6,5 млрд писем спама: «Яндекс» отчитался за нейросеть

Платформа для работы и бизнеса «Яндекс 360» рассказала об успехах в борьбе со спамом за 2022 год. По данным пресс-службы компании, в прошлом году предотвращено попадание более 6,5 млрд вредоносных спам-писем в ящики клиентов. Для предотвращения атак используется технология «Спамооборона». Алгоритмы системы анализируют почту по нескольким десяткам тысяч критериев и и фильтруют с помощью нейросети. По ощущениям, ячейки у нейросети «Яндекс 360» слишком велики: спам продолжает обильно сыпаться на пользователей.

Письмо от «Госуслуг» может выглядеть как спам

По данным «Яндекса», наиболее часто спам маскируется под рассылки от имени крупных компаний и госучреждений. Например, письмо может выглядеть как отправление с сайта «Госуслуги». В подобных письмах адресату нередко предлагаются налоговые вычеты, компенсации затрат или дополнительные выплаты. Зачастую спам-письмо может содержать прикрепленный pdf-файл с вредоносной ссылкой. Также среди любимых ловушек спамеров — предложение поучаствовать в лотерее/розыгрыше или даже сообщение о том, что получатель что-то выиграл.

Рассказывая о работе технологий «Спамооборона», генеральный директор «Яндекс 360» Владимир Русинов отметил, что «алгоритмы „Спамообороны“ постоянно обучаются, что позволяет распознавать новые виды спама». «В этом очень помогают и сами пользователи, отмечая нежелательные письма как спам и сообщая о них команде Яндекс 360», — поблагодарил гендир пользователей сервиса.

Как отмечается в пресс-релизе компании, для борьбы со спамом используются сложные алгоритмы. Сначала система анализирует поток электронной почты по базовым критериям: адресу отправителя, тексту, ссылкам и вложениям, потом по более сложным. В сумме при проверке сообщения используется несколько десятков тысяч факторов. Например, алгоритмы «Спамообороны» определят, были ли жалобы на письма с адреса отправителя, многим ли людям разослали вложение и похож ли текст письма на текст спам-рассылки. Для обнаружения сходства текста со спамом используется модель на основе нейронных сетей. Далее система выносит свой вердикт. Если система решила, что письмо является спамом, то оно просто не будет доставлено. Если алгоритмы сомневаются, что письмо — спам, то письмо дойдет до адресата, но попадет в папку «Спам».