本文摘要：图片来源：TechCrunch(公众号：)6月1日消息据外媒TechCrunch报导，Google今日回应，利用机器学习技术，其垃圾邮件和网络钓鱼邮件的识别率早已超过了99.9%。根据Google官方数据指出，Gmail接到的邮件中有50%-70%是垃圾邮件。 机器学习检测模型不仅可以有效地辨识这些垃圾邮件，还能与Google安全性网页工具构建，检测出有蓄意URL链接。为了进一步提高机器学习检测钓鱼邮件的性能，Google还创建了一个系统。

图片来源：TechCrunch(公众号：)6月1日消息据外媒TechCrunch报导，Google今日回应，利用机器学习技术，其垃圾邮件和网络钓鱼邮件的识别率早已超过了99.9%。根据Google官方数据指出，Gmail接到的邮件中有50%-70%是垃圾邮件。

机器学习检测模型不仅可以有效地辨识这些垃圾邮件，还能与Google安全性网页工具构建，检测出有蓄意URL链接。为了进一步提高机器学习检测钓鱼邮件的性能，Google还创建了一个系统。该系统可通过延后Gmail信息的时间以继续执行更加详尽的网络钓鱼分析。

当用户在网页邮件的过程中，有关网络钓鱼的信息不会更慢被检测出来。利用Google的机器学习，该系统还能随着时间的流逝动态改版算法，从而可对数据和信息展开更加了解的分析。不过，Google也回应该系统仅有限于于0.05%的信息。

这也增进了Gmail的一个新功能：协助企业维护数据，提高效率。一般来说如果你恢复一封陌生人的邮件时，Google不会收到警告证实你否知道必须恢复此邮件。现在，对于企业而言，Google早已获取了一套简单的过滤器系统，协助企业过滤器信息，增加这种车祸的睡觉。

值得注意的是，Google还在Gmail中加到了一个“click-time”的警告功能。该功能以警告用户当他们要页面蓄意链接时，可能会转入恶意软件站点。

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