Cari Blog Ini

Sabtu, 14 Juli 2012

0 Dua Utama Grup Of Spam!


Ada dua jenis utama spam, dan mereka memiliki efek yang berbeda pada pengguna Internet. Dibatalkan Usenet spam adalah satu pesan dikirim ke 20 atau lebih newsgroup Usenet. (Melalui pengalaman panjang, Usenet pengguna telah menemukan bahwa setiap pesan yang diposting ke newsgroup begitu banyak sering tidak relevan dengan sebagian besar atau semua dari mereka.) Usenet spam bertujuan lurkers, orang yang membaca newsgroup tetapi jarang mem-posting atau memberikan alamat emailnya . Usenet spam yang merampas pengguna utilitas dari newsgroup dengan menabrak mereka dengan rentetan iklan atau posting yang tidak relevan lainnya. Selanjutnya, Usenet spam yang merongrong kemampuan sistem administrator dan pemilik untuk mengelola topik yang mereka terima pada sistem mereka.

Saya pikir itu mungkin untuk menghentikan spam, dan yang berbasis konten filter adalah cara untuk melakukannya. Tumit Achilles dari pengirim spam adalah pesan mereka. Mereka dapat menghindari setiap hambatan lain yang mengatur. Mereka sejauh ini, setidaknya. Tapi mereka harus menyampaikan pesan mereka, apa pun itu. Jika kita dapat menulis perangkat lunak yang mengakui pesan mereka, tidak ada cara mereka bisa mendapatkan sekitar itu. Email spam target pengguna individu dengan pesan surat langsung. Daftar spam email yang sering dibuat oleh Usenet posting, mencuri mailing list internet, atau mencari di Web untuk alamat. Email spam biasanya biaya pengguna uang-saku untuk menerima. Banyak orang - orang dengan layanan telepon diukur - baca atau menerima surat mereka, sementara meter berjalan, sehingga untuk berbicara. Spam biaya mereka uang tambahan. Selain itu, biaya uang untuk ISP dan layanan online untuk mengirimkan spam, dan biaya ini dikirimkan langsung ke pelanggan.

Pendekatan statistik tidak biasanya yang pertama orang mencoba ketika mereka menulis filter spam. Naluri pertama Kebanyakan hacker 'adalah mencoba untuk menulis perangkat lunak yang mengakui sifat individu spam. Anda melihat spam dan Anda berpikir, empedu yang orang-orang untuk mencoba mengirimkan saya mail yang dimulai Dear Friend atau memiliki baris subjek yang huruf besar semua dan berakhir di delapan tanda seru. Saya dapat menyaring hal-hal yang dengan sekitar satu baris kode.

Tetapi keuntungan yang nyata dari pendekatan Bayesian, tentu saja, adalah bahwa Anda tahu apa yang Anda ukur. Fitur-mengakui filter seperti SpamAssassin menetapkan skor spam ke email. Pendekatan Bayesian memberikan probabilitas yang sebenarnya. Masalah dengan skor adalah bahwa tidak ada yang tahu apa artinya. Pengguna tidak tahu apa artinya, tetapi lebih buruk lagi, begitu juga dengan pengembang filter. Berapa banyak poin yang harus mendapatkan email untuk memiliki kata seks di dalamnya? Kemungkinan dapat tentu saja keliru, tapi ada sedikit ambiguitas tentang apa artinya, atau bagaimana bukti harus dikombinasikan untuk menghitung itu. Berdasarkan corpus saya, seks menunjukkan probabilitas .97 dari email yang berisi sebagai spam, sedangkan seksi menunjukkan .99 probabilitas. Dan Aturan Bayes ', sama-sama jelas, mengatakan bahwa email yang berisi kedua kata akan, bila tidak ada (tidak mungkin) dari setiap bukti lain, memiliki kesempatan 99,97% menjadi spam.
SHARE TWEET

0 comments:

Posting Komentar

Tolong yah Kawan untuk berbagi komentar anda di blog saya, satu kata yang anda tulis sejuta pahalanya bagi anda ^^v