迷惑メールを根絶する5つのキラー方法
これまで以上にスパムが増えているように見える場合は、慰めを取る-迷惑メールの潮が回ろうとしている可能性があります。 最近まで、スパム対策部隊は、違いを生むのに十分な不要なメールをキャッチする方法がないと思っていました。 プログラマーがフィルターを加えたとすぐに、spammersはvを綴る新しい方法を思い付いた!とf*ckがあります。 しかし、ルールベースの分析から人工知能まで、よりスマートなフィルタリング技術の筏は、受信トレイをよりよく保護することを約束します。 ここでは、最も効果的なソフトウェアがどのように動作するかです。
1. ブラックリストIt
リアルタイムブラックリストは、スパム送信者のコンピュータのIPアドレスを識別し、そのアドレスからのメールをブロックする この方法は非常に効果的ですが、必然的にスパマーとブロッカーの間の猫とマウスのゲームにつながり、合法的なメッセージがバウンスされることがあり スパムコップ(www.spamcop.net）は、UnixベースのRBLが不要なメールの80-90％をキャッチしていると主張しています。
2. 島から投票する
分散識別は、ピアツーピアユーザーのコミュニティがお互いのためにスパムにフラグを立てることができます。 十分な受信者が特定のメッセージに異議を唱えると、それは自動的に他のすべての人のスパムフォルダに転送されます。 サンフランシスコのCloudmarkのOutlookアドオンであるSpamNetは、このアプローチを開拓し、90％以上が効果的だと述べています。
3. Profile It
ヒューリスティック分析ソフトウェアは、進化する一連のルールによって定義されているように、無効なメッセージId、バグ、およびその他の証拠となるスパム特性を検索し、各受信メールの数値スコアを開発します。 スコアが指定された制限に達すると、電子メールはブロックされます。 また、通常のメールでも同様のメッセージが表示されることがある。 人気のスパマッサッシン（spamassassin.org）このようにスパムの95％以上を釘付けにしますが、オープンソースのアプリもベイズフィルタリングに向かって動いています。
4. それの裏をかく
最も有望な新しい技術であるベイジアンフィルタリングは、特定のルールセットに準拠していません-あなたが読んだメールと拒否したメールをスキャンすることによってスパムを発見する方法を学習し、再学習します。 AIフィルタは、各電子メールの最も珍しい特性に基づいて確率を計算します。 やがて、それはどのような種類の電子メールを配信するか、そして何を投げるかを知っています。 オープンソースコミュニティで人気があり、来年に商業的に採用されることが期待されているこの方法は、不要なメッセージの99％以上を除外します。
5. それにラベルを平手打ち
ラベルを付けると、送信者はメッセージを合法またはスパムとしてマークするだけです。 25以上の州は既に送信者にスパムにラベルを付ける（または制限する）ことを要求しており、スタンフォード大学の法律教授Lawrence Lessigは、スパマーをナビングするための報奨金で連邦政府のラベリング法を望んでいる。 カリフォルニア州パロアルトのHabeasは、民間のアプローチを持っています：埋め込まれた俳句。 企業や個人が電子メールを正当なものとしてブランド化するのを助けるために、メッセージヘッダーに著作権のある詩（”winter into spring/brightly appended/like Habeas SWE”）を使用することを推進している。 違反者は告訴することができます。
避けるべき言葉
最も明白なスパムのチップオフは何ですか？ アスクSpamArchive.org。その親、電子メールの保証会社CipherTrustは、ワイヤーで縛られるのための250,000以上のがらくたの電子メールを通ってとかし、スパムを持っている証拠となる印を識別した。
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