지메일팀은 사용자가 보고 싶어하는 모든 이메일은 받은 편지함에 무사히 도착하고, 원하지 않는 스팸 메일은 눈에 띄지 않도록 최선의 노력을 기울이고 있습니다. 그 결과 평균적으로 지메일 받은 편지함에 도착하는 스팸메일의 비율은 0.1%도 채 되지 않으며 스팸이 아닌 메일이 스팸함에 도착하는 경우는 그보다 더 적은 0.05% 미만에 불과합니다.
하지만 지메일의 스팸 감지 시스템은 아직 ‘완벽’하지는 않습니다. 그래서 지메일팀은 사용자가 필요로 하는 이메일을 보내는 발신 업체를 지원하기 위한 새로운 방안과 구글의 최신 스마트 스팸 필터링 시스템인 지메일 포스트 마스터를 소개하려고 합니다.
지메일 포스트 마스터 도구로 원하는 메일 골라 받기
지메일 사용자는 은행, 항공사 등 다양한 회사에서 갖가지 중요한 정보(예: 월별 명세서, 항공권 영수증)가 담긴 이메일을 받습니다. 하지만 때로는 이처럼 중요한 메일이 스팸으로 잘못 분류되는 경우가 있습니다. 이 경우, 사용자는 중요한 이메일 하나를 찾기 위해 스팸 폴더를 뒤져야 합니다. 그래서 지메일팀은 발신자가 사용자가 원하는 메일을 보다 효율적으로 확실하게 전송할 수 있도록 지원하기 위해 지메일 포스트 마스터를 만들었습니다.
대량 이메일 발송 업체는 지메일 포스트 마스터를 이용해 전송 오류, 스팸 보고서 및 회사 평판 등에 대한 데이터를 기반으로 이메일을 분석할 수 있습니다. 발신자는 메일 발신 가이드라인을 숙지하여 문제를 진단할 수 있고, 다른 한편으로는 지메일이 이메일을 한층 더 정확하게 선별, 필터링할 수 있도록 돕는 역할을 합니다. 이렇게 되면 사용자는 이제 인증코드 하나를 찾기 위해 휴지통 전체를 뒤져야 할 필요가 없어질 것입니다.
구글의 최신 스팸 필터링 시스템
스팸 필터링 시스템 도입 이후로 지메일은 기계 학습(machine learning)을 통해 계속해서 스팸 필터링 시스템을 개선해왔습니다. 사용자는 ‘스팸 신고’ 및 ‘스팸 해제’ 버튼을 클릭함으로써 그때그때 지메일 사용 환경을 개선하게 될 뿐만 아니라, 지메일의 필터 시스템이 향후 스팸과 원하는 메일을 더 잘 식별할 수 있도록 훈련할 수 있습니다. 이제 지메일에서는 구글 검색과 구글 나우 용으로 개발된 정보 시스템을 이용하여 여러 방면에서 한층 더 스마트해진 스팸 필터링 시스템을 제공하고자 합니다.
첫째, 스팸 필터에 인공신경망을 적용하여 교묘한 (그래서 필요한 메일로 분류되어 질 수 있는) 스팸을 감지하고 차단합니다.
둘째, 사용자마다 받은 편지함의 성격이 다르다는 점을 인지합니다. 매주 발송되는 이메일 뉴스레터를 선호하는 사용자도 있지만, 좋아하지 않는 사용자도 있습니다. 기계 학습의 발달로 이제 스팸 필터는 이러한 사용자의 각기 다른 기호를 반영할 수 있습니다.
마지막으로, 지메일 스팸 필터는 대부분의 피싱 사기의 출처인 이메일 상의 타인사칭 및 위장을 훨씬 더 잘 감지합니다. 새로운 기계 학습 시그널을 통해 지메일에서는 메시지가 실제로 특정 사업체나 사람이 보낸 것인지 아닌지를 감지할 수 있어서 위조된 이메일을 더 효과적으로 차단할 수 있습니다.
궁극적으로 지메일팀은 스팸 없는 이메일 서비스 환경을 구현하고자 합니다. 이를 위해 스팸 보고서를 잘 활용해 주시고, 이메일을 대량으로 발송하는 업체인 경우 구글의 새로운 포스터 마스터 도구를 확인해 보시기 바랍니다. 모두가 함께 노력한다면 스팸 없이 원하는 메일만 들어있는 받은 편지함을 만들 수 있습니다.
작성자: Sri Harsha Somanchi, Product Manager