Spam Filter Erklärten
Was tun sie? Wie arbeiten sie? Welches ist man für mich recht? Durch Alan Hearnshaw
Spam ist mit ein sehr reales Problem, dem viele Leute eine tägliche Grundlage an beschäftigen müssen. Für die, die entschieden haben, etwas über es zu tun und zu beginnen, die Wahlen nachzuforschen, die in Spam vorhanden sind, das filtert, stellt dieser Artikel eine kurze Einleitung zu Ihren Wahlen und zu den Arten der vorhandenen Spam Filter zur Verfügung.
Trotz der verwirrenden Reihe des vorhandenen heutigen Tages der Spam Filter, ganz behauptend bis das beste "seiner Art" gibt es wirklich gerade fünf filternmethodenlehren im allgemeinen Gebrauch heute und alle Produkte beruhen auf einem oder einer Kombination von diesen:
Inhalt-Gegründete Filter
"am Anfang, gab es Inhalt-gegründete Filter."
Diese Filter lichten den Inhalt von ab und suchen nach klatschsüchtigen Zeichen, daß die Anzeige Spam ist. An den frühen Tagen von Spamming, das es ziemlich einfach war, nach "Tötung heraus zu schauen, faßt" wie "verlieren Gewicht" und kennzeichnen eine Anzeige als Spam ab, wenn es gefunden wurde.
Sehr bald zwar, fingen die Spammers erhalten klug zu diesem an und, auf alle Arten Tricks zurückzugreifen, um ihre Anzeige hinter den Filtern zu erhalten. Die Tage "der Verdunkelung" hatten angefangen. Wir fingen an, die Anzeigen zu erhalten, welche die Phrase "L0se Welght" enthalten (beachten Sie das null für "O" und "L" für "i") und sogar seltsameres? und manchmal ziemlich scharfsinnig? Veränderungen.
Dieses machte grundlegende Inhalt-gegründete Filter ein wenig erfolglos, obgleich es ein oder zwei auf dem Markt gibt, nun da genug "sehen durch" Theseversuche und zur Verfügung stellen noch gute Resultate gescheit seien Sie.
Bayesische Gegründete Filter
"das Reverend Bayes kommt zur Rettung"
Getragen in London 1702, entwickelte der Sohn eines Ministers, Thomas Bayes eine Formel, die ihm erlaubte, die Wahrscheinlichkeit eines Fallauftretens festzustellen basiert auf den Wahrscheinlichkeiten von zwei oder unabhängigere überzeugende Fälle.
Bayesische Filter "erlernen" vom Studieren der bekannten guten und schlechten Anzeigen. Jede Anzeige wird in einzelne "Wortbytes" aufgespaltet, oder Zeichen und dieses Zeichen werden in eine Datenbank gesetzt zusammen mit, wie häufig sie in jeder Art Anzeige gefunden werden.
Wenn eine neue Anzeige ankommt, durch den Filter geprüft zu werden, wird die neue Anzeige auch in Zeichen aufgespaltet und jedes Zeichen wird oben in der Datenbank geschauen. Resultate von der Datenbank extrapolierend und eine Form der guten Formel der reverends anwendend, kennen Sie als "naive bayesische" Formel, wird die Anzeige eine "spamicity" Bewertung gegeben und dementsprechend behandelt werden kann.
Bayesische Filter sind gewöhnlich zum Erzielen der sehr guten Genauigkeit Rate (> ist 97% nicht selten) fähig und erfordern sehr wenig on-going Wartung.
Whitelist/Blacklist Filter
"wer dort geht, Freund oder Feind?"
Diese sehr grundlegende Form der Entstörung wird selten eigenständig heutzutage benutzt, aber kann als Teil einer größeren filternstrategie nützlich sein.
Ein "whitelist" ist nichts mehr als eine Liste der E-mail Adressen, von denen Sie Kommunikationen annehmen möchten. Ein whitelist Filter würde nur Anzeigen von diesen Leuten annehmen und alle andere würden zurückgewiesen
Eine "schwarze Liste" ist andererseits eine Liste der E-mail Adressen - und manchmal IP Adressen (Computerkennzeichnung Adressen) - von, welchen Kommunikationen nicht angenommen werden.
Während dieses wie eine gute Idee von Anfang an scheinen kann, ist eine whitelist Methodenlehre für die meisten Leute zu einschränkend und, da praktisch alle Spam E-mails geschmiedet "" von der Adresse tragen, gibt es wenig Punkt, wenn man diese Adresse sammelt, um sie in der Zukunft zu verbieten, da es sehr unwahrscheinlich ist, die gleiche folgende Zeit zu sein.
Es gibt Körper auf dem Internet, die eine Liste der bekannten "schlechten" Quellen der E-mail beibehalten. Viele Filter haben heute die Fähigkeit, diese Bediener zu fragen, um zu sehen, wenn die Anzeige, die sie betrachten, von einer Quelle kommt, die durch dieses Internet-gegründete schwarze Liste gekennzeichnet werden, oder von RBL. Beim Sein ziemlich wirkungsvoll, sie neigen, unter "falschen Positiven" zu leiden, wo gut Anzeigen werden falsch gekennzeichnet als Spam. Dieses geschieht häufig mit Rundschreiben.
Challenge/Response Filter
"geöffneter indischer Sesam!"
Challenge/Response Filter werden durch ihre Fähigkeit, eine Antwort zu einem vorher unbekannten Absender automatisch zu senden gekennzeichnet, der sie bittet, etwas weitere Maßnahmen zu ergreifen, bevor ihre Anzeige geliefert wird. Dieses gekennzeichnet häufig als ein "Turing Test" - genannt nachdem ein Test, der vom British Mathematiker Alan Turing geplant wird, um festzustellen, wenn Maschinen "denken konnten".
Neue Jahre haben das Aussehen etwas Internet-Dienstleistungen gesehen, die automatisch diese Challenge/Response Funktion für den Benutzer durchführen und den Absender einer E-mail erfordern, ihre Web site zu besichtigen, um den Empfang ihrer Anzeige zu erleichtern.
Kritiker dieses Systems behaupten sie, um ein zu drastisches Maß zu sein und das schickt es den Leuten eine Anzeige, die "meine Zeit ist wichtiger, als Ihr", die versuchen, mit Ihnen zu verständigen.
Für einige niedrige Verkehr E-mail Benutzer zwar, kann dieses System alleine eine tadellos annehmbare Methode von Spam von ihrem inbox vollständig beseitigen sein - einen Schritt über dem "Whitelist" System, das oben umrissen wird.
Gemeinschaftsfilter
"eine vereinigte Frontseite"
Diese Arten der Filter arbeiten auf der Direktion "des Kommunalwissens" von Spam. Wenn ein Benutzer eine Spam Anzeige empfängt, kennzeichnen sie sie einfach als solcher in ihrem Filter. Diese Informationen werden zu einem zentralen Bediener geschickt, in dem ein "Fingerabdruck" der Anzeige gespeichert wird.
Nachdem genügende Leute dieser Anzeige "gewählt" haben, zum Spam zu sein, dann wird es vom Erreichen aller anderen Leute in der Gemeinschaft gestoppt.
Diese Art der Entstörung kann sein ziemlich wirkungsvoll, obgleich sie steht, um zu folgern, daß sie wirkungsvolles 100% nie sein kann, wie einige Leute das Spam empfangen müssen, damit es an erster Stelle "gekennzeichnet werden kann". Gerecht wie sein ähnlicher Vetter kann die Internet-Schwarzliste (RBL), dieses System unter "falschen Positiven" oder den Anzeigen auch leiden, die falsch als Spam gekennzeichnet werden.
Hoffnungsvoll werden Sie jetzt mit wenig mehr Informationen bewaffnet, um in der Lage zuSEIN, eine informierte Entscheidung auf dem besten Spam Filter für Sie zu treffen.
Für weitere Informationen erwägen Sie, die Berichte und die Artikel zu lesen, die an http://www.whichspamfilter.com gefunden werden
Alan Hearnshaw ist ein Computerprogrammierer und der Inhaber von http://www.whichspamfilter.com, eine Web site, die wöchentliche eingehende Berichte der gegenwärtigen Spam Filter leitet, Hilfe und Anleitung im Kampf gegen Spam liefert und ein nützliches Gemeinschaftsforum liefert. alan@whichspamfilter.com
Artikel Quelle: Messaggiamo.Com
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