Come ingannare gli spammer Bayesian filtri - e il modo per fermarli
Fermare lo spam in modo efficace a lungo termine, richiede molto di più che il blocco di indirizzi IP individuali e la creazione di regole in base alle parole chiave che gli spammer usano di solito. La crescente sofisticazione di spam strumenti accoppiati con il crescente numero di spammer in natura ha creato un iper-evoluzione nella varietà e il volume di spam. Il vecchio modo di bloccare i cattivi semplicemente non funzionano anymore.Examining spam e anti-spam bloccano la tecnologia può illuminare come questa evoluzione è in atto e ciò che si può fare per combattere lo spam e recuperare la posta elettronica come efficace strumento di comunicazione è stato destinato a be.One metodo per combattere lo spam è Il filtraggio bayesiano. Nominato dopo Thomas Bayes, un matematico inglese, Bayesian Logic è utilizzata nel processo decisionale e statistica inferenziale. Bayesian filer mantenere un database di spam conosciuto e prosciutto, o legittimo e-mail. Una volta che il database è abbastanza grande, il sistema classifica i termini in base alla probabilità che verrà visualizzato in una spam message.Words più probabile che appaiono in spam viene dato un punteggio elevato (tra 51 e 100), e parole rischiano di apparire in email legittima viene dato un punteggio basso (tra 1 e 50). Ad esempio, le parole "libero" e "sesso" hanno generalmente valori compresi tra 95 e 98, mentre le parole "attenzione" o "di svantaggio" può avere un punteggio compreso tra 1 e 4. Parole di uso comune come "il" e "che", e le parole nuove per il filtro bayesiano viene dato un punteggio neutro tra il 40 e 50 e che non possono essere utilizzati nel sistema di algorithm.When il sistema riceve una e-mail, si rompe il messaggio in gettoni, o le parole con valori assegnati a loro. Il sistema utilizza i gettoni con valutazione in alto e la fascia bassa della gamma e si sviluppa un punteggio per l'e-mail nel suo complesso. Se l'email è più spam gettoni di prosciutto gettoni, l'e-mail avrà un elevato punteggio di spam. L'email amministratore determina una soglia cliente utilizza il sistema di posta elettronica per consentire di passare attraverso i filtri di users.Bayesian sono efficaci al filtraggio di spam e di minimizzare i falsi positivi. Perché imparare e adattare in base ai commenti degli utenti, Bayesiano Filer produrre risultati migliori in quanto sono utilizzati all'interno di una organizzazione nel corso del tempo. Essi, però, non sono infallibili. Gli spammer hanno imparato che le parole Bayesiano Filtri considerare spammy e hanno sviluppato modi per inserire non spammy parole in messaggi di posta elettronica per abbassare il messaggio globale spam cliente. Con l'aggiunta di paragrafi di testo da romanzi o le notizie, gli spammer possono diluire gli effetti di alto rango parole. Testo inserimento ha anche provocato normalmente legittimo parole che si trovano in romanzi o notizie per avere un punteggio di spam gonfiati. Questo potrebbe rendere meno efficaci i filtri bayesiani time.Another approccio più spammer utilizzano per ingannare Bayesiano filtri è quello di creare meno spammy email. Ad esempio, uno spammer può inviare una e-mail contenente solo la frase "Qui c'è il link?". Questo approccio può neutralizzare lo spam cliente e gli utenti a fare clic su un collegamento a un sito Web contenente il messaggio di spam. Per bloccare questo tipo di spam, il filtro dovrebbe essere progettato in modo da seguire il collegamento e la scansione del contenuto del sito web gli utenti sono invitati a visitare. Questo tipo di filtraggio non è attualmente impiegato da filtri bayesiani perché sarebbe proibitivamente costoso in termini di risorse del server e potrebbe potenzialmente essere utilizzato come un metodo di lanciare attacchi di tipo Denial of Service contro commerciali con tutti i servers.As unico metodo di filtraggio di spam metodologie, filtri bayesiani sono efficaci nei confronti di determinate tecniche di spammer utilizzano per ingannare i filtri spam, ma non sono una bacchetta magica per risolvere la spam problema. Filtri bayesiani sono più efficaci se combinati con altri metodi di spam detection.The SolutionWhen utilizzati individualmente, ogni tecnica anti-spam è stato sistematicamente superato da spammer. Grandiosi piani di liberare il mondo di spam, come la tariffazione un centesimo per ogni e-mail ricevute o costringendo i server per risolvere problemi matematici prima di emettere e-mail, sono stati proposti con pochi risultati. Questi sistemi non sono realistico e sarebbe necessaria una grande percentuale della popolazione ad adottare lo stesso metodo anti-spam, per essere efficace. Si può imparare di più sulla lotta contro lo spam, visita il nostro sito web all'indirizzo www.ciphertrust.com e scaricare i nostri whitepapers.Dr. Paolo è un noto giudice studioso e imprenditore. Egli è Chief Technology Officer di CipherTrust, l'industria più grande fornitore di sicurezza della posta elettronica aziendale. Il della società prodotto, offre un migliore IronMail di razza impresa anti spam soluzione per fermare lo spam, attacchi phishing e altre minacce via e-mail. Per saperne di più visitando il sito
Fonte dell'articolo: Messaggiamo.Com
Related:
» Seo Elite: New Seo Software!» AntiSpywareBOT
» Reverse Mobile
» Error Nuker
Webmaster prendi il Codice Html
Aggiungi questo articolo al tuo sito ora!
Webmaster invia i tuoi Articoli
Nessuna registrazione richiesta. Compila il form e i tuoi articoli sono nella Directory di Messaggiamo.Com
