Алгоритмы

Анти-Спам применяет следующие технологии для анализа почтовых сообщений:

• Анализ фраз по базе Recent Terms. При использовании технологии Recent Terms Анти-Спам сравнивает фразы, входящие в сообщение, с фразами, характерными для спама. Образцы фраз содержатся в регулярно обновляемой базе.

  Использовать расширенную базу. При использовании расширенной базы эффективность технологии Recent terms значительно повышается.

• Анализ заголовков сообщений (PDB). С помощью технологии PDB Анти-Спам анализирует заголовки сообщений с помощью эвристических правил.
• Распознавание изображений (GSG). Анти-Спам применяет технологию GSG для распознавания спама, приходящего в виде изображений.
• Самообучающийся алгоритм анализа текста (iBayes). Алгоритм iBayes решает, является письмо полезным или спамом, на основе частоты использования в тексте сообщения слов, характерных для спама. Вам необходимо обучить алгоритм iBayes до начала работы.

В результате анализа сообщения с помощью этих технологий оценивается вероятность того, что почтовое сообщение является спамом.

Вам рекомендуется изучить алгоритм работы Анти-Спама прежде чем менять факторы спама и потенциального спама.

С помощью ползунка или поля ввода в блоке Фактор спама задайте значение вероятности, при превышении которого в поле Тема сообщения будет добавлена метка [!! SPAM].

С помощью ползунка или поля ввода в блоке Фактор потенциального спама задайте значение вероятности, при превышении которого в поле Тема сообщения будет добавлена метка [?? Probable Spam].

Если значение вероятности меньше фактора потенциального спама, сообщение считается полезным.

Вы можете настроить дополнительные признаки распознавания спама, нажав на кнопку Дополнительно.