Wie Spammers bayesische Filter - täuschen und wie man sie stoppt
Spam über dem Long-term effektiv stoppen erfordert viel mehr als, einzelne IP Adressen blockierend und die Richtlinien verursachend, die auf Schlüsselwörtern basieren, die Spammers gewöhnlich verwenden. Die zunehmende Weltklugheit der Spam Werkzeuge, die mit der zunehmenden Zahl Spammers im wilden verbunden werden, hat eine Hyperentwicklung in der Vielzahl und Volumen Spam hergestellt. Die alten Weisen des Blockierens der schlechten Kerle gerade arbeiten nicht mehr.
Überprüfende Spam und Spam-Blockieren Technologie kann belichten, wie diese Entwicklung stattfindet und was getan werden kann, um Spam zu bekämpfen und E-mail als das leistungsfähige, wirkungsvolle Kommunikation Werkzeug zurückzufordern, das es sein sollte.
Eine Methode verwendete, Spam zu bekämpfen ist bayesische Entstörung. Genannt nach Thomas Bayes, wird ein englischer Mathematiker, bayesische Logik in der Beschlußfassung und in den gefolgerten Statistiken verwendet. Bayesische Ordner behalten eine Datenbank bekannten Spam und des Schinkens oder gesetzmaßiges email bei. Sobald die Datenbank genug groß ist, ordnet das System die Wörter entsprechend der Wahrscheinlichkeit, die sie in einer Spam Anzeige erscheinen.
Die Wörter wahrscheinlicher, zum in Spam zu erscheinen werden eine hohe Kerbe (zwischen 51 und 100) gegeben, und die Wörter wahrscheinlich, zum in gesetzmaßigem email zu erscheinen werden eine niedrige Kerbe gegeben (zwischen 1 und 50). Z.B. haben die "freien" Wörter und "das Geschlecht" im Allgemeinen Werte zwischen 95 und 98, während die Wörter "Hauptgewicht" oder "Nachteil" eine Kerbe zwischen 1 und 4 haben können. Allgemein verwendete Wörter wie "" und ", das" und Wörter, die zu den bayesischen Filtern neu sind, im Algorithmus des Systems gegeben einer Nullkerbe zwischen 40 und 50 und würden nicht verwendet werden.
Wenn das System ein email empfängt, bricht es die Anzeige unten in Zeichen oder die Wörter mit den Werten, die ihnen zugewiesen werden. Das System verwendet das Zeichen mit Kerben am hohen und niedrigen Ende der Strecke und entwickelt eine Kerbe für das email als Ganzes. Wenn das email mehr Spam Zeichen als Schinkenzeichen hat, hat das email eine hohe Spam Kerbe. Der email Verwalter stellt eine Schwelle Kerbe fest, die das System verwendet, email durch führen den Benutzern zu lassen.
Bayesische Filter sind an der Entstörung von von Spam und an der Minderung der falschen Positive wirkungsvoll. Weil sie gegründet auf Benutzerrückgespräch sich anpassen und erlernen, resultiert bayesisches Ordnererzeugnis besser, während sie innerhalb einer Organisation über Zeit verwendet werden. Sie sind nicht jedoch harmlos. Spammers haben erlernt, welche Wörter bayesische Filter spammy betrachten und haben Weisen entwickelt, non-spammy Wörter in email einzusetzen, um die gesamte Kerbe Spam der Anzeige zu senken. Indem sie in den Punkten des Textes von den Romanen oder von den Nachrichten Geschichten hinzufügen, können Spammers die Effekte der Hochklassifizierung Wörter verdünnen. Texteinfügung hat auch normalerweise gesetzmaßige Wörter verursacht, die in den Romanen oder in den Nachrichten Geschichten gefunden werden, um eine aufgeblähte Spam Kerbe zu haben. Dieses kann bayesische wirkungsvolle Überzeit der Filter möglicherweise übertragen weniger.
Ein anderer Annäherung Spammersgebrauch, bayesische Filter zu täuschen soll weniger spammy email herstellen. Z.B. kann ein Spammer ein email senden, welches nur die Phrase, "ist enthält hier, die Verbindung?". Diese Annäherung kann die Spam Kerbe neutralisieren und Benutzer verleiten, um eine Verbindung zu einer Web site an zu klicken, welche die Anzeige des Spammers enthält. Um diese Art von Spam zu blockieren, würde der Filter entworfen werden müssen um der Verbindung zu folgen und den Inhalt der Web site Benutzer abzulichten werden gebeten zu besuchen. Diese Art der Entstörung wird nicht z.Z. durch Bayesian Filter eingesetzt, weil sie in Bedienerbetriebsmitteln ausgedrückt kostspielig kostspielig sein würde und könnte möglicherweise verwendet werden da eine Methode des Ausstoßens von von Leistungsverweigerung Angriffe gegen kommerzielle Bediener.
Wie mit allen Einzelnmethode Spam filternmethodenlehren, sind bayesische Filter gegen bestimmten Techniken Spammersgebrauch, Spam Filter zu täuschen wirkungsvoll, aber sind nicht eine magische Gewehrkugel zum Lösen des Spam Problems. Bayesische Filter sind am wirkungsvollsten, wenn sie mit anderen Methoden der Spam Abfragung kombiniert werden.
Die Lösung
Wenn sie einzeln verwendet wird, ist jede Technik Anti-Spam systematisch durch Spammers überwunden worden. Die großartigen Pläne, zum der Welt von Spam, wie Aufladung eines Pennys für jede empfangene E-mail oder Zwingen der Bediener zu reinigen, um mathematische Probleme vor liefernder E-mail zu lösen, sind mit wenigen Resultaten vorgeschlagen worden. Diese Entwürfe sind nicht realistisch und würden einen großen Prozentsatz der Bevölkerung erfordern, die gleiche Methode Anti-Spam anzunehmen, um wirkungsvoll zu sein. Sie können mehr über den Kampf gegen Spam erlernen, indem Sie unsere Web site an www.ciphertrust.com besichtigen und unsere whitepapers downloaden.
Dr. Paul Judge ist ein notierter Gelehrter und ein Unternehmer. Er ist Haupttechnologie-Offizier bei CipherTrust, der größte Versorger der Industrie der Unternehmen-email Sicherheit. Das Flaggschiffprodukt der Firma, IronMail liefert ein bestes der Lösung Spam des Brut- Unternehmens Anti-, die entworfen ist, um Spam, phishing Angriffe und anderen zu stoppen email-gegründete Drohungen. Erlernen Sie mehr durch Besuchs http://www.ciphertrust.com/products/spam_and_fraud_protection heute.
Artikel Quelle: Messaggiamo.Com
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