TensorFlow è l'arma di Gmail contro lo spam

La lotta allo spam di Gmail passa anche (e non solo) dall’impiego di TensorFlow. Il gruppo di Mountain View afferma di essersi affidato al proprio framework di machine learning, lo stesso reso disponibile agli sviluppatori di terze parti, per istruire gli algoritmi che senza soluzione di continuità si occupano di analizzare ed eventualmente filtrare i messaggi in arrivo nelle caselle di posta elettronica, semplificando così la vita agli utenti.

Gmail combatte lo spam con TensorFlow

Stando a quanto afferma bigG sulle pagine del blog ufficiale dedicato alle soluzioni cloud, questo permette di bloccare circa 100 milioni di messaggi aggiuntivi ogni giorno, evitando che i destinatari debbano eliminarli manualmente o possano correre il rischio di inciampare in qualche truffa o campagna di phishing. Una cifra importante, ma che si riduce a una media pari a una manciata di email per ognuna delle utenze se si pensa che il servizio raccoglie approssimativamente 1,5 miliardi di iscritti attivi su base mensile. Considerando però come secondo Google i filtri standard in azione già riescano a impedire al 99,9% dello spam di raggiungere l’obiettivo, ecco che quei 100 milioni in più fanno la differenza.

L’impiego dell’intelligenza artificiale a questo scopo non è cosa nuova, lo stesso team di Gmail ne fa utilizzo da anni. Con TensorFlow è stato però possibile compiere un ulteriore passo in avanti, ricorrendo alle dinamiche tipiche del machine learning per istruire i filtri aiutandoli a scovare nuovi pattern utili a identificare una campagna di spam, riducendo così i tempi per il loro approntamento e aumentandone in modo significativo l’efficacia.

Lo spam, un fenomeno complesso

Le strategie messe in campo dagli spammer cambiano di continuo. La difficoltà è proprio questa ed è in questa zona d’ombra che le potenzialità di uno strumento come TensorFlow si possono manifestare ed esprimere appieno: non esiste un elenco di caratteristiche standard a cui far riferimento per stabilire se un messaggio debba essere cestinato o meno e, talvolta, ciò che per un utente costituisce una seccatura per un altro può rappresentare una preziosa fonte di informazioni.

Da qui l’esigenza di approcciare il problema in modo intelligente, flessibile, facendo sì che il software si occupi di esaminare ogni singolo caso, tenendo in considerazione al tempo stesso le preferenze personali di ognuno e il quadro più generale, quello determinato dall’analisi delle campagne in atto in un preciso momento. Lo spam è un fenomeno vecchio quasi quanto la grande Rete, ma ancora oggi complesso e forse non del tutto compreso, di certo in continua evoluzione.