cùng với các công nghệ khác, các nhà nghiên cứu nhận thấy 95% thư rác đã được xác định và ngăn chặn hiệu quả.
