{"id":18384,"date":"2024-04-24T15:43:52","date_gmt":"2024-04-24T13:43:52","guid":{"rendered":"https:\/\/www.alinto.com\/?p=18384"},"modified":"2024-09-26T10:45:12","modified_gmt":"2024-09-26T08:45:12","slug":"spam-abwehr-warum-ki-nicht-ohne-menschen-auskommt","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.alinto.com\/de-ch\/spam-abwehr-warum-ki-nicht-ohne-menschen-auskommt\/","title":{"rendered":"Spam-Abwehr: Warum KI nicht ohne Menschen auskommt"},"content":{"rendered":"<p><strong>Die ersten Spam-Erkennungssysteme, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basierten, tauchten in den 1990er Jahren auf. Seitdem hat die Integration von KI in E-Mail-Sicherheitsl\u00f6sungen stetig zugenommen, um Bedrohungen wie Phishing und Malware zu erkennen. Dennoch erfordert die E-Mail-Sicherheit trotz fortschreitender Verfeinerung der Techniken weiterhin menschliches Eingreifen.<\/strong><\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<img loading=\"lazy\" decoding=\"async\" class=\"size-medium wp-image-18388 aligncenter\" src=\"https:\/\/www.alinto.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/AdobeStock_617474752-700x350.png\" alt=\"\" width=\"700\" height=\"350\" srcset=\"https:\/\/www.alinto.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/AdobeStock_617474752-700x350.png 700w, https:\/\/www.alinto.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/AdobeStock_617474752-1024x512.png 1024w, https:\/\/www.alinto.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/AdobeStock_617474752-768x384.png 768w, https:\/\/www.alinto.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/AdobeStock_617474752-500x250.png 500w, https:\/\/www.alinto.com\/wp-content\/uploads\/2024\/04\/AdobeStock_617474752.png 1500w\" sizes=\"auto, (max-width: 700px) 100vw, 700px\" \/>\n<h2><\/h2>\n<h2><strong>K\u00fcnstliche Intelligenz zur Spamfilterung<\/strong><\/h2>\n<p>Die F\u00e4higkeiten der KI im Kampf gegen Spam sind unbestritten. Sie <strong>erkennt Bedrohungen<\/strong>, indem sie E-Mails auf <a href=\"https:\/\/www.alinto.com\/de-ch\/was-ist-phishing-test-wie-kann-ihr-unternehmen-davon-profitieren\/\">Phishing<\/a>-Muster, b\u00f6sartige Anh\u00e4nge oder betr\u00fcgerische Links untersucht. Sie <strong>filtert Spam<\/strong>, indem sie den Inhalt von E-Mails analysiert und gemeinsame Merkmale unerw\u00fcnschter E-Mails identifiziert. Eine weitere Funktion ist die <strong>Verhaltensanalyse<\/strong>, mit der sie verd\u00e4chtige Aktivit\u00e4ten in den E-Mail-Interaktionen der Benutzer \u00fcberwacht. Diese Aktivit\u00e4ten k\u00f6nnten auf eine Kompromittierung des Kontos oder einen Phishing-Versuch hindeuten.<\/p>\n<p>Alinto integriert seit 2019 KI-Technologien in seine L\u00f6sungen und entwickelt <strong>Programme, die auf Lernmodellen basieren, die durch Stichproben gespeist werden<\/strong>, um die Sicherheit von E-Mails zu erh\u00f6hen. Die Effizienz dieser Programme h\u00e4ngt jedoch davon ab, wie gut sie in <strong>Echtzeit<\/strong> arbeiten k\u00f6nnen, was Einschr\u00e4nkungen hinsichtlich der Gr\u00f6\u00dfe und Geschwindigkeit der verwendeten Modelle mit sich bringt. Die Herausforderung besteht darin, eine hohe Leistungsf\u00e4higkeit bei akzeptablen Verarbeitungszeiten aufrechtzuerhalten.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<h2><strong>Menschliche Intelligenz verbessert Filteralgorithmen<\/strong><\/h2>\n<p>Trotz der Errungenschaften der KI bleibt der Mensch im Kampf gegen Spam unverzichtbar: Die kognitiven F\u00e4higkeiten des Menschen sind in dieser Phase unersetzlich<strong>, um die von Anti-Spam-Algorithmen erzeugten falsch positiven und falsch negativen Ergebnisse zu verarbeiten. <\/strong>Menschliche Intelligenz ist daher unverzichtbar, <strong>um neue Bedrohungen gr\u00fcndlich zu analysieren<\/strong> und <strong>potenzielle Schwachstellen in Sicherheitssystemen zu erkennen<\/strong>. Daher f\u00fcttert der Mensch die Algorithmen weiterhin mit Regeln und Lernmustern, die den identifizierten neuen Praktiken entsprechen.\u00a0 Auf diese Weise verbessert Alinto seine Spamfilter kontinuierlich.<\/p>\n<p>Tats\u00e4chlich ist die automatische Optimierung von Spamfiltern durch KI im Zuge der Fehlersammlung keine denkbare Alternative. Sie w\u00fcrde das System kognitiven Verzerrungen oder sogar &#171;<strong>Poisoning&#187;-Angriffen<\/strong> aussetzen: Hacker k\u00f6nnten das Verhalten des Filters oder des Modells durch Eingabe b\u00f6swilliger Daten ver\u00e4ndern und damit das System korrumpieren. Au\u00dferdem ist KI allein nicht in der Lage, neue Techniken zu antizipieren, die von Hackern entwickelt werden.<\/p>\n<p>Dar\u00fcber hinaus nutzen Hacker selbst menschliche Intelligenz, um Filter zu umgehen und Systeme zu verseuchen. Es ist daher notwendig, ihnen menschliche Intelligenz entgegenzusetzen. Letztlich zeigt dieser Wettlauf der Intelligenzen die <strong>Notwendigkeit einer engen Komplementarit\u00e4t zwischen Mensch und Maschine, um neue Angriffe effizient zu erkennen<\/strong>: KI als Werkzeug, um Bedrohungen zu charakterisieren &#8211; z.B. dubiose URLs aufzusp\u00fcren &#8211; und Warnungen schneller zu verbreiten, w\u00e4hrend die Analyse und Entscheidung \u00fcber die Optimierung der Modelle dem Menschen \u00fcberlassen bleibt.<\/p>\n<p>Da so viel auf dem Spiel steht und die Relevanz einer Regel so widerspr\u00fcchliche Auswirkungen haben kann, hat der Mensch seinen Platz in einem Expertenteam zur Bek\u00e4mpfung von Spam, das unter dem Namen Spamfight bekannt ist.<\/p>\n<p>&nbsp;<\/p>\n<p>Der Beitrag des Spamfighter-Teams zur E-Mail-Sicherheit liegt also nicht in der Echtzeit-Filterung. Sie ist aber unverzichtbar, wenn es darum geht, False Positives zu analysieren und zu entscheiden, ob Anti-Spam mit neuen Regeln angereichert werden soll. Ein <strong>Filter ohne KI w\u00e4re ineffektiv<\/strong>, da er die Erkennung von Bedrohungen weitgehend automatisiert, <strong>ebenso wie eine KI ohne menschliches Eingreifen<\/strong> <strong>bei der Anreicherung, da sie an Relevanz verlieren w\u00fcrde<\/strong>. Die L\u00f6sung liegt daher in der Zusammenarbeit von KI und Mensch, wobei jeder seine eigenen Analysef\u00e4higkeiten einbringt, um die bestm\u00f6gliche E-Mail-Sicherheit zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Die ersten Spam-Erkennungssysteme, die auf Algorithmen des maschinellen Lernens basierten, tauchten in den 1990er Jahren auf. 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