Gmail: Verbesserte Erkennung infizierter Office-Dokumente dank Deep Learning

Google arbeitet bereits viel mit künstlicher Intelligenz, auch wenn nicht alles, was man darunter summiert, so wirklich „intelligent“ ist. Vielfach geht es auch einfach um bestimmte Algorithmen. So ist das auch im Falle von Gmail, das dank Deep Learning noch zuverlässiger infizierte Office-Dokumente erkenne, um Nutzer vor Schaden zu bewahren.

Laut Google könne man über die Sicherheitstechniken in Gmail ca. 99,9 % aller Bedrohungen blockieren, bevor sie überhaupt einen Gmail-Posteingang erreichen. Der Malware-Scanner des Unternehmens scanne jede Woche mehr als 300 Mrd. Dateianhänge dafür. Doch Tag für Tag unterscheiden sich die Bedrohungen stark und da müsse man Schritt halten. Deswegen habe man seinen Scanner für Dokumente zuletzt stark optimiert.

Der neue Scanner sei Ende 2019 aktiviert worden und habe die Genauigkeit bei der Erkennung schädlicher Skripte um 10 % verbessert. Als Basis diene ein TensorFlow-Deep-Learning-Modell, das man mit TFX (TensorFlow Extended) trainiert habe. Die Erkennung von schädlichen Dokumenten sei dabei für Google eine hohe Priorität, denn 58 % der Malware, die via Gmail verbreitet werde, verstecke sich in PDF- (2 %) und Office-Dokumenten (56 %).

Google gibt ab, dass der neue Scanner bestehende Techniken ergänze. Man ruhe sich aber nicht auf den Lorbeeren aus und arbeite auch in Zukunft weiterhin an der Verbesserung der Sicherheit für seine User.

• Google Security Blog