Vebijêrin ka çiqas çiqas alîkarî li karsaziya xwe pak bikin
Fotora spasên Bayesian li ser naveroka wê li ser naveroka pêxemberê spama dakêşînin. Ji hêla fîlmên hêsan ên hêsan ên hêsan, fîlmên spî yên Bayesian spama û ji navnîşên baş dizanin, bi awayekî pir xurt, adaptasyon û bandorê dijwar-spî hîn dibe, bi awayekî herî baş, xeletiyek neheqiyên derewîn.
Çawa Hûn Jînk Email?
Hûn difikirin ku hûn çawa spas bibînin. Hestiyarek lezgîn pir caran tête. Hûn dizanin kîjan sp spam dixwaze, û hûn dizanin kîjan posta baş e.
Pirsgirêka spama digerin mîna nameyek baş nêzîkî ... zero.
Filters-Based Content-Scoring Daxistin Do Not Adapt
Ma gelo ew qutên spokdar yên otomatîk mîna vî awayî, ne pir baş be?
Fîlmên tomarbarkirî yên spama vekin Ew peyvên din û taybetmendiyên din ên taybet ên spama digerin. Her curek taybetmendiyek her kesek xercî ye, û ji bo tevahiya peyamek spankek ji hesabên kesane pêk tê. Hin fîlên sîgorteyê jî ji bo taybetmendiyên peyamên hiqûqî digerin, lêgerînek peyama dawîn binêrin.
Vê gavê fîlma karûbar dixebite, lê ew jî çend derengî hene:
- Lîsteya taybetmendiyên ji hêla spama (e-nameya baş) ve ji hêla pîşesazên felterê ve tê çêkirin. Ji bo ku hûn bigihîjin qenciyeke speklekî berbiçav a ku dikarin bibin, nameyek bi sedan e-nameyên navnîşan bêne kom kirin. Ev bandoriya fîlmên qels dike, bi taybetî ji ber taybetmendiyên peyamên baş dê dê her kesî cûda bibin , lê ev nayê hesab kirin.
- Taybetiyên ku lê digerin ji hêla keviran re bêtir an jî kêm in . Heke spammers hewl bikin ku hewl bikin (û xuya bikin wekî mîna posta baş a fîlûlên baş), taybetmendiyên jibergirtinê divê bi desthilatdariya xwe biqewimin be - hewldarek hîn jî.
- Ji bo hejmareke her hejmar tê texmînkirin hema li gorî texmînek baş e, lê hîn jî ew bi awayekî kêfî ye. Û mîna lîsteya taybetmendiyan, ne tenê bi guhertina cîhanê ya spama bi gelemperî ne jî bi hewceyên bikarhênerên kesek bikar tîne.
Filîla Bayesian Spam Tweak Kişandin, Better û Better Getting
Fotûrên spas ên Bayesian jî celebên materyalên bingehîn-ên jî hene. Vê nêzîkbûna wan bi pirsgirêkên hêsantirên sembolî yên berbiçav digirtin, tevî, û ew radîkal dike. Ji ber ku qelsiya fîlên sîgorteyê di lîsteya taybetmendiyê û hejmarên wan çêkirî de, di nav mirovan de tête avakirin.
Li berevajî, felên spas ên Bayesian lîsteyê xwe çêbikin. Bi îdeal, hûn bi rexşeyên mezin (yên mezin) yên ku hûn ji spama vekirî têne dest bi dest pê dikin, û kovê ya posta baş. Fîltan li herduyan binêrin û peyamên rastîn û herweha spama tedawî bikin ku hejmareya pêkanîna hin taybetmendiyên cûda di sp spam, û di nav baş.
Çawa Pirsgirêka Spanyayê ya Bayesian e-anî lêkolîn
Taybetiyên taybetmendiyê li Bayesian spamm dikare dikare bibînin:
- Gotinên di bedenê peyamê de, bê guman û
- serokên wê ( peyam û peyamên peyamê , ji bo nimûne!), lê herweha
- aliyên din ên wekî HTML / CSS-ê (wekî rengên din û formattirkirina din), an jî jî
- peyvên cot, û
- agahdariya meta (ku li ku derê taybetmendiyek xuya dike, ji bo mînak).
Ger peyvek "Cartesesian", wekî nimûne, tu caran di spama ne, lê bi gelemperî bi e-nameya erênî yên ku hûn difikirin, biqewimin têne xuya ne. "Toner", ji aliyê din ve, bi taybetî û piranî, di spama de tê nîşandan. "Toner" hejmareke mezin e ku di sp spam de ye, ne li jêr 1 (100%) ne.
Dema ku peyamê nû ye, ew ji hêla felsefeya Bayesiyan ve tête analîzkirin, û pêbaweriya peyamê ya spam tê bikaranîn.
Wateya peyamekê herdu "Cartesian" û "toner" hene. Ji van peyvan tenê ne diyar e ku ka em bi posta spam an jî nehêle ye. Taybetmendiyên din dê (hêvîdar û pirîtirîn) wê derfetek nîşan bide ku ji bo fîlmê veşartina an nameyê an wekî spama an nameya baş e.
Fîlmên Spas Bayesian dikare dikarin bixweber hîn bibin
Niha nuha ku em dabeşkirineke me heye, peyamê dikare bikar anîn ku ji bo xwe fala xwe hîn bike. Di vê rewşê de, yan jî derfeta "Cartesian" tête nîşana nîşana baş e (heger peyamek "Cartesian" û "toner" tê dîtin), an naveroka "toner" hebe ku spas nîşan dide.
Bi teknolojiya otomobîlan bikar bînin, fîlên Bayesian dikarin ji herdu xwe û biryarên bikarhêneran fêr bibin (eger ew bixweber bi destê felseşan re rast bikin). Têguhestina berbi Bayesian jî her weha piştrast dike ku ew ji bo bikarhênerek e-nameya kesane pir bandor in. Her çiqas pir kesan spas dibe ku taybetmendiyên wekhev in, nimûne ya rastîn ji bo herkesî re cihek cuda ye.
Çawa Spammers Fîlên Past Pastên Bayesian Bike?
Hin taybetmendiyên peyamên qanûnî yên ku ji bo spama ye, ji bo girîng e ku Bayesian spama fîlmê. Heke fîltên taybetî ji bo her bikarhênerek perwerde têne, spammers dê her demek zehmet e ku li ser her kesek (an jî pir kesan jî) felsefîlan dixebitin, û fîlte dikarin bi tevahî spammers hewl bikin.
Spammers dê tenê felîsên Bayesian baş ên ku ji wan re peyamên spama çêbikin wekhev e wek e-nameya normal e ku bibin.
Spammers bi gelemperî nameyên gelemperî naxwazin. Bila vê yekê em bisekinin, çimkî ev emails bi e-nameya junkê ne. Ji ber vê yekê, derfetên ku ew eynî, ew eynî rêbazên yekgirtî ne ku ew fîlên spamên berê yên çêtirîn in, dê wê nekin.
Heke spammers bi piraniya gelemperên gelemperî veguherînin, lêbelê em ê di hundurên Inboxê de gelek dostan bibînin, û e-nameyek dibe ku wekî rojên berê-Bayesian (an jî jî xirabtir) bû. Ew dê bazara piraniya spî jî, wê wenda kiriye, û hingê dê ji bo demek dirêj be.
Strate Indekator dikarin li Bayillên Spam Filter & # 39; s Achilles & # 39; Kerkê pê
Ji bilî bêpêşkêşek ji bo spammers têne dîtin ku ji hêla materyalên xwe yên normal ên firoştî yên bi Bayesian re dixebite. Ew di çarçoveyê de helbestek Bayesian e ku peyvek an jî taybetmendiyek ku pir caran bi xuya dike baş eşkere dibe ku pir girîng e ku ji bo peyamên mîna spama ku ji hêla felê tê vekirî tê veşartin veguherandine pir girîng e.
Heke spammers ji bo rêbaziya xwe rast bikin, peyvên baş-nameyan-bi rêya qeydên HTML -ê bikar bînin ku hûn bibînin ku peyamên we vekirî ye, ji bo nimûne-mînak, ew dikarin ji wan re yek ji wan re bişînin û di heman demê de jî di nav xwe de tête nav we. felsefê Bayesian perwerde.
Yûhenna Graham-Cumming hewl kir ku bi du alîgirên Bayesian re dixebite li dijî hevdû, "xirab" yek ji bo ku peyda têne peyda kirin ku felê "baş" firokek bigirin. Ew dibêje ku ew dixebite, her çiqas pêvajoyek dem û balkêş e. Em ne bifikirin ku em ê bibînin vê yekê pir tê dîtin, ne bi tenê li ser asta mezin, û ne bi taybetmendiyên nameyên kesan ên wekhev. Spammers dikare (ji bo hewl bikin) hin hûrgelan ji bo rêxistinan (tiştek "Almaden" ji bo hin kesan li IBM dibe ku tiştek bibînin?).
Bi gelemperî, spama herdem herdem ji (namûsê) ji navnîşa posteyê vekirî ye (pir girîng) an jî ew wê ne spam be.
Line Bottom: Strengthen Bayesian Filing Can Itnessness Be
Fotên spas ên Bayesian li ser fîlmên bingehîn ên ku ne:
- taybetî bi taybetî tête perwerde kirin ku ji navnîşa e-nameya kesk û spî ya baş eşkere nas bike , ew pir bandor û zehmet e ku ji bo spammersan re bigire.
- dikare berdewam û bêyî hewldanên an amadekariyê bêtir bi rêbazên herî dawî yên spammers bi hev re veguherînin.
- navnîşa bikarhênerek baş a hesabê navnîşan bikişîne û rêjeyên erênî yên rastîn hene.
- Mixabin, eger ev felseşiya blind ya li Filistînê li dijî Bayesian-spam dibe, ew çewtiyek demên din jî pir giran dike . Pir bandora negatîfên neyînî (spas ku bi awayek rêzdarî posteyê tê dîtin) dibe ku ew bikarhênerên bikar tengahiyê û bikarhênerên xemgîn bikin.