|
|
 | Spam Bayes
Fra : Morten Snedker |
Dato : 09-08-06 09:00 |
|
Hvorledes fungerer Spam Bayes. Hvem/hvad bestemmer, hvad der er spam?
Ex. ryger ordrebekræftelser fra shg.dk i mit spamfilter. E-mails fra
radiohorsens.dk, hvor jeg er tilknyttet, ryger i.
Jeg har heldigvis mulighed for at whiteliste dem hos min
e-mail-udbyder, men er alligevel nysgerrig efter, hvorledes det
fungerer?
mvh
--
Morten Snedker
http://www.planprojekt.dk | http://www.dbconsult.dk
Privat: http://www.vinthervej2.dk
| |
 Bjarke Andersen (09-08-2006)
| Kommentar
Fra : Bjarke Andersen |
Dato : 09-08-06 19:09 |
|
Morten Snedker <morten.snedker@planprojekt.dk> crashed Echelon writing
news:3d5jd25881jb990egkmp4n2ens7qdi3mk5@4ax.com:
> Hvorledes fungerer Spam Bayes. Hvem/hvad bestemmer, hvad der er spam?
>
> Ex. ryger ordrebekræftelser fra shg.dk i mit spamfilter. E-mails fra
> radiohorsens.dk, hvor jeg er tilknyttet, ryger i.
>
> Jeg har heldigvis mulighed for at whiteliste dem hos min
> e-mail-udbyder, men er alligevel nysgerrig efter, hvorledes det
> fungerer?
Svjv er det en slags point system hvor indholdet bliver delt op i bidder og
scorer point. Medianet af dette skal så være over eller under en grænse for
at det markeres som spam.
Pointene kan blive tildelt efter, er der html i mailen, specielle html
opbygninger og individuelle ord.
Du skal huske et bayesian filter er ikke perfekt før det er blevet trænet i
at mails, der er ok og dem som er spam. Altså ikke nøjes med at tagge spam,
men osse rigtige mails.
Her er 2 eksempler på bayesian resultat fra mit filter (SpamPal)
X-Bayesian-Result: Clean (0)
X-Bayesian-Words: afmeld 0 fiction 0 hvis 0 klik 0 lyst 0 nyhedsbrev 0
rune! 0 samtidig 0 sony 0 til 0 tilbud 0 tilbud! 0 vores 0 være 0 ønsker 0
X-Bayesian-Result: Spam (99)
X-Bayesian-Words: bottom 5 clean 98 color 4 drug 99 felt 99 for 4 looked 99
men 3 moment 99 soft 97 they've 94 tricks 97 was 96 without 96 you 4
--
Bjarke Andersen
Wanna reply by email? Remove the spammer in address
| |
|
|