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Deep Learning : l’intelligence artificielle au service de la lutte anti-spam

Chaque jour, des milliards de spams atterrissent au sein des messageries électroniques, dont les vôtres. Ils mettent vos nerfs à rude épreuve, tout comme ils peuvent mettre votre entreprise en danger… La bonne nouvelle, c’est qu’il est désormais possible de contrer ce fléau grâce à l’intelligence artificielle, et plus précisément grâce au Deep Learning.

Se débarrasser de ces emails indésirables grâce aux machines

Les spams s’immiscent dans les boîtes email des entreprises de façon intempestive et sont nocifs à bien des égards. Ils augmentent la charge mentale de vos collaborateurs, contraints de trier et supprimer de façon chronique des volumes conséquents de spams, diminuent leur concentration et leur productivité, tout en saturant vos espaces de stockage. Les spams sont aussi une porte d’entrée royale pour les attaquants, qui profitent justement de la baisse de vigilance des individus et de leur « facilité à cliquer » pour introduire des malwares dans vos systèmes d’information, par le biais de pièces jointes ou URLs infectées.

Qu’ils soient chronophages ou malveillants donc, les spams doivent disparaître de vos messageries. Plus facile à dire qu’à faire, nous direz-vous, surtout lorsqu’on est une petite entreprise et qu’on manque souvent de ressources et de temps. C’est là que la technologie intervient : c’est justement en automatisant le contrôle et la gestion de vos spams et en vous équipant d’une solution de protection de messagerie, que vous gagnerez en temps, en efficacité et en sécurité.

Comment ? A l’aide du Deep Learning, une technologie issue de l’intelligence artificielle par laquelle on détecte de manière beaucoup plus efficace les emails non productifs ou malveillants qui ont échappé aux radars d’outils de prévention plus classiques. Car oui, si les spams existent depuis (très) longtemps, ils sont de plus en plus sophistiqués et prennent de nouvelles formes qui sont pour la plupart indétectables sans technologies avancées. De fait, les outils basés sur des signatures d’antivirus ou des listes de serveurs blacklistés par exemple, atteignent leurs limites en matière de détection. En plus de quoi, ces outils requièrent d’être fréquemment paramétrés manuellement par les éditeurs, ce qui est loin d’être idéal. Téléchargez l'infographie...

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