Фильтры Spam Объяснили
Они делают? Как они работают? Одно
право для меня? Алан Юеарнсюаш
Spam будет очень реальной проблемой много
людей должны общаться с дальше ежедневной основой. Для тех
решали сделать что-то о ем и начать расследовать варианты имеющиеся в
spam фильтруя, эта статья снабубежит кратко введение ваши
варианты и типы имеющихся фильтров spam.
Несмотря на bewildering блок сегодня фильтров
spam имеющегося, совсем требуя до самое лучшее один "из своего
вида" реально как раз 5 фильтруя методологий в общем польза сегодня и
все продукты полагаются на одном, или комбинации из этих:
Содержани-Osnovannye Фильтры
"в начале, были содержани-osnovannye фильтры."
Эти фильтры просматривают содержание и look for
tell-tale знаки что сообщением будет spam. В
предыдущих днях spamming, котор оно был довольно просто
посмотреть вне для "убийства формулирует" such as "потеряйте
вес" и маркируйте сообщение как spam если было найдено.
Очень скоро однако, spammers получили велемудрыми к
этому и начали прибегнуть к всем видам выходок для того чтобы получить
их сообщение за фильтрами. Дни "obfuscation" начали.
Мы начали получить сообщения содержа фразу "L0se
Welght" (заметьте нул для "о" и "л" для "I") и even
more bizarre? и иногда довольно остроумно?
изменения.
Это представило основные содержани-osnovannye
фильтры несколько недействительным, хотя один или два миллиона на
рынке now that будьте ухищренн достаточно "те через" попытки
тезисов и все еще обеспечьте хорошие результаты.
Bayesian Основанные Фильтры
"Reverend bayes приходит к спасению"
Я принесен в london 1702, сынок
министра, thomas bayes начал формулу которая позволила его
обусловить вероятность происходить случая основанный на вероятностях
два или более независимо evidentiary случаи.
Bayesian фильтры "учат" от изучать знанные хорошие и
плохие сообщения. Каждое сообщение разделено в одиночные "байты
слова", или tokens и этот tokens помещены в базу данных
вместе с how often они найдены в каждом виде сообщения.
Когда новое сообщение приезжает быть испытанным фильтром,
новое сообщение также разделено в tokens и каждый token
посмотрен вверх в базе данных. Полученные экстраполяцией
результаты от базы данных и прикладывать форму формулы хороших
reverend's, знают как "наивнонатуралистическая bayesian"
формула, сообщению дают номинальность "spamicity" и может быть
общано с соответственно.
Bayesian фильтры типично способны достигать очень
хороших показателей точности (> 97% не неупотребительно), и
требуют очень маленького on-going обслуживания.
Фильтры Whitelist/Blacklist
"идет там, друг или foe?"
Эта очень основная форма фильтровать редко использована
на своих nowadays, но может быть полезна как часть более большой
фильтруя стратегии.
"whitelist" ничего больше чем перечень адресы и-мэйла
от вы желаете признавать сообщения. Фильтр whitelist только
признавал бы сообщения от этих людей и все другие были бы излучены
"blacklist", наоборот, будет перечень адресы
и-мэйла адресы - и иногда ip (адресы идентификации компьютера) -
от которые сообщения не будут приняты.
Пока это может показаться как хорошая идея from
the outset, методология whitelist слишком рестриктивна
для большинств людей и, по мере того как фактически все и-мэйла
spam носят выкованные "от" адреса, будет меньший пункт в собирать
этот адрес для того чтобы запретить его в будущем по мере того как
очень маловероятно быть таким же следующим временем.
Будут тела на интернете водят перечень знанные "плохие"
источники и-мэйла. Много фильтров сегодня имеют способность
запросить этих серверов для того чтобы увидеть если сообщение, котор
они смотрят приходит от источника определенного этим
Интернет-osnovanny1 blacklist, или RBL. Пока был
довольно эффективны, они клонат вытерпеть от "ложных позитвов" где
хорошо сообщения неправильно определены как spam. Это
случается часто с информациоными бюллетенями.
Фильтры Challenge/Response
"открытый сезам!"
Фильтры Challenge/Response охарактеризованы их
способностью автоматически послать реакцию к ранее неизвестному
прислужнику спрашивая, что они приняли некоторое более добавочное
действие прежде чем их сообщение будет поставлено. Это часто
названо "названное испытание Turing" - после того как испытание
изобретенное mathematician Alan Turing Великобританск
для того чтобы обусловить если машины смогли "думать".
Недавние леты видели возникновение нескольких обслуживаний
интернета автоматически выполняют эту функцию Challenge/Response
для потребителя и требуют, что прислужник и-мэйла посещает их web
site для того чтобы облегчить получение их сообщения.
Критики этой системы требуют ее для того чтобы быть
слишком drastic измерением и то оно посылает сообщение "мое время
важне чем твое" к людям пытаясь связывать с вами.
Для некоторых низких потребителей и-мэйла движения однако,
этой системой самостоятельно может быть совершенно приемлемо метод
вполне исключать spam от их inbox - один шаг над системой
"Whitelist" конспектированной выше.
Фильтры Общины
"соединенный фронт"
Эти типы фильтров работают на главе "общинного
знания" spam. Когда потребитель получает сообщение
spam, они просто маркируют его как такие в их фильтре. Эта
информация послана к центральному серверу где хранится "фингерпринт"
сообщения.
После того как достаточные люди "голосовали" этому
сообщению, котор нужно быть spam, тогда он остановлен от
достижения всех других людей в общине.
Этот тип фильтровать может доказать быть довольно
эффективн, хотя он стоят, что размышляет что он может никогда не быть
100% эффективным по мере того как немного людей должны получить
spam для их ", котор нужно flagged" в первом месте.
Справедливо как свой подобный кузен черный список интернета
(RBL), эта система также может вытерпеть от "ложных позитвов",
или сообщений неправильно определенных как spam.
Hopefully вы теперь подготовлены с немного больше
информации для того чтобы мочь сделать informed решение на самом
лучшем фильтре spam для вас.
Для болееа подробная информация, рассматривайте прочитать
просмотрения и статьи найденные на
http://www.whichspamfilter.com
Alan Hearnshaw будет программиста и
предприниматель
http://www.whichspamfilter.com,
web site которое дирижирует еженедельные глубокие
просмотрения в настоящее время фильтров spam, обеспечивает помощь
и наведение в драку против spam и обеспечивает полезный форум
общины.
alan@whichspamfilter.com
Статья Источник: Messaggiamo.Com
Related:
» Seo Elite: New Seo Software!
» AntiSpywareBOT
» Reverse Mobile
» Error Nuker
Вебмастер получить html-код
Добавить эту статью на Вашем сайте прямо сейчас!
Вебмастер представить свои статьи
Не требуется регистрация! Заполните форму и ваша статья в Messaggiamo.Com каталог!