स्पैम फिल्टर समझाया
वे क्या करते हैं? वे कैसे काम करते हो? जो एक मेरे लिए सही है? एलन HearnshawSpam करके एक बहुत ही वास्तविक समस्या यह है कि कई लोगों के लिए एक दैनिक आधार पर के साथ सौदा किया है. उन कि इस बारे में कुछ करने का फैसला किया है और के लिए शुरू स्पैम में उपलब्ध विकल्प को छानने की जांच करने के लिए इस अनुच्छेद अपने विकल्पों के लिए एक संक्षिप्त परिचय और स्पैम फ़िल्टर के प्रकार प्रदान करता है स्पैम फ़िल्टर के bewildering सरणी available.Despite उपलब्ध आज, सभी अपनी तरह 'की एक सबसे अच्छा' के लिए दावा कर रहे हैं वहाँ वास्तव में केवल पांच सामान्य उपयोग करने के लिए फ़िल्टर के तरीके में आज एक और सभी उत्पादों पर भरोसा करते हैं, या इनमें से एक संयोजन: सामग्री-फ़िल्टर के आधार "में शुरुआत, वहाँ फ़िल्टर आधारित सामग्री थे. "ये फिल्टर और के लिए बता कहानी संकेत हैं कि संदेश स्पैम है देखो की सामग्री स्कैन. स्पैमिंग यह काफी बाहर देखने के लिए आसान था के प्रारंभिक दिनों में "शब्द जैसे" खो वजन "और स्पैम के रूप में एक संदेश चिह्न अगर यह found.Very जल्दी हालांकि, इस spammers गया था बुद्धिमान" मार डालो और चाल के सभी प्रकार का सहारा को पिछले अपने संदेश शुरू फ़िल्टर. "Obfuscation 'के दिन शुरू हो गया था. हम वाक्यांश "L0se Welght वाले संदेश रही" सूचना ( 'ओ' और 'के लिए मैं "" मैं ") और भी अधिक के लिए शून्य से शुरू किया अजीब? और कभी कभी बहुत सरल? variations.This मूल सामग्री को कुछ हद तक अप्रभावी फ़िल्टर के आधार प्रदान की है, यद्यपि वहाँ के बाजार पर एक या दो अब कर रहे हैं कि बहुत चालाक के लिए 'के माध्यम से देख रहे हैं " शोध करे प्रयास और अभी भी अच्छे फ़िल्टर के आधार रेवरेंड Bayes "results.Bayesian प्रदान बचाव" 1702 लंदन, एक मंत्री के बेटे के जन्म की बात आती है, थॉमस Bayes एक सूत्र जो उसे विकसित करने की अनुमति दी एक घटना की संभावना को दो या अधिक स्वतंत्र evidentiary events.Bayesian फिल्टर की संभावनाओं "सीखने के आधार पर होने वाली पढ़ाई ज्ञात अच्छे और बुरे से" संदेश का निर्धारण. एक संदेश है एकल "शब्द बाइट्स 'में विभाजित है, या टोकन और इन टोकन एक डेटाबेस में कितनी बार वे एक नया संदेश message.When के प्रत्येक प्रकार में पाया जाता है के साथ रखा हैं फिल्टर द्वारा जांच की जानी चाहिए आता है नया संदेश भी टोकन में विभाजित है और प्रत्येक टोकन को डेटाबेस में देखा है. डाटाबेस से परिणाम Extrapolating और अच्छा है आदरणीय फार्मूला लागू करने का एक रूप है, एक "भोले Bayesian के रूप में जानते हैं" फार्मूला, संदेश एक "spamicity" दर्ज़ा दिया और accordingly.Bayesian बहुत अच्छा सटीकता दर को प्राप्त करने के विशिष्ट रूप से सक्षम हैं फ़िल्टर के साथ निपटा सकता है (> 97% असामान्य) नहीं है, और बहुत आवश्यकता है अल्पज्ञात जा maintenance.Whitelist / ब्लैकलिस्ट फ़िल्टर "वहाँ कौन जाता है, फिल्टर के दोस्त या दुश्मन?" यह बहुत ही बुनियादी रूप पर शायद ही कभी अपने आप पर आजकल प्रयोग किया जाता है, लेकिन उपयोगी हो सकता है एक बड़ा छानने के भाग के रूप में strategy.A "श्वेतसूची" कुछ भी नहीं है और ए की सूची से मेल पते जिससे आप संचार स्वीकार करना चाहता हूँ. एक श्वेत सूची फ़िल्टर केवल इन लोगों को और अन्य सभी से संदेश स्वीकार होता होगा rejectedA "काला सूची में डालना", इसके विपरीत, ई की एक सूची है मेल के पते - और कभी कभी आईपी पते (कंप्यूटर पहचान पते) - जहां से संचार नहीं accepted.While यह एक तरह लग सकता होगा सबसे पहले, एक श्वेत सूची पद्धति से अच्छा विचार ज्यादातर लोगों के लिए भी सीमित है और लगभग सभी स्पैम के रूप में ई मेल करना एक 'जाली से पता ", वहाँ इस पते इकट्ठा करने में कुछ बिंदु पर प्रतिबंध है यह भविष्य में के रूप में यह बहुत संभावना नहीं है एक ही अगले time.There हो इंटरनेट पर निकायों कि ज्ञात "ई बुरा" सूत्रों के मेल की एक सूची बनाए हैं. कई फ़िल्टर आज इन सर्वर प्रश्न करने की क्षमता है अगर वे संदेश देख रहे हैं यह देखने के एक इंटरनेट द्वारा की पहचान की स्रोत-काला सूची में डालना आधारित है, या RBL से आता है. हालांकि काफी प्रभावी रहा है, वे करने के लिए "से झूठी सकारात्मक पीड़ित" जहां अच्छे हैं गलत संदेश स्पैम के रूप में पहचाने जाते हैं. इस newsletters.Challenge के साथ अक्सर ऐसा होता है / उत्तर फ़िल्टर "तिल ओपन चैलेंज / उत्तर फ़िल्टर अपने को स्वतः ही एक भेजने की क्षमता की विशेषता हैं!" एक पूर्व में अज्ञात उन्हें पूछ प्रेषक की प्रतिक्रिया कुछ और आगे कार्रवाई करने से पहले अपने संदेश दिया जाएगा. यह अक्सर एक "ट्यूरिंग टेस्ट" - एक ब्रिटिश गणितज्ञ द्वारा तैयार की परीक्षा के नाम के रूप में जाना जाता है एलन ट्यूरिंग तय लगता है कि अगर मशीनों "सकता." हाल के वर्षों में कुछ इंटरनेट सेवाओं जो स्वतः ही इस चुनौती का प्रदर्शन / प्रयोक्ता के लिए उत्तर समारोह और जरूरत के रूप देखा है एक ई मेल से समाचार प्राप्त अपनी वेब साइट पर जाएँ करने के लिए इस प्रणाली के अपने message.Critics की रसीद को सुविधाजनक बनाने का दावा यह भी एक उपाय है और कठोर है कि यह एक संदेश है कि "मेरा समय तुम्हारा से ज्यादा महत्वपूर्ण है भेजता के प्रेषक" you.For के साथ कुछ कम यातायात संवाद ई मेल से समाचार प्राप्त उपयोगकर्ताओं को हालांकि, यह अकेली प्रणाली पूरी तरह से अपने इनबॉक्स से स्पैम को नष्ट करने का एक पूरी तरह से स्वीकार्य विधि - ऊपर एक कदम हो सकता है की कोशिश कर रहे लोगों के लिए "श्वेतसूची प्रणाली" above.Community फ़िल्टर रेखांकित "एक सामने एकजुट" फिल्टर के इन प्रकार "के स्पैम के सांप्रदायिक ज्ञान" प्रिंसिपल पर काम करते हैं. जब कोई उपयोगकर्ता एक स्पैम संदेश प्राप्त करता है, वे सिर्फ यह चिह्न के रूप में ऐसे में अपने फिल्टर. यह जानकारी एक केंद्रीय सर्वर जहां संदेश की एक "फिंगरप्रिंट" stored.After है बहुत लोगों को भेजा "वोट दिया है" इस संदेश को स्पैम हो, तो फिर से बंद कर दिया है साबित कर सकते हैं फ़िल्टर के community.This प्रकार के सभी अन्य लोगों तक पहुँचने के लिए काफी प्रभावी है, हालांकि यह कारण है कि यह 100 कुछ लोगों को यह करने के लिए स्पैम प्राप्त है के रूप में प्रभावी% कभी नहीं हो सकता के लिए खड़ा है हो "पहली जगह में झंडी दिखाकर रवाना किया." बस अपने ही चचेरे भाई इंटरनेट काली सूची (RBL), इस प्रणाली को भी "से झूठी सकारात्मक पीड़ित" कर सकते हैं, या गलत spam.Hopefully संदेश के रूप में पहचान की तरह अब आप थोड़ा और अधिक जानकारी से लैस करने के लिए you.For अधिक जानकारी के लिए सर्वश्रेष्ठ स्पैम फ़िल्टर पर एक सूचित निर्णय करने में सक्षम हो रहे हैं, समीक्षाएँ और लेख पढ़ने के विचार पाया पर http://www.whichspamfilter.comAlan Hearnshaw एक कंप्यूटर प्रोग्रामर और http://www.whichspamfilter.com के मालिक, एक वेब साइट में आयोजित साप्ताहिक-मौजूदा स्पैम फिल्टर की गहराई की समीक्षा है, और सहायता प्रदान करता है
Article Source: Messaggiamo.Com
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