Métodos de filtrado de spam

El correo basura es una molestia mucho tiempo, así como una fuente potencial de un virus de la computadora, que es particularmente peligroso para las redes de organizaciones. aplicaciones anti-spam desarrollados para contrarrestar este problema suelen utilizar uno de los dos grandes tipos de filtro: basada en listas o basado en contenidos, que pueden combinarse con otros métodos. basado en listas y filtros basados ​​en contenido son a su vez de varios tipos, con sus propias ventajas y desventajas.

Lista negra

filtros basados ​​en la lista de trabajo mediante la categorización de los remitentes, el bloqueo de los mensajes de los spammers y permitiendo que los mensajes de los usuarios de confianza. Los bloques del método lista negra mensajes de una lista preestablecida de spammers conocidos que cree. Los controles de filtro de spam para ver si la dirección IP o el correo electrónico de un mensaje entrante está en la lista negra y, de ser así, rechaza el mensaje. Las desventajas de este método son los falsos positivos si un spammer envía correo basura desde una dirección IP compartida por los usuarios legítimos de correo electrónico y el fracaso para captar nuevos brotes de spam por los spammers que han cambiado las direcciones IP y de correo electrónico. La lista negra de un sistema de listas negras en tiempo real puede ser de otro fabricante mantenido, lo que reduce el mantenimiento sino que también reduce el control sobre lo que está en la lista, de acuerdo con TechSoup.org.

Lista blanca

Las listas blancas son listas de remitentes de confianza, que por lo general son utilizados por los filtros de spam, junto con otras características para que no demasiados mensajes legítimos están bloqueadas, como lo serían en un estricto sistema de lista blanca, de acuerdo con TechSoup.org. Una técnica de filtrado de correo no deseado agresiva utiliza una lista blanca junto con la verificación automatizada. Los mensajes de los usuarios no en la lista aprobada generan un mensaje de desafío que contiene instrucciones para el remitente para responder con el fin de ser añadido a la lista blanca, de acuerdo con IBM.com. La principal desventaja de esta técnica es que coloca una carga extra a los remitentes legítimos.

greylist

sistemas de la lista gris inicialmente rechazar los mensajes de usuarios desconocidos y enviar un mensaje de fallo en el servidor. Si el usuario intenta de nuevo, el mensaje es aceptado y que se añade a una lista de remitentes autorizados. Listas grises aprovechan la tendencia de los spammers para enviar sólo un lote de correo basura una vez, pero pueden retrasar la entrega de correo, de acuerdo con TechSoup.org. Al igual que el sistema de listas-y-desafío blanco, que también colocan una ligera carga de los remitentes legítimos.

Palabra-Based

filtros basados ​​en contenido de la base del proceso de filtrado de palabras o frases en los mensajes individuales, de acuerdo con TechSoup.org. El filtrado basado en la palabra se aprovecha del hecho de que el spam utiliza términos que no se encuentran comúnmente en los correos electrónicos personales o de negocios; Sin embargo, los falsos positivos pueden ocurrir si el filtro está configurado para bloquear las palabras más comunes que podrían aparecer en el spam o correo electrónico legítimo, como "descuento". Los spammers también deliberadamente escribir mal las palabras clave para evadir estos filtros, lo que significa que el tiempo se debe tomar para actualizar la lista.

Heurístico

Los filtros heurísticos o basados ​​en reglas tienen en cuenta múltiples términos que se encuentran en el correo electrónico, asignar puntos altos a los términos sospechosas tales como "Viagra" y los puntos inferiores a las palabras ordinarias para producir una puntuación total. El resultado que un mensaje tiene que recibir para ser bloqueado se determina por la aplicación & # 039; s administrador. Los falsos positivos pueden ocurrir si el sistema está configurado para ser agresivo, y los spammers pueden evitar ciertas palabras con el fin de evitar el filtro, de acuerdo con TechSoup.org.

bayesiano

filtros bayesianos son el tipo más sofisticado de filtrado basado en contenido, utilizando leyes de la probabilidad matemática para filtrar los mensajes. El usuario de la aplicación se prepara el filtro por indicadores de mensajes manualmente y el filtro añade palabras y frases que se encuentran en los mensajes de spam y legítimos de listas separadas. El filtro se calcula la probabilidad de que un mensaje entrante es spam basado en sus dos listas, de acuerdo con TechSoup.org. filtros bayesianos construir constantemente su lista de palabras basado en los mensajes recibidos. Su principal desventaja es el periodo de formación.