Filtros Del Spam Explicados
¿Qué él hace? ¿Cómo él trabaja? ¿Cuál uno correcto para mí? Por Alan Hearnshaw
El Spam es un problema muy verdadero de que mucha gente tiene que ocupar encendido de una base diaria. Para las que han decidido a hacer algo sobre él y a comenzar a investigar las opciones disponibles en el Spam que se filtraba, este artículo proporciona una breve introducción a sus opciones y a los tipos de filtros del Spam disponibles.
A pesar de el arsenal desconcertante de hoy disponible de los filtros del Spam, demandando todo el mejor "de su clase" hay realmente apenas cinco metodologías de filtración en uso general hoy y todos los productos confían en uno, o una combinación de éstos:
Filtros Contenido-Basados
"en el principio, había filtros contenido-basados."
Estos filtros exploran el contenido del y buscan muestras indicadoras que el mensaje es Spam. En los días tempranos del Spamming que era absolutamente simple mirar hacia fuera para la "matanza redacta" por ejemplo "pierden el peso" y marcan un mensaje como Spam si fue encontrado.
Muy pronto sin embargo, los spammers conseguidos sabios a esto y comenzaron a recurrir a todas las clases de trucos para conseguir su mensaje más allá de los filtros. Los días de la "ofuscación" habían comenzado. ¿Comenzamos a conseguir los mensajes que contenían la frase "L0se Welght" (note el cero para "o" y "l" para "i") y aún más extraño? ¿y a veces absolutamente ingenioso? variaciones.
Esto hizo los filtros contenido-basados básicos algo ineficaces, aunque hay uno o dos en el mercado ahora que sea bastante listo "ven con" tentativas de las tesis y todavía proporcionan buenos resultados.
Filtros Basados Bayesian
"el Reverend Bayes viene al rescate"
Llevado en Londres 1702, el hijo de un ministro, Thomas Bayes desarrolló un fórmula que permitió que él determinara la probabilidad de ocurrir del acontecimiento basado en las probabilidades de dos o más acontecimientos evidentiary independientes.
Los filtros bayesian "aprenden" de estudiar buenos y malos mensajes sabidos. Cada mensaje está partido en solos "octetos de la palabra", o el símbolo y este símbolo se colocan en una base de datos junto con cómo se encuentran a menudo en cada clase de mensaje.
Cuando un nuevo mensaje llega para ser probado por el filtro, el nuevo mensaje también está partido en símbolo y cada símbolo se mira para arriba en la base de datos. Extrapolando resultados de la base de datos y aplicando una forma del fórmula de los buenos reverend, sepa como fórmula "bayesian" ingenuo, el mensaje se da un grado del "spamicity" y se puede tratar de por consiguiente.
Los filtros bayesian son típicamente capaces de alcanzar tarifas muy buenas de la exactitud (el > 97% no es infrecuente), y requieren mantenimiento en curso muy pequeño.
Filtros De Whitelist/Blacklist
"quién va allí, amigo o enemigo?"
Esta forma muy básica de filtración se utiliza raramente en sus la propia hoy en día, pero puede ser útil como parte de una estrategia de filtración más grande.
Un "whitelist" no es nada más que una lista de las direcciones del E-mail de las cuales usted desea aceptar comunicaciones. Un filtro del whitelist aceptaría solamente mensajes de esta gente y todos los otros serían rechazados
Una "lista negra", es inversamente una lista de las direcciones del E-mail las direcciones - y a veces del IP (direcciones de la identificación de la computadora) - de qué comunicaciones no serán aceptadas.
Mientras que esto puede parecerse como una buena idea del principio, una metodología del whitelist es demasiado restrictiva para la mayoría de la gente y, pues virtualmente todos los E-maices del Spam llevan forjados "" de la dirección, hay poco punto en recoger esta dirección para prohibirla en futuro pues es muy poco probable ser el mismo tiempo próximo.
Hay los cuerpos en el Internet que mantienen una lista de "malas" fuentes sabidas del E-mail. Muchos filtros tienen hoy la capacidad de preguntar estos servidores para ver si el mensaje que están mirando viene de una fuente identificada por esto lista negra Internet-basada, o de RBL. Mientras que siendo absolutamente eficaces, tienden para sufrir de "positivos falsos" cuando sea bueno los mensajes se identifican incorrectamente como Spam. Esto sucede a menudo con los boletines de noticias.
Filtros De Challenge/Response
"sésamo abierto!"
Los filtros de Challenge/Response son caracterizados por su capacidad de enviar automáticamente una respuesta a un remitente previamente desconocido que pide que tomen una cierta otra acción antes de que su mensaje sea entregado. Esto se refiere a menudo como "prueba de Turing" - nombrada después de que una prueba ideada por el matemático Alan Turing British para determinarse si las máquinas podrían "pensar".
Los años recientes han considerado el aspecto de algunos servicios del Internet que realizan automáticamente esta función de Challenge/Response para el usuario y requieren a remitente de un E-mail visitar su Web site para facilitar el recibo de su mensaje.
Los críticos de este sistema lo demandan para ser una medida demasiado drástica y eso envía un mensaje que "mi tiempo sea más importante que el tuyo" a la gente que intenta comunicarse con usted.
Para algunos usuarios bajos del E-mail del tráfico sin embargo, este sistema solamente puede ser un método perfectamente aceptable totalmente de eliminar Spam de su inbox - un paso sobre el sistema de "Whitelist" contorneado arriba.
Filtros De la Comunidad
"un frente unido"
Estos tipos de filtros trabajan en el principal del "conocimiento comunal" del Spam. Cuando un usuario recibe un mensaje del Spam, lo marcan simplemente como tal en su filtro. Esta información se envía a un servidor central donde una "huella digital" del mensaje se almacena.
Después de que bastante gente "haya votado" este mensaje a ser Spam, después se para de alcanzar a el resto de gente en la comunidad.
Este tipo de filtración puede demostrar ser absolutamente eficaz, aunque está parado para razonar que puede nunca ser el 100% eficaz como algunos personas tienen que recibir el Spam para que "sea señalado por medio de una bandera" en el primer lugar. Justo como su primo similar la lista del negro del Internet (RBL), este sistema también puede sufrir de "positivos falsos", o de mensajes identificados incorrectamente como Spam.
Esperanzadamente le ahora arman con una poco más información para poder tomar una decisión informada en el mejor filtro del Spam para usted.
Para la información adicional, considere el leer de las revisiones y de los artículos encontrados en http://www.whichspamfilter.com
Alan Hearnshaw es informático y el dueño de http://www.whichspamfilter.com, un Web site que conduzca revisiones profundizadas semanales de los filtros actuales del Spam, proporcione ayuda y la dirección en la lucha contra el Spam y proporcione un foro útil de la comunidad. alan@whichspamfilter.com
Artículo Fuente: Messaggiamo.Com
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