KI-Agent Demo: Erweiterte Spam-Erkennung via ChatGPT

In diesem Projekt habe ich eine Thunderbird-Erweiterung entwickelt, die ChatGPT zur erweiterten Spam-Erkennung nutzt. Eingehende E-Mails werden automatisch analysiert und anhand verschiedener Kriterien klassifiziert. Ein lokaler Flask-Server übernimmt die Kommunikation mit ChatGPT und bewertet, ob eine Nachricht als Spam einzustufen ist. Die Umsetzung dient als Demo, um die Möglichkeiten einer KI-gestützten Filterung in Thunderbird zu erproben.

Ablauf

1. Sobald Thunderbird eine neue E-Mail empfängt, wird die Erweiterung aktiv. Die Nachricht wird abgefangen, bevor sie vom Nutzer gelesen wird. Die Erweiterung extrahiert den Betreff, den Absender und den E-Mail-Text.
2. Diese Daten werden an den lokalen Flask-Server gesendet.
3. Der Flask-Server leitet die Anfrage an ChatGPTweiter. Das Modell analysiert die E-Mail anhand vordefinierter Spam-Kriterien (Prompt). Die KI entscheidet: SPAM oder NICHT SPAM.
4. Die Antwort des OpenAI-Models enthält eine von drei möglichen Entscheidungen:
   SPAM → E-Mail wird verschoben
   NICHT SPAM → E-Mail bleibt im Posteingang
   UNSICHER → Keine Aktion (der Nutzer entscheidet selbst)
   

Analysiere die folgende E-Mail und entscheide, ob sie als Spam einzustufen ist.

Für diese Klassifizierung gelten folgende Regeln:
1. **Werbung und Newsletter:** E-Mails, die ausschließlich Werbeinhalte, Newsletter oder Angebote enthalten, ohne relevanten Informationsgehalt.
2. **Bewertungsanfragen:** E-Mails, die den Empfänger auffordern, den Händler oder die Dienstleistung zu bewerten, ohne echten Mehrwert zu bieten.
3. **Rabatte und Sonderaktionen:** E-Mails, die Rabatte, Sonderaktionen oder Verkaufsförderungen bewerben und vor allem zu Werbezwecken dienen.
4. **Relevanz:** Nur E-Mails, die echten, inhaltlichen Mehrwert bieten und informativ sind, sollen nicht als Spam eingestuft werden.
5. **Phishing bei Banken und Kreditinstituten:** E-Mails, die vorgeben, von Banken oder Kreditinstituten zu stammen, bei denen der tatsächliche Absender nicht mit der offiziellen Institution übereinstimmt, gelten als Phishing-Versuch.

Beurteile die E-Mail anhand dieser Kriterien und antworte ausschließlich mit einem der folgenden Begriffe:
- "SPAM"
- "NICHT_SPAM"
- "UNSICHER"

E-Mail-Inhalt:
Betreff: {subject}
Absender: {sender}
Text: {body}

Entscheidung:

Extension

Konfiguration

Thunderbird Logging

Hinweis: Dieser Code ist als „Quick and Dirty“ Demo implementiert und dient ausschließlich Demonstrationszwecken.

Sourcecode: Github