Come gli spammers imbrogliano i filtri bayesian - e come arrestarli
Efficacemente arrestare lo Spam sopra il lungo termine richiede molto più dell'ostruendo i diversi indirizzi del IP e del generando le regole basate sulle parole chiavi che gli spammers usano tipicamente. La sofisticazione aumentante degli attrezzi dello Spam accoppiati con il numero aumentante di spammers nel selvaggio ha generato uno iper-sviluppo nella varietà ed il volume dello Spam. I vecchi sensi di ostruire i tipi difettosi non funzioneranno appena più.
La tecnologia esaminante Spam-ostruire e dello Spam può illuminare come questo sviluppo sta avvenendo e che cosa può essere fatto per combattere lo Spam e riprendere il E-mail come l'attrezzo che efficiente e efficace di comunicazione è stato inteso per essere.
Un metodo ha usato combattere lo Spam è filtrazione bayesian. Chiamato dopo Thomas Baies, un matematico inglese, logica bayesian è usato nella risoluzione e nelle statistiche deduttive. I limatori bayesian effettuano una base di dati dello Spam e del prosciutto conosciuti, o il email legittimo. Una volta che la base di dati è abbastanza grande, la truppa del sistema le parole secondo la probabilità compariranno in un messaggio dello Spam.
Le parole più probabilmente da comparire in Spam sono date un alto segno (fra 51 e 100) e le parole probabilmente da comparire in email legittimo sono date un segno basso (fra 1 e 50). Per esempio, il?free di parole? e?sex? abbia generalmente valori fra 95 e 98, mentre il?emphasis di parole? o?disadvantage? può avere un segno fra 1 e 4. Parole comunemente usate quale?the? e?that?, e le parole nuove ai filtri bayesian sono date un segno neutro fra 40 e 50 e non sarebbero usate nella procedura del sistema.
Quando il sistema riceve un email, rompe il messaggio giù nel segno, o le parole con i valori assegnati loro. Il sistema utilizza il segno con i segni sull'alta ed estremità bassa della gamma e sviluppa un segno per il email nell'insieme. Se il email ha più segno dello Spam che il segno del prosciutto, il email avrà un alto segno dello Spam. Il coordinatore del email determina un segno della soglia il sistema usa permettere che il email passi attraverso agli utenti.
I filtri bayesian sono efficaci alla filtrazione dello Spam ed a minimizzare i positives falsi. Poiché si adattano ed imparano basato su reazioni dell'utenza, i prodotti bayesian dei limatori risultano più meglio mentre sono usati all'interno di un'organizzazione col tempo. Non sono, tuttavia, infallibili. Gli spammers hanno imparato quali parole i filtri bayesian considerano spammy ed hanno sviluppato i sensi inserire le parole non-spammy nei email per abbassare il segno generale dello Spam del messaggio. Aggiungendo nei paragrafi di testo dai romanzi o dalle storia di notizie, gli spammers possono diluire gli effetti delle parole di high-posto. L'inserzione del testo inoltre ha causato le parole normalmente legittime che sono trovate in romanzi o nelle storia di notizie per avere un segno gonfiato dello Spam. Ciò può potenzialmente rendere col tempo meno efficace bayesian dei filtri.
Un altro uso di spammers di metodo imbrogliare i filtri bayesian deve generare i email meno spammy. Per esempio, uno spammer può trasmettere un email che contiene soltanto la frase, il collegamento dei?Here?. Questo metodo può neutralizzare il segno dello Spam ed attrarre gli utenti per scattare sopra un collegamento ad un Web site che contiene il messaggio dello spammer. Per ostruire questo tipo di Spam, il filtro dovrebbe essere destinato per seguire il collegamento ed esplorare il contenuto degli utenti di Web site sono chiesti di visitare. Questo tipo di filtrazione attualmente non è impiegato dai filtri del Bayesian perché sarebbe proibitivamente costoso in termini di risorse dell'assistente e potrebbe potenzialmente essere usato poichè un metodo di lancio della smentita degli attacchi di servizio contro gli assistenti commerciali.
Come con tutte le metodologie di filtrazione dello Spam di singolo-metodo, i filtri bayesian sono efficaci contro determinato uso di spammers di tecniche imbrogliare i filtri dello Spam, ma non sono una pallottola magica a risolvere il problema dello Spam. I filtri bayesian sono più efficaci una volta uniti con altri metodi di rilevazione dello Spam.
La Soluzione
Una volta usata individualmente, ogni tecnica anti-Spam è stata sormontata sistematicamente dagli spammers. I programmi imponenti per sbarazzare il mondo dello Spam, come caricare un penny per ogni E-mail ricevuto o forzatura degli assistenti per risolvere i problemi matematici prima del E-mail di trasporto, sono stati proposti con pochi risultati. Questi schemi non sono realistichi e richiederebbero una grande percentuale della popolazione adottare lo stesso metodo anti-Spam per essere efficaci. Potete imparare più circa la lotta contro lo Spam visitando il nostro Web site a www.ciphertrust.com e trasferendo i nostri whitepapers dal sistema centrale verso i satelliti.
Circa l'autore:
Il Dott. Paul Judge è un erudito e un imprenditore celebri. È ufficiale principale a CipherTrust, il più grande fornitore di tecnologia dell'industria di sicurezza del email di impresa. Il prodotto della nave ammiraglia dell'azienda, IronMail fornisce un la cosa migliore della soluzione dello Spam di impresa della razza anti destinata per arrestare lo Spam, gli attacchi phishing ed altro minacce email-basate. Impari oggi più da www.ciphertrust.com/products/spam_and_fraud_protection di visita.
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
