据悉，目前Google（谷歌）在其Gmail应用中部署新的文件扫描器，运用深度学习技术（DL），进一步改善恶意文件的检测率。
其实，Gmail主要采取的保护手段是恶意文件扫描程式，每周处理附件数量超过3000亿个，同时随着档案每日变化，每天所拦截到的63％恶意文件都与前一天不尽相同，因此他们引入新的文件扫描程式，以提高检测恶意文件的能力。
根据香港IDC新天域互联的了解，新扫描程式用于检测对抗与突发入侵特别有效，能提高150％检测率，通过部署机器学习工作管线端到端平台TensorFlow Extended（TFX），训练出来的深度学习模型，并为每一种档案类型定制文件分析器。透过引入新的机器学习技术（ML）以及其他保护措施，Gmail现今已能够阻挡超过99.9％的邮件威胁。
事实上，强化文件检测也是Google目前的重点工作之一，因为恶意文件占据Gmail用户相关应用中的58％内容。不过，目前新技术仅用在扫描文件，并与原有的检测功能平行运作，为决策提供判断恶意文件的信息。Google表示，组合不同的扫描程式是他们选择的防御方法，可确保检测系统足以抵抗风险。
在发展人工智能（AI）的过程中，DL与ML都是领域中的重要研究方向，以帮助人们更加接近智能化的目标。深度学习的关键点在于学习样本数据的内在规律和表面层次，从而对获取的数据，例如文字、图像、声音进行准确地解释与识别。因此，AI的准确程度与收集的数据酷有非常高的相关性，如若能够合理利用，就能解决许多人们难以识别的难题，优化人工检测的流程工作。
