Como os Spammers enganam filtros Bayesian - e como pará-los
Eficazmente parar o Spam sobre o prazo requer muito mais do que obstruindo endereços individuais do IP e criando as réguas baseadas nos keywords que os spammers usam tipicamente. A sofisticação crescente das ferramentas do Spam acopladas com o número crescente dos spammers no selvagem criou uma hyper-evolução na variedade eo volume de spam. As maneiras velhas de obstruir os guys maus apenas não trabalham anymore.Examining spam e spam-blocking tecnologia pode esclarecer como essa evolução está acontecendo eo que pode ser feito para combater o spam e recuperar e-mail como ferramenta de comunicação eficiente, eficaz se pretendia be.One método utilizado para combater o spam é Bayesian Filtering. Nomeado após Thomas Bayes, um matemático Inglês, Bayesian Logic é usado na tomada de decisão e estatística inferencial. Filers Bayesian manter uma base de dados de spam conhecidas e fiambre, ou legítima e-mail. Uma vez que o banco de dados é grande o suficiente, o sistema classifica as palavras de acordo com a probabilidade de eles aparecerão em um spam message.Words mais provável que aparecem em spams é dada uma pontuação elevada (entre 51 e 100), e palavras que possam aparecer no e-mail legítimo é dada uma pontuação baixa (entre 1 e 50). Por exemplo, as palavras "livre" e "sexo" em geral, têm valores entre 95 e 98, enquanto que as palavras "ênfase" ou "desvantagem" pode ter uma pontuação entre 1 e 4. Comumente usadas palavras como "a" e "que", e novas palavras para os filtros bayesianos é atribuída uma pontuação neutra entre 40 e 50 e não seria utilizado em algorithm.When do sistema, o sistema recebe um e-mail, ele quebra a mensagem abaixo em tokens, ou palavras com os valores atribuídos a eles. O sistema utiliza as fichas com pontuação na parte alta e baixa da escala e desenvolve uma pontuação para o e-mail como um todo. Se o e-mail tem mais fichas do que spam tokens presunto, o e-mail terá uma alta pontuação de spam. O administrador determina um e-mail limiar de classificação o sistema usa e-mail para permitir a passagem de filtros users.Bayesian são eficazes na filtragem de spam e minimizando falsos positivos. Porque eles se adaptar e aprender com base no feedback do usuário, Bayesian Filers produzir melhores resultados como eles são utilizados dentro de uma organização ao longo do tempo. Eles não são, entretanto, infalível. Spammers aprenderam que as palavras filtros bayesianos considerar spam e desenvolveram maneiras de inserir palavras não-spam em e-mails a pontuação mais baixa a mensagem de spam em geral. Ao adicionar nos parágrafos do texto das novelas ou notícias, os spammers podem diluir os efeitos da alta palavras ranking. Inserção de texto também causou expressão legítima de que normalmente são encontrados em novelas ou notícias para ter uma pontuação de spam inflado. Isto pode potencialmente tornar filtros bayesianos menos eficaz durante abordagem time.Another spammers usam para enganar Bayesian filtros é criar e-mails menos spam. Por exemplo, um spammer pode enviar um e-mail contendo apenas a frase "Here's the link?". Esta abordagem pode neutralizar a pontuação de spam e motivar os usuários a clicar em um link para um site que contém mensagens do spammer. Para bloquear este tipo de spam, o filtro teria que ser projetada para seguir o link e verificar o conteúdo dos usuários do site são convidados a visitar. Este tipo de filtragem não é atualmente empregado por filtros bayesianos, porque seria proibitivamente caro, em termos de recursos do servidor e poderia potencialmente ser usada como um método de lançar ataques de negação de serviço contra servers.As comercial com todos os spams único método de filtragem de metodologias, filtros bayesianos são eficazes contra os spammers usam certas técnicas para enganar filtros de spam, mas não são uma bala mágica para resolver o spam problema. Filtros bayesianos são mais eficazes quando combinados com outros métodos de spam detection.The SolutionWhen usados individualmente, cada anti-spam técnica tem sido sistematicamente superada por spammers. Planos grandiosos para livrar o mundo do spam, como a cobrança de um centavo por cada e-mail recebido ou forçando os servidores para resolver problemas matemáticos antes de entregar o correio electrónico, têm sido propostos com poucos resultados. Estes regimes não são realistas e exigiria uma grande percentagem da população a adoptar o mesmo método anti-spam, a fim de ser eficaz. Você pode aprender mais sobre a luta contra o spam, visite nosso website em www.ciphertrust.com e baixar nosso whitepapers.Dr. Paul Judge é um notável estudioso e empreendedor. Ele é diretor de tecnologia da CipherTrust, maior fornecedor da indústria de segurança de e-mail da empresa. O produto da capitânia da companhia, IronMail proporciona uma melhor da raça empresa anti spam solução destinada a impedir spam, ataques de phishing e-mail e outras ameaças. Saiba mais visitando
Artigo Fonte: Messaggiamo.Com
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