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                                垃圾郵件將會在2020年消失嗎?

                                作者:企業郵箱    發布時間:2020-01-15 14:51:09  訪問量:982  


                                導讀:?16年前,比爾蓋茨曾承諾到2006年垃圾郵件問題將得到解決。而如今隨著2020年的到來,不僅是垃圾郵件的形式愈發嚴重,有害廣告也繼續泛濫。我們還面臨著機器人電話、社交垃圾郵件和“評論垃圾郵件”的泛濫。垃圾郵件正在增長和蔓延。垃圾郵件使我們放棄了高級的通信媒體。好消息是,新的發現正在為蓋茨預言的垃圾郵件的終結帶來希望。



                                16年前,比爾蓋茨曾承諾到2006年垃圾郵件問題將得到解決。而如今隨著2020年的到來,不僅是垃圾郵件的形式愈發嚴重,有害廣告也繼續泛濫。我們還面臨著機器人電話、社交垃圾郵件和“評論垃圾郵件”的泛濫。垃圾郵件正在增長和蔓延。垃圾郵件使我們放棄了高級的通信媒體。好消息是,新的發現正在為蓋茨預言的垃圾郵件的終結帶來希望。

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                                  一、PART垃圾郵件現狀

                                  電子郵件仍然是世界上最大的垃圾郵件平臺。世界上有一半的人使用電子郵件。超過一半的電子郵件是垃圾郵件。

                                  好消息是,垃圾郵件的比例正在下降,2012年達到峰值的垃圾郵件占69%。

                                  電話是另一個大問題。聯邦貿易委員會去年收到了570萬份關于自動電話和垃圾電話的投訴。在過去的幾年里,機器人電話的流行一直困擾著美國人。如果你不會說普通話(大多數受害者都不會),你就不會知道這些電話錄音是在兜售低信用卡費率或廉價醫療保險之類的騙局。

                                  顯然,電子郵件和電話垃圾郵件是一個大問題。但短信、在線評論、社交媒體和其他形式的垃圾郵件也越來越多。

                                  二、PART“解決”垃圾郵件方法

                                  據報道,詐騙電話今年增長了18%,去年影響了4300萬美國人,造成了超過100億美元的損失。運營商也在研發阻止自動發送垃圾短信的程序。T-Mobile表示,他們今年達到了一個峰值,每天阻止100萬次的機器人自動投遞。在數量上看,大約有3%的短信是垃圾信息。

                                  人工智能是最有希望減少垃圾郵件的技術之一。例如,谷歌使用機器學習算法,每分鐘攔截1000萬封針對約15億Gmail用戶的垃圾郵件。該公司今年開始使用一個新的TensorFlow機器學習庫來清除隱藏在圖像中的垃圾信息。該公司聲稱它能阻止99%的垃圾郵件。

                                  谷歌上個月推出了一項名為“驗證短信”的垃圾短信功能。其思想是在來自經過驗證的企業的文本上提供藍色的校驗標記類型的驗證圖標。

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                                  三、PART垃圾郵件干了啥?

                                  垃圾郵件到底怎么了?根據定義,垃圾郵件是無針對性的廣告發送,并且未經許可。它惹惱了每個人,浪費了時間。但垃圾郵件的真正問題發生在文化層面。

                                  垃圾郵件的負面特性使每個人都拋棄了高級的通信媒體,轉而使用低級的。有史以來最偉大的兩種交流媒介是電子郵件和電話現在很郁悶。因為垃圾郵件則讓兩者舉步維艱。

                                  現在,由于手機垃圾郵件,在ZipWhip的調查中,大約92%的人表示他們會忽略陌生人打來的電話。由于垃圾郵件、電話變得不可靠和異步,人們更可能通過現場電話而不是語音郵件進行交互。

                                  盡管對垃圾郵件采取了所有這些新的、積極的行動,但垃圾郵件不太可能在2020年消失。比爾·蓋茨16年前沒有考慮到的是,新的反垃圾郵件措施總會遇到新的垃圾郵件方法。這是一場軍備競賽。同樣明顯的是,最有效的方法,即使用人工智能來選擇哪些是垃圾郵件,哪些不是。AI仍不能完全篩選垃圾郵件,還會將好的郵件標記為垃圾郵件。然而進步就是進步。最好的情況是,垃圾郵件受到抑制逐漸減少。



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