O que é PLN e como o utilizamos para detectar e-mails maliciosos?

Atualizado em: 11 Sep, 2020
Por Gatefy

Um robô para exemplificar o PLN.

O processamento de linguagem natural (PLN) é um campo da inteligência artificial e do machine learning que lida com a capacidade de um computador ou de uma máquina de entender e analisar a linguagem humana. Dependendo da aplicação, a máquina pode até gerar ou criar linguagem humana.

Colocado de outra maneira, o PLN é um campo de estudo que envolve diferentes algoritmos e conceitos que permitem a uma máquina tomar decisões com base em informações e interações provenientes da linguagem humana. 

Por linguagem humana entende-se a fala, a escrita e os sinais. O PLN é também conhecido pela sigla NLP, do inglês natural language processing.

Para ilustrar, o processamento de linguagem natural está por trás de várias atividades do nosso dia a dia. Por exemplo, é por meio do PLN que você pode se comunicar com uma assistente virtual, como a Siri (da Apple), a Alexa (da Amazon) e a Google Assistente.

Outras aplicações do PLN envolvem a correção automática de texto, a tradução de conteúdo, o uso de chatbots em sites, a conversão da linguagem de sinais em texto, o reconhecimento de voz e até mesmo a identificação de e-mails maliciosos, como spam e phishing.

Este último ponto, inclusive, diz muito sobre o nosso trabalho aqui na Gatefy. Um dos principais algoritmos de PLN usados por nós para detecção de e-mails maliciosos é o BERT. Vamos falar mais sobre o BERT ainda neste artigo.

Componentes da linguagem natural

Como já deu para perceber, o PLN é aplicado em diferentes áreas e tecnologias. A grande questão é que cada área faz um uso diferente do PLN, levando em consideração 7 componentes que formam a base de uma linguagem natural.

1. Fonética
2. Fonologia
3. Morfologia
4. Léxico
5. Sintaxe
6. Semântica
7. Pragmática

Em suma, a fonética e a fonologia tratam do som e das suas propriedades acústicas. A morfologia diz respeito à estrutura das palavras. O léxico e a sintaxe estão relacionados ao uso e à estrutura de palavras e frases. 
 
Por fim, a semântica e a pragmática analisam o significado e o contexto de frases, parágrafos e textos.

Algoritmos mais usados em PLN

Existem diferentes técnicas e algoritmos usados em PLN. Vamos explicar rapidamente alguns deles. Depois vamos focar no BERT e no papel que ele desempenha na detecção de e-mails maliciosos. 

1. Bag of Words

Bag of Words é um algoritmo usado para vetorizar informações de um texto. Ou seja, é uma forma de verificar a ocorrência de palavras; ou contar palavras.

2. TFIDF

TFIDF é um algoritmo que leva em consideração a ocorrência e também a frequência com que palavras aparecem em textos. Alguns termos podem ter peso positivo, enquanto outros, negativo.

3. Stemming

Stemming é um modelo mais rústico usado para padronização ou classificação de textos. Ele se concentra na raiz das palavras, removendo afixos (prefixos, infixos e sufixos).

4. Lemmatization

Lemmatization é uma técnica usada para converter palavras em sua forma básica (lema) e para agrupar diferentes formas do mesmo termo. Também é usado para normalização ou padronização de texto.

5. BERT

BERT é um algoritmo de alto desempenho usado para entender e analisar um texto com base no contexto das palavras.

Usando PLN e BERT para detectar e-mails maliciosos, como spam e phishing

Como dito, o BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers) é um algoritmo do campo da PLN que tem a capacidade de analisar e de aprender relações entre palavras de um texto baseadas em um contexto. Em PLN, esse mecanismo é chamado de “atenção”.

Outro grande diferencial do BERT em relação a outros modelos de linguagem é que ele foi projetado para analisar textos nas duas direções. Ou seja, da direita para a esquerda, e da esquerda para a direita. Este mecanismo é chamado de “bidirecionalidade”.

A combinação dos mecanismos de atenção e bidirecionalidade permite que alguns sistemas baseados em BERT sejam extremamente eficientes na identificação e classificação de textos. E é aqui que entra a evolução da Gatefy na forma de detectar e-mails maliciosos.

Nós adotamos o modelo do BERT como um dos principais mecanismos do nosso sistema de inteligência artificial.

Deste modo, o nosso sistema é capaz de analisar e de entender o contexto da mensagem para então definir se ela se trata de um e-mail legítimo ou malicioso, como uma campanha de spam ou phishing.

O resultado do BERT somado a outros tipos de algoritmos é um sistema de inteligência artificial mais eficiente e rápido.

Em outras palavras, estamos falando sobre segurança de e-mail e melhor gerenciamento de mensagens. O sistema de proteção de e-mail da Gatefy permite que você tenha visibilidade e controle sobre os e-mails, minimizando o risco de vazamentos de dados e infecções.

O seu time não perderá tempo lidando com mensagens indesejadas e nem correrá o risco de estar mais exposto a ameaças que podem comprometer toda a empresa.

Resumindo, é importante ficar claro que o sistema de inteligência artificial da Gatefy está sempre aprendendo. Com o tempo, a solução se torna mais inteligente e precisa, melhorando o seu próprio desempenho e resultados.

Também é importante ter em mente que a linguagem humana é uma área muito complicada e complexa, e é por isso que usamos diferentes técnicas para lidar com diferentes desafios e tipos de ameaças cibernéticas.

Em caso de dúvidas, entre em contato com a gente e verifique as nossas soluções: Gatefy Email Security e Gatefy Anti-Fraud Protection (DMARC).

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