Jeden Tag landen unzählige Spam-Mails in unseren Postfächern. Sie sind lästig und manchmal sogar gefährlich. Phishing-Mails versuchen, persönliche Daten zu stehlen, während andere Spam-Mails Werbung oder schädliche Links enthalten. Bisherige Spam-Filter erkennen viele dieser Mails, aber nicht alle. Die Tricks der Spammer werden immer raffinierter, und herkömmliche Filter kommen oft nicht hinterher.
Wir wollen einen besseren Spam-Filter entwickeln. Dabei setzen wir auf Künstliche Intelligenz (KI). Genauer gesagt, nutzen wir sogenannte Transformer-Modelle. Diese Technik kann sich ständig weiterentwickeln und auch neue Spam-Muster erkennen. So bleibt der Filter immer auf dem neuesten Stand und kann auch unbekannte Bedrohungen frühzeitig identifizieren.
Bisherige Spam-Filter arbeiten meist mit festen Regeln. Sie suchen nach bestimmten Wörtern oder Absendern, die oft in Spam-Mails vorkommen. Doch Spammer passen sich an. Sie umgehen diese Regeln mit neuen Formulierungen oder Absenderadressen, die auf den ersten Blick vollkommen legitim wirken. Manche Phishing-Mails sind heute so täuschend echt, dass selbst erfahrene Nutzer sie kaum von echten Nachrichten unterscheiden können. Ein regelbasierter Filter stößt hier schnell an seine Grenzen. Unser KI-gestütztes System soll dieses Problem lösen, indem es nicht nur nach festgelegten Regeln sucht, sondern auch Muster erkennt, die auf betrügerische Absichten hindeuten – selbst wenn die Nachricht auf den ersten Blick seriös erscheint.
Im Gegensatz zu klassischen Methoden lernt unsere KI aus großen Datenmengen und verbessert sich selbst. Sie kann Muster in E-Mails erkennen, die für Menschen schwer zu durchschauen sind. Dadurch wird die Erkennung von Spam zuverlässiger und flexibler. Die Nutzung von Transfer Learning ermöglicht es dem Modell, bereits vorhandenes Wissen zu nutzen und neue Bedrohungen schneller zu erkennen.
1 ➤ Daten sammeln: Wir suchen nach echten Spam-Mails und sortieren sie für das Training der KI. Dabei achten wir darauf, eine breite Auswahl an Spam-Typen zu berücksichtigen.
2 ➤ KI trainieren: Das Transformer-Modell wird mit diesen Daten gefüttert und lernt, Spam von normalen E-Mails zu unterscheiden. Dabei verbessern wir kontinuierlich die Algorithmen, um eine hohe Präzision zu gewährleisten.
3 ➤ Optimieren: Wir testen das Modell, verbessern es und passen es an, damit es noch genauer wird. Dazu nutzen wir Methoden wie Hyperparameter-Tuning und kontinuierliches Lernen.
4 ➤ Integrieren: Am Ende soll unser System in bestehende E-Mail-Programme eingebaut werden. Es wird so gestaltet, dass es sich leicht mit verschiedenen E-Mail-Anbietern und Unternehmenslösungen verknüpfen lässt.
Es gibt einige Hürden, die wir meistern müssen:
Unsere Forschung zur KI-gestützten SPAM-Erkennung wurde mit dem BSFZ-Siegel 2025 des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) ausgezeichnet. Dieses Siegel zeigt, dass unsere Arbeit als innovative und förderfähige Entwicklung anerkannt ist.
Wir arbeiten an einer künstlichen Intelligenz (KI), die SPAM-Nachrichten automatisch erkennt und filtert. Dabei nutzen wir moderne Algorithmen, die Muster in Nachrichten analysieren und schädliche Inhalte von harmlosen unterscheiden. So können wir nicht nur klassische SPAM-Mails blockieren, sondern auch neue Betrugsversuche wie Phishing oder Fake-Nachrichten frühzeitig erkennen.
Das BSFZ-Siegel bestätigt, dass unsere Forschung einen wichtigen Beitrag zur Sicherheit in der digitalen Kommunikation leistet. Mehr Informationen gibt es hier: BSFZ-Siegel.
Mit KI können wir Spam-Mails viel besser erkennen als mit herkömmlichen Methoden. Unsere Lösung nutzt moderne Technik, um E-Mail-Postfächer sauber und sicher zu halten. Das bedeutet weniger Ärger für die Nutzer und mehr Schutz vor betrügerischen Nachrichten. Durch den Einsatz von Transformer-Modellen, Transfer Learning und kontinuierlicher Optimierung schaffen wir ein System, das flexibel und zukunftssicher ist. So machen wir den digitalen Alltag ein Stück sicherer und effizienter.
KI gegen Spam: Die Zukunft der E-Mail Filter Jeden Tag landen unzählige Spam-Mails in unseren Postfächern. Sie sind lästig und manchmal sogar gefährlich. Phishing-Mails versuchen,
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