Los fundamentos de spam Bayesian Filtering

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Bayesiano filtro de spam se ha convertido en una popular manera de distinguir entre mensajes legítimos y correos electrónicos ilegítimos spam, a través de un proceso que utiliza métodos estadísticos bayesianos. Se filtra correos electrónicos mediante la clasificación de los documentos en categorías. Basado en el contenido del mensaje en su correo electrónico, los filtros de spam bayesiano calcular la probabilidad de que el mensaje es un spam. Ellos son mucho más robustos que los filtros normales basados ??en contenido, y su enfoque anti-spam casi no tiene falsos positivos.

Normalmente, cuando usted recibe un correo electrónico, un aspecto que indica si el correo electrónico es un correo no deseado o no. Para los ojos, hay una probabilidad "cero" de un correo no deseado que parece un buen correo electrónico. ¿Cómo sería si los filtros de spam, también trabajó de la misma manera!

Filtros bayesianos Spam

Filtros Bayesian del Spam son lo que se conoce como la calificación de los filtros de spam basados ??en contenidos. Ellos tratan de trabajar la forma en que su ojo no en la identificación de correos electrónicos no deseados, mediante la búsqueda de palabras y otras características que tipifican spams. Cada característica típica de correo no deseado se le asigna una puntuación, y la puntuación total de correo no deseado para que el mensaje se calcula. Dependiendo del tipo de filtro de spam bayesiano que utiliza, también puede buscar características de correo electrónico legítimos, lo que reduce la puntuación total.

La diferencia básica entre los filtros de spam bayesiano y otros contenidos de puntuación sencillo basado filtros de spam es que los filtros de spam bayesiano construir la lista de ellos mismos, como con otros filtros que dependen de una lista de características construido manualmente.

Se empieza con un grupo considerable de mensajes de correo electrónico que usted ha identificado como spam, y otro montón de buenos mensajes de correo electrónico. Los filtros miran tanto, los mensajes de correo electrónico legítimos y el correo no deseado y calcular en qué probabilidad diversos personajes aparecen en ellos. Filtros Bayesian del Spam pueden verse en:

Las palabras en el cuerpo del mensaje

Las cabeceras (rutas de mensajes y remitentes)

Los pares de palabras y frases

Código HTML, por ejemplo colores

Cuando aparece una frase en particular (meta-información)

Los problemas con que alcanzaron Filtros de contenido basados ??en

Aunque los filtros de spam basados ??puntuación funcionan bien, también se encuentran con ciertos problemas, los normales más que los filtros de spam bayesiano. Estos son algunos de los problemas que enfrentan:

El contenido de puntuación basado filtros de spam construir una lista de las características de los mensajes de spam y los buenos mensajes de correo electrónico que reciben. Para construir una buena relación de características de spam, el correo tiene que ser recogido de cientos de fuentes (direcciones de correo). Esto puede debilitar la eficacia de los filtros de spam, ya que las características de la mercancía email serían diferentes para cada persona.

Si los spammers hacen un esfuerzo para hacer que sus correos electrónicos parecen auténticos, las características de filtrado pueden ser corregidos manualmente - un esfuerzo muy grande.

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