Filtros bayesianos Spam - ¿Cómo funcionan?

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Filtros de spam bayesiano, que son un tipo de anotar los filtros de spam basados ??en contenido, analizar el contenido del correo, y calcular la probabilidad de que el mensaje sea spam. Se acumula una lista de las características de los elementos que son típicamente de spam y los mensajes normales. La ventaja de los filtros de spam bayesiano es que se acumulan en la lista de las propias características, y no dependen de la lista construida manualmente.

Bayesiano de spam filtra más o menos tratar de emular la forma de identificar personalmente a sus correos electrónicos no deseados. Un vistazo a un correo electrónico que indica si el correo es auténtico o spam. La probabilidad de que va a caracterizar un buen correo como spam es "cero". Idealmente, sería genial si los filtros de spam no funcionan de la misma manera. Por lo menos, los filtros de spam bayesiano tratan en esta dirección.

Filtro de spam

Supongamos que la palabra 'textil' aparece con frecuencia en los correos legítimos, pero nunca en su correo electrónico de spam, entonces hay una probabilidad cero de la palabra 'textil' indica spam. Por otro lado, las palabras «Nigeria" y "lotería" muy a menudo y, a veces casi exclusivamente, aparecen como spams - hecho famoso por las 419 estafas por de Nigeria y en otros lugares de África.

Para los filtros de spam bayesiano, estas dos palabras "Nigeria" y "lotería" tienen todas las probabilidades de ser encontrado en los correos electrónicos de spam - hasta en un 100 por ciento.

Cada vez que recibas un nuevo mensaje, el filtro de spam bayesiano analiza y calcula, mediante el uso de las características individuales, la probabilidad de que sea un spam. Si se da la circunstancia de que su mensaje contiene las palabras, "textiles" y "Nigeria" o "lotería", el filtro bayesiano de spam no pueden determinar si el mensaje es un ser genuino o un spam. Se analizarán además otras características que le permitan evaluar la probabilidad de clasificar el mensaje como tampoco, spam o legítimos.

Filtros de spam bayesiano - Adaptación automática

Una vez clasificado el mensaje, como se muestra más arriba, se puede utilizar para entrenar aún más el filtro de spam. Así es como funciona. En el escenario anterior:

Si el mensaje es analizado como correo no deseado, entonces se reduce la probabilidad de que la palabra 'textil' indicando el correo legítimo.

Si el mensaje es analizado como correo legítimo, entonces la probabilidad de las palabras, "Nigeria" o "lotería" - lo que fue utilizado - tiene que ser vuelto a analizar y volver a considerarse spam.

La ventaja de los filtros de spam bayesiano es que sí se adaptan al aprender de sus propias decisiones, así como las decisiones del usuario - si se hace manualmente. Esta capacidad de adaptación automática de los filtros de spam bayesiano es excelente para los usuarios individuales de correo electrónico. La mayoría de los correos electrónicos de spam tienen muy similares ya veces idénticas características, mientras que las características de los mensajes legítimos son diferentes para cada persona.

Autor es admin y experto técnico asociado con el desarrollo de la seguridad informática y la mejora de rendimiento del software como limpiador del registro, Anti-Spyware, Anti Spam Filter.Aprenda howAnti spam filterhelps para asegurar la privacidad en línea.Visita ourHome PageorResource Centerto leer más sobre el programa products.affiliate