कैसे spammers bayesian फ़िल्टर मूर्ख - और उन्हें कैसे रोका जाए
प्रभावी रूप से लंबे समय से अधिक स्पैम रोकने व्यक्तिगत आई पी पतों को रोकने और खोजशब्दों कि spammers आमतौर पर इस्तेमाल के आधार पर नियम बनाने से भी अधिक की आवश्यकता है. स्पैम उपकरणों के बढ़ते परिष्कार युग्मित spammers की संख्या में वृद्धि के साथ जंगली विविधता और स्पैम की मात्रा में एक अति विकास-पैदा कर दी है. बुरे लोग अभी स्पैम और स्पैम anymore.Examining काम नहीं करते-अवरुद्ध रोकने के पुराने तरीके तकनीक रोशन कर सकते हैं कि यह कैसे विकास हो रहा है और क्या स्पैम से निपटने और कुशल, प्रभावी संचार उपकरण यह स्पैम का मुकाबला करने के लिए इस्तेमाल किया विधि be.One इरादा था के रूप में ई मेल को पुनः प्राप्त किया जा सकता है Bayesian फ़िल्टरकियाजारहाहै. थॉमस Bayes, एक अंग्रेजी गणितज्ञ, Bayesian तर्क के नाम पर बना है और inferential आँकड़े फैसले में प्रयोग किया जाता है. Bayesian Filers ज्ञात स्पैम और हैम, या वैध के एक डेटाबेस बनाये रखने के ईमेल करें. एक बार डाटाबेस काफी बड़ी है, सिस्टम संभावना वे एक स्पैम में दिखाई देंगे के अनुसार शब्दों रैंकों और एक (51 और 100 के बीच) उच्च स्कोर, और दे रहे हैं स्पैम में प्रदर्शित होने की संभावना message.Words एक शब्द (1 और 50 के बीच) कम अंक दिए जाते हैं को वैध ईमेल में प्रदर्शित होने की संभावना है. उदाहरण के लिए, मुफ्त शब्द "" और "सेक्स" आम तौर पर 95 और 98 के बीच मूल्य नहीं है, जबकि शब्द "जोर" या "नुकसान" 1 और 4 के बीच एक अंक हो सकता है. सामान्यतः जैसे "और" "" है कि, और Bayesian फ़िल्टर के लिए नए शब्द एक तटस्थ अंक दिए जाते हैं शब्द इस्तेमाल किया 40 और 50 के बीच है और सिस्टम के algorithm.When प्रणाली एक ईमेल प्राप्त करने में उपयोग नहीं किया जाएगा, यह संदेश टोकन, या शब्दों में नीचे उन्हें सौंपा मूल्यों के साथ टूटता है. प्रणाली के साथ टोकन का इस्तेमाल रेंज के उच्च और निम्न समाप्ति पर स्कोर और एक पूरे के रूप में ईमेल के लिए एक अंक विकसित करता है. यदि ईमेल हैम टोकन से अधिक स्पैम टोकन है, ईमेल में एक उच्च स्पैम स्कोर होगा. ईमेल प्रशासक एक निर्धारित करता है सीमा अंक प्रणाली के लिए अनुमति का उपयोग करता है users.Bayesian ईमेल फ़िल्टर के लिए के माध्यम से पारित करने स्पैम फिल्टर और झूठी सकारात्मक को न्यूनतम करने में प्रभावी हैं. क्योंकि वे अनुकूल और जानने के उपयोगकर्ता राय, Bayesian के आधार पर Filers बेहतर परिणाम के रूप में वे एक संगठन के भीतर समय पर उपयोग किया जाता है उपज. लेकिन वे नहीं हैं, आसान,. Spammers सीख लिया है जो शब्दों Bayesian फ़िल्टर spammy विचार और तरीके डालने का विकास किया है गैर ईमेल में spammy शब्द है स्पैम संदेश कुल स्कोर कम है. उपन्यास या समाचार से पाठ के पैराग्राफ में जोड़ने से, spammers उच्च रैंकिंग शब्दों के प्रभाव को कमजोर कर सकते हैं. पाठ प्रविष्टि भी हुई है आम तौर पर वैध शब्दों कि उपन्यास या समाचारों में पाया कि एक फुलाया स्पैम अंक हैं. इस संभावित Bayesian फ़िल्टर प्रदान time.Another दृष्टिकोण spammers पर कम प्रभावी सकता है मूर्ख का उपयोग करें Bayesian फ़िल्टर कम है spammy ईमेल बनाने के लिए. उदाहरण के लिए, एक spammer एक ही वाक्यांश युक्त ईमेल भेजने के लिए, "यहाँ लिंक है?" हो सकता है. यह दृष्टिकोण स्पैम अंक तटस्थ और एक पर क्लिक करने के लिए उपयोगकर्ताओं को लुभाने के कर सकते हैं एक वेब है spammer संदेश वाले साइट से लिंक. स्पैम के लिए इस प्रकार की बाधा, फिल्टर होता लिए कड़ी का अनुसरण करें और वेब साइट के उपयोगकर्ताओं की सामग्री स्कैन डिजाइन करने के लिए यात्रा के लिए कहा जाता है. इस प्रकार के फ़िल्टर Bayesian फ़िल्टर द्वारा वर्तमान में कार्यरत नहीं है क्योंकि यह सर्वर संसाधनों के मामले में बेहद महंगा होगा और संभावित हमलों के खिलाफ सेवा से वंचित करना शुरू करने के एक तरीके के रूप में इस्तेमाल किया जा सकता है सब एक विधि के तरीके में स्पैम फ़िल्टर के साथ वाणिज्यिक servers.As, Bayesian फ़िल्टर कुछ तकनीकों spammers के खिलाफ प्रभावी रहे हैं स्पैम फिल्टर मूर्ख उपयोग करते हैं, लेकिन स्पैम नहीं कर रहे हैं एक जादुई गोली को सुलझाने के लिए समस्या है. Bayesian फ़िल्टर सबसे प्रभावी जब स्पैम detection.The SolutionWhen के अन्य तरीकों के साथ संयुक्त कर रहे हैं व्यक्तिगत रूप से इस्तेमाल किया, विरोधी प्रत्येक-स्पैम तकनीक है व्यवस्थित spammers द्वारा दूर. भव्य योजना पर स्पैम की दुनिया में ऐसी एक ई मेल से समाचार प्राप्त सर्वर या ईमेल देने से पहले गणित की समस्याओं को हल करने के लिए, कुछ परिणामों के साथ प्रस्तावित किया गया है मजबूर के लिए एक पैसा वसूलने के रूप में, छुटकारा. इन योजनाओं नहीं कर रहे हैं यथार्थवादी और आबादी का एक बड़ा प्रतिशत करने की आवश्यकता ही विरोधी स्पैम पद्धति अपनाने के लिए प्रभावी होता जाएगा. आप हमारी वेबसाइट पर जाकर द्वारा स्पैम के खिलाफ लड़ाई के बारे में अधिक जान सकते हैं www.ciphertrust.com और हमारे whitepapers.Dr डाउनलोड. पॉल न्यायाधीश एक प्रसिद्ध विद्वान और उद्यमी है. वह CipherTrust में मुख्य प्रौद्योगिकी अधिकारी है, उद्योग उद्यम ईमेल सुरक्षा का सबसे बड़ा प्रदाता. कंपनी के प्रमुख उत्पाद, IronMail नस्ल उद्यम विरोधी स्पैम स्पैम रोकने के लिए डिजाइन किए समाधान का सबसे अच्छा प्रदान करता है, हमले और अन्य ईमेल-धमकियों आधारित फ़िशिंग. जानें पर जाकर और अधिक
Article Source: Messaggiamo.Com
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