Google Chrome dispose d’une détection d’hameçonnage intégrée qui analyse les pages pour voir si elles correspondent à des sites faux ou malveillants connus (en utilisant plus que l’URL, car les escrocs les font pivoter plus rapidement qu’ils ne peuvent les suivre). Et, maintenant, cette technologie s’améliore. Google (en anglais seulement dit aussi que, dans Chrome 102, il utilisera l’apprentissage automatique qui s’exécute entièrement dans le navigateur (sans renvoyer de données à Google ou ailleurs) pour aider à identifier les sites Web qui font demandes d’autorisation non sollicitées pour les notifications et les faire taire avant qu’ils n’apparaissent.

Comme l’explique Google, « Pour améliorer encore l’expérience de navigation, nous faisons également évoluer la façon dont les gens interagissent avec les notifications Web. D’une part, les notifications de page aident à fournir des mises à jour à partir de sites qui vous intéressent; d’autre part, les invites d’autorisation de notification peuvent devenir une nuisance. Pour aider les internautes à naviguer sur le Web avec un minimum d’interruption, Chrome prédit quand il est peu probable que des invites d’autorisation soient accordées et réduit ces invites au silence. Dans la prochaine version de Chrome, nous lançons un modèle ML qui fait ces prédictions entièrement sur l’appareil.

Image: Google

Publicité

Image: Google

Dans une version future, Google prévoit d’utiliser la même technologie pour ajuster la barre d’outils Chrome en temps réel, en faisant apparaître différents boutons tels que les icônes de partage ou la recherche vocale aux moments et aux endroits où vous êtes susceptible de les utiliser, sans ajouter de suivi supplémentaire que les téléphones à la maison à Google ou à quelqu’un d’autre. Et si vous préférez choisir vos boutons manuellement, cela fonctionnera toujours aussi.

L’été dernier, Google a annoncé des améliorations de performances dans le cadre de la mise à jour Chrome M92 ramener le temps de calcul des résultats de la classification du phishing de 1,8 seconde à 100 millisecondes. Un article de blog rapporte aujourd’hui qu’en mars, il a mis à jour le modèle d’apprentissage automatique pour identifier 2,5 fois plus de sites qui pourraient être des attaques de phishing ou qui tentent de fournir téléchargements malveillants. Google dit également qu’il a mis à jour la technologie d’apprentissage automatique basée sur un navigateur derrière son Voyages pour vous emmener dans un voyage à travers d’anciennes recherches afin que, maintenant, il va déterminer si la langue de la page doit être traduite.