Google Chromeのデバイス上のマシン学習は、ノイズ通知プロンプトをブロックします

Google Chromeには、既知の偽のサイトや悪意のあるサイトと一致するかどうかを確認するためにページをスキャンするフィッシング検出機能が組み込まれています（詐欺師はURLを追いつくよりも速くローテーションするため、URLだけではありません）。そして今、その技術は良くなっています。 Googleはまた、Chrome 102では、完全にブラウザ内で実行される機械学習を使用して（Googleや他の場所にデータを送り返すことなく）、通知の一方的な許可要求を行うWebサイトを識別し、ポップアップする前にそれらを無音化するのに役立つと述べています。

Googleが説明しているように、「ブラウジングエクスペリエンスをさらに向上させるために、ユーザーがWeb通知を操作する方法も進化させています。一方では、ページ通知は、関心のあるサイトからの更新を配信するのに役立ちます。一方、通知許可プロンプトは迷惑になる可能性があります。人々が最小限の中断でウェブを閲覧できるように、Chromeは許可プロンプトが付与される可能性が低い時期を予測し、これらのプロンプトを無音にします。 Chromeの次のリリースでは、これらの予測を完全にデバイス上で行うMLモデルをリリースします。」

将来のバージョンでは、Googleは同じ技術を使用して、Chromeツールバーをリアルタイムで調整し、共有アイコンや音声検索などのさまざまなボタンを、自宅にある電話の追跡を追加することなく、それらを使用する可能性のある時間と場所に表示する予定です。 Googleまたは他の誰かに。また、ボタンを手動で選択したい場合でも、それでも機能します。

昨年の夏、GoogleはChrome M92アップデートの一環としてパフォーマンスの向上を発表し、フィッシング分類の結果を計算する時間を1.8秒から100ミリ秒に短縮しました。今日のブログ投稿では、3月にマシン学習モデルを更新して、フィッシング攻撃の可能性があるサイトや悪意のあるダウンロードを配信しようとするサイトを2.5倍多く特定したと報告されています。 Googleはまた、Journeys機能の背後にあるブラウザベースの機械学習技術を更新して、古い検索をたどり、ページの言語を翻訳する必要があるかどうかを判断できるようにしたと述べています。