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L'un des moyens les plus efficaces pour arrêter le spam e-mails de remplir votre boîte de réception est l'utilisation d'une certaine forme de filtre bayésien. Le terme (Baies prononcée - EE - fr) est devenue une méthode populaire d'arrêter le spam, le filtrage ou le «spam» de la «jambon». Alors, comment ça marche? Sans le savoir, j'avais développé mon propre filtre bayésien bien avant que j'aie jamais eu actif dans ma croisade spam. Je me suis bombardé d'e-mails concernant le financement ma maison. À l'époque, j'avais 17 ans et un long chemin de la pensée sur l'achat d'une maison. Je ne pouvais pas penser à une seule raison que tout e-mail que j'ai reçu aurait hypothèques le mot, alors j'ai créé un filtre qui a envoyé chaque courriel avec «hypothèque», en elle à ma poubelle. Plus tard je voudrais employer la même technique de filtrage sur d'autres déclencheurs comme "Viagra". Pendant un temps, les filtres ne l'affaire. Mais les spammeurs ne sont pas stupides. Viagra est devenu V1agra, l'hypothèque est devenue m0rtgage et mes filtres simples ont été rapidement licenciés (Enfin, pas redondants, ils s'arrêtent toujours des centaines de messages, mais ils ratent des centaines d'autres). Un autre problème qui résulte de cette méthode est la possibilité d'un email que je ne voulais contenant le mot blacklisté. Comme mes amis ont commencé de se marier et d'acheter les maisons des chances de recevoir des courriels supprimés sur la base de mon filtre 'hypothécaires ont augmenté. Filtres bayésiens prendre ce concept de base de filtrage un peu plus loin. Plutôt que de bousiller tout simplement un message sur un seul mot, ils se répartissent les scores aux mots, et les combinaisons de mots, il attribue un score à chaque mot et de calculer la moyenne de l'e-mail complet. Bien sûr, cela ne fonctionne que si le filtre ne sait ce que les mots apparaissent régulièrement dans le spam, et quelles paroles font pas. Ainsi, les filtres ont besoin d'être «formé» avec un certain nombre de messages traités par un utilisateur, et le filtre à attribuer des cotes à des mots qui apparaissent dans ces e-mails selon qu'ils ont été marqués comme spam ou non spam. Comme de plus en plus d'e-mails contenant le mot «Viagra» sont marqués comme spam, le filtre doit affecter une valeur plus élevée et plus le «spam» à elle. Comme de plus en plus d'e-mails qui contiennent le marketing Internet les mots «sont marqués comme spam non - les mots obtiendra un score inférieur progressivement, au point que« le marketing internet »apparaissant dans un e-mail est un bon indicateur que l'adresse email n'est pas spam comme "Viagra" est qu'elle est. Après la période de formation le filtre Bayésien est généralement filtre environ 99% des spams sans effort. Mais il ne présente un autre avantage au-delà de l'efficacité de ce natif de filtrage de spam. De nombreuses méthodes de filtrage de spam dans la suite «faux positifs», comme l'exemple que je cite plus haut de mes amis achètent des maisons et en mentionnant des mots interdits comme les hypothèques. Les combats filtre bayésien cela de deux façons. Tout d'abord, la formation plus vous donnez un filtre bayesien, plus il devient individualisée aux mails que vous souhaitez recevoir. Alors que les seins de la parole »qui allait attirent généralement une valeur assez élevée 'spam', pour un médecin spécialisé dans le perfectionnement de sein ou de cancer du sein, il serait tout à fait une caractéristique commune à des emails légitimes. Deuxièmement, le résultat final d'une analyse du filtre de Bayes n'est pas une réussite ou d'échec, c'est un «risque de spam. Le filtre ne dit pas: «c'est spam», plutôt - «ceci est de 98% de chances d'être spam. La distinction est importante lorsqu'il s'agit de faux positifs. Tout d'abord, si un utilisateur a des faux positifs, ils peuvent réduire la sensibilité de leur filtre, ce qui signifie qu'il va traiter des emails avec 70% de chance d'être comme spam mails, etc, plutôt que 90% de chances En évitant les faux positifs ce sera bien sûr laisser plus de spam à travers, mais même cela a ses avantages. Les messages plus qui sont marqués comme spam, les plus formés, le filtre bayesien devient à la reconnaître. Globalement, le filtre bayesien est probablement le meilleur outil unique, nous avons dans la lutte contre le spam. |