Automatisiertes Lernen und KI bei Anti-Spam (CLT 2021)
Automatisiertes Lernen und KI bei Anti-Spam – eine Hilfe oder nur Spielerei?
Vor einiger Zeit wurden aufwendig neue Regeln erstellt, um Anti-Spam-Systeme an neue Bedrohungen anzupassen. Neue Ansätze bieten Reputationen auf Basis verschiedenster Werte und aufwendige Struktur- und Textanalysen. Dazu lässt sich SPAM und HAM auch automatisch dafür anlernen. Natürlich gibt es mittels neuronaler Netzwerke auch KI-Ansätze zur Anti-Spam Analyse.
Die Frage ist: Helfen diese Ansätze in realen Umgebungen wirklich, oder verlagern wir den Aufwand nur von der Regelerstellung auf das Monitoring der lernenden Systeme? Was passiert, wenn das System mal außer Kontrolle gerät? Ist die eigene KI genau voreingenommen, wie es einigen Implementationen vorgeworfen wird?
Der Vortrag zeigt die Möglichkeiten des automatisierten Lernens und KI im Bereich Anti-Spam (Rspamd, Spamassassin, Amavis), deren Auswirkungen im realen Betrieb und geht auf verschiedene Fallstricke bei der selbstlernenden SPAM-Erkennung ein.
Referent
Carsten Rosenberg ist seit 2017 Senior Linux Consultant bei Heinlein Support und betreut größere Mailserver-Installationen unserer Kunden. Damit gehören Postfix und Dovecot sowie auch Open-Xchange zu seinen Lieblingsthemen. Im rspamd-Projekt entwickelt er eigene Plugins und Erweiterungen. Außerdem ist er als Dozent für unsere Akademie tätig.
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