内容简介：谷歌反滥用技术产品经理Neil Kumaran在博客文章中写道，TensorFlow帮助该公司将其垃圾邮件过滤器扩展到以前不容易捕获的其他类型的垃圾邮件。这些类别包括使用图像隐藏恶意内容的邮件和利用新域来隐藏合法流量内垃圾邮件的电子邮件。但库马兰指出，谷歌正在采取预防措施，以便它不会将重要的电子邮件误认为是垃圾邮件。虽然应用机器学习来更准确地确定垃圾邮件可能需要额外的时间，但Kumaran说TensorFlow可以加速这个过程。随着威胁形势继续快速扩张，谷歌计划将TensorFlow应用于打击网络钓鱼和其他
谷歌于2017年初推出了安全措施，旨在利用机器学习模式打击Gmail中的垃圾邮件和网络钓鱼攻击。当时公司声称这些 工具 能够以99.9％的准确率检测到不需要的和恶意的电子邮件。 现在，谷歌通过其开源机器学习框架TensorFlow加强了Gmail的反垃圾邮件功能，该框架现在与其现有的Gmail安全过滤器相结合，正在使用这种集成来每天抵御1亿条垃圾邮件。
谷歌反滥用技术产品经理Neil Kumaran在博客文章中写道，TensorFlow帮助该公司将其垃圾邮件过滤器扩展到以前不容易捕获的其他类型的垃圾邮件。这些类别包括使用图像隐藏恶意内容的邮件和利用新域来隐藏合法流量内垃圾邮件的电子邮件。
但库马兰指出，谷歌正在采取预防措施，以便它不会将重要的电子邮件误认为是垃圾邮件。虽然应用机器学习来更准确地确定垃圾邮件可能需要额外的时间，但Kumaran说TensorFlow可以加速这个过程。
随着威胁形势继续快速扩张，谷歌计划将TensorFlow应用于打击网络钓鱼和其他形式的恶意软件。
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