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KI-Serie Teil 4 – Wie KI für mehr Sicherheit im Posteingang sorgt

Garantieren selbstlernende KI-Systeme tatsächlich eine bessere Vermarktungs-Performance und mehr E-Mail-Sicherheit?
© Shutterstock
 
Im November vergangenen Jahres war es mal wieder soweit: "Emotet", die berüchtigte Banktrojaner-Familie, startete ihre jüngste Spam-E-Mail-Kampagne. Darin setzen die Cyberkriminellen auf schädliche Word- und PDF-Anhänge, die als Rechnungen, Zahlungsbenachrichtigungen, Bankkontenwarnungen usw. getarnt sind und von scheinbar legalen Organisationen stammen. Anstelle von Anhängen enthalten die Spam-E-Mails allerdings schädliche Links.

Meldungen wie diese sorgen regelmäßig für Unruhe und zeigen vor allem eines: Spam ist weiterhin eines der größten Security-Probleme im Netz. Im ersten Quartal 2018 registrierten die beiden größten deutschen E-Mail-Anbieter WEB.DE und GMX einen starken Spam-Anstieg um rund 50 Prozent im Vergleich zum Vorjahr. Damit liegt das Spam-Volumen aktuell bei über einer Milliarde Mails pro Woche. Künstliche Intelligenz zur Bekämpfung dieser unerwünschten Nachrichten wird angesichts dieser Zahlen immer wichtiger – und ist bei den E-Mail-Portalen sowie dem Vermarkter United Internet Media (UIM) gelebte Praxis. Das tatsächliche Spam-Aufkommen liegt sogar noch höher, wird aber durch Techniken wie beispielsweise "Blacklisting" eingedämmt. Viele Millionen Nachrichten werden täglich erst gar nicht in die E-Mail-Systeme von WEB.DE und GMX hinein gelassen, weil sie etwa von IP-Adressen kommen, die auf einer "schwarzen Liste" stehen.

"Das E-Mail-Volumen, das in Deutschland verschickt wird, steigt stetig an. Alleine 2018 wurden nach unseren Berechnungen rund 848 Milliarden Mails versandt und empfangen, das waren 10 Prozent mehr als im Jahr zuvor. Aus diesem Grund haben wir frühzeitig in intelligente Technologie investiert, die uns bei der Spam-Erkennung unterstützt", sagt GMX E-Mail-Sicherheits-Experte Christian Schäfer-Lorenz. Die Technologie untersucht dabei eingehende Nachrichten auf bestimmte Metadaten, scannt auf mögliche Phishing-Links oder erkennt verdächtige Absender, die von den Sicherheitsspezialisten der E-Mail-Portale vorgegeben werden. Auffällige Nachrichten werden dann automatisch als Spam markiert und in den entsprechenden Ordner verschoben oder direkt bei der Einlieferung abgelehnt.

Die Nutzer der insgesamt 33 Millionen Postfächer von WEB.DE und GMX erziehen per Machine Learning das System, wie man es auch bei einem Haustier macht – durch positives und negatives Feedback. Immer dann, wenn ein User eine E-Mail in den "Unerwünscht"-Ordner verschiebt, trainiert er dabei die KI des Systems darauf, künftig E-Mails mit ähnlichen Attributen (Absender IP, eventuell erhaltene Links etc.) ebenfalls auszufiltern.

Den ganzen Beitrag finden Sie auf dem Vermarkterblog.