摘要：据香港IDC新天域互联了解，近日，微软宣称已解决 Exchange Online 中机器学习（ML）模型的一个已知问题，该模型此前误将 Adobe 相关电子邮件标记为垃圾邮件。在微软 365 管理中心标记为 EX1061430 的公告中，公司透露自 4 月 2

据香港IDC新天域互联了解，近日，微软宣称已解决 Exchange Online 中机器学习（ML）模型的一个已知问题，该模型此前误将 Adobe 相关电子邮件标记为垃圾邮件。在微软 365 管理中心标记为 EX1061430 的公告中，公司透露自 4 月 22 日协调世界时 09:24 起，用户访问 Adobe 网址警报时遭遇问题，同时被警告检测到潜在恶意网址点击。此类警报通常在 Exchange Online 用户点击邮件中被认定为恶意的链接后发出。

微软表示：“我们确定用于保护 Exchange Online 免受风险邮件侵扰的机器学习模型，因合法邮件与垃圾邮件攻击中的邮件相似，错误地将其识别为垃圾邮件，进而产生影响。” 为解决此问题，微软对受影响的网址启动 “重播时间旅行”（RTT）以全面修复影响。该问题仅特定于受影响基础设施服务的部分用户。在协调世界时 4 月 24 日 11:04 的最终更新中，微软称已实施缓解措施，通过改进机器学习逻辑降低误报率，确保未来合法邮件不会被错误分类为垃圾邮件且无法送达。

尽管微软未分享受影响地区或用户数量的更多信息，但此事件被标记为服务问题，影响范围或程度通常有限。近年来，微软已处理多起类似问题。上个月，微软解决了另一起 Exchange Online 误报问题，该问题导致反垃圾邮件系统错误隔离部分用户邮件。2024 年 8 月，微软缓解了 Exchange Online 的一个漏洞，该漏洞将包含图片的邮件标记为恶意并自动发送至隔离区。2023 年 10 月，微软不得不禁用一条不良反垃圾邮件规则，该规则导致微软 365 管理员收件箱充斥着被错误标记为垃圾邮件的出站邮件密件副本（BCC）。

电子邮件的准确分类对企业和个人都至关重要，频繁的误判不仅影响用户体验，还可能导致重要信息的遗漏。随着人工智能和机器学习技术在邮件过滤系统中的广泛应用，如何提升其准确性和稳定性成为亟待解决的问题。微软此次对 Adobe 邮件误判问题的快速响应，在一定程度上显示了其处理此类事件的能力。但过往频发的类似事件，也不免让用户对其邮件过滤系统的可靠性产生担忧。未来，微软或许需要进一步优化算法，加强系统测试，以避免此类情况再次发生。

来源：绘声社科技侠