2023年3月15日凌晨，OpenAI发布大型多模态模型GPT-4，正式宣告AI迈入新的“黄金时代”。作为邮件安全厂商，Coremail不禁思索，在当今科技高速发展的节点上，如何将此类大型多模态模型落地至具体的邮件安全防护？
3月23日，Coremail邮件安全人工智能实验室首席架构师潘庆峰（下文简称“大P”）在直播间为观众朋友们介绍了Coremail AI技术发展历程，并展示了CAC邮件安全大数据中心与应用产品的闭环架构，也欢迎志同道合的朋友们与我们共同讨论分享。
智能算法萌芽期（2000年前后）
作为2000年就加入Coremail进行邮件系统开发的元老级人物，Coremail内部常常亲切地称呼潘庆峰老师为大P。
据大P介绍，在1999年开发出第一套邮件系统后，Coremail在第二年就已经开始了关于反垃圾技术的相关研究。
2000-2010年是各互联网电商野蛮生长厮杀的阶段，某些电商APP在进行推广时，往往会选择使用广告类电子邮件，这类广告邮件正文夹带跳转商品页链接URL。
一旦用户点击该URL完成选购付款，那么广告邮件的发件人即可获得对应抽成佣金。
这类玩法也衍生至游戏、网站、APP拉新，只要终端用户通过广告邮件链接完成游戏氪金、用户注册、APP下载，则广告邮件发送方即可获得大量佣金。
面对这类垃圾广告邮件的骚扰，Coremail在此阶段主要依靠特定规则拦截垃圾邮件，例如关键词、IP地址、收发件地址等信息进行拦截。
随着技术的发展与垃圾邮件的增长，Coremail逐渐开始运用多种智能算法对邮件进行分析过滤，包括Bayes算法, fingerprint算法，基于规则权重的邮件评分算法等。
智能算法发展期（2010前后）
时间快进到2010-2020年，垃圾广告发送方形成了完整的产业链，通过大量购买IP、邮件文本图片添加随机背景或在垃圾文本中添加大量正常文本干扰Bayes算法等企图绕过现有的邮件系统厂商检测。
面对这类挑战，Coremail在这十年间逐步引入了大数据技术，建立了Coremail邮件安全大数据中心(CAC中心)，建立了云端的CAC服务，通过实时检查和特征规则下发加强各个Coremail系统的反垃圾能力。
CAC中心应用特征工程结合传统的人工智能垃圾邮件识别算法，如SVM和浅层的神经网络算法等，比原来的基于邮件评分的简单算法过滤效果有了进一步的提升。
Coremail针对新出现的发送垃圾方法做了集中性检查处理，比如文本图片类型的垃圾邮件，根据当时的算力限制，专门研发了图片垃圾的非OCR算法并申请了相关专利。
2015年后深度学习算法开始快速发展，计算机视觉，自然语言处理等方面出现了大量的高水平模型，CAC也尝试在钓鱼邮件检测等方面应用深度学习的一些算法。
大规模应用期（2020年至今）
2020年新冠疫情以来，攻击者的攻击活动也日益活跃，Coremail发现市面上的钓鱼，诈骗，恐吓, 商业电子邮件犯罪(Business Email Compromise，简称BEC)等各类恶意邮件演变出更多更复杂的攻击组合，并还在不断进化中，这类恶意邮件导致的金钱损失危害远高于垃圾广告对用户的骚扰影响。
伴随深度学习算法继续爆炸性的发展,自然语言处理，异常检测，迁移学习和预训练大模型等AI技术也在快速产生。
幸运的是，攻防对抗中，Coremail基于邮件安全大数据中心持续积累的海量优质数据，实现了邮件样本智能收集，识别，入库，反馈，自学习训练并提升算法模型能力的闭环。
在垃圾邮件检测，异常登陆检测，语义分析等方向都做了各种尝试并取得了一定的效果，相关的一些深度学习算法已经直接应用在了我们的产品中，如CAC 2.0反钓鱼防盗号、CACTER邮件安全网关、安全管理中心SMC2等。
在未来，Coremail AI LAB将坚持长期主义，加大对云计算、人工智能、大数据的投入研究，将成果实践落地至Coremail系列产品，运用到实际的业务场景中，推动邮件安全整体产业性发展。
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