Eʻike i keʻano o nāʻikepili kōkua e mālama i kāu pahu pākiho maʻemaʻe
Hiki i nā kānana spam Bayesian ke helu i ka likelika o ka leka he spam e pili ana i nā mea. ʻO ka likeʻole o nā kānanaʻike haʻawina,ʻikeʻia ka hōʻailona spam a me nā mīkini maikaʻi, a me ka hoʻoikaikaʻana a me ka maikaʻi ponoʻole o nā hua'ōlelo.
Peheaʻoe eʻike ai i ka leka uila?
E noʻonoʻo pehea eʻike aiʻoe i ka spame . ʻO ka wikiwiki wikiwiki. ʻIkeʻoe i keʻano o ka pēpē, aʻikeʻoe i keʻano o ka meli maikaʻi.
ʻO ka likika o kahi spam e nānā nei e like me ka leka uila e pili ana ... zero.
KālepaʻIke i nā'Imike-NānaehanaʻIkeʻia
ʻAʻole anei i ka nui inā hoʻololi nā kānana spam like me ia?
Ke ho'āʻo nei i nā kānana spam punahele e ho'āʻo pono i kēlā. Ke nānā nei lākou i nā hua'ōlelo a me nāʻanoʻano likeʻole o ka spam. Hoʻokaʻawaleʻia kēlā me kēia māmā hiʻohiʻona i ke kau, a ua heluʻia kekahi helu spam no ka hua'ōlelo a pau mai kēlā me kēia helu. Nānā kekahi mau kānana hōʻailona no nāʻano o ka mēka pono, e hoʻohaʻahaʻa ana i ka helu hope loa o ka leka.
Hiki i nā kānana lanakila ke hana, akā, he mau hanana hoʻi kāna:
- Hoʻopukaʻia ka papa inoa o nāʻano mai ka spam (a me ka mēle maikaʻi) i loaʻa i nā mea hoʻokele engine. No ka hoʻomaopopo ponoʻana i kaʻikepili maʻamau e loaʻa paha i kekahi, pono e loaʻa i ka helu he mau leka uila. ʻO kēia ka mea e hoʻonāwaliwali ai i ka pono o nā kānana, akā, no ka mea e likeʻole nāʻano o ka mēle maikaʻi i kēlā me kēia kanaka , akā,ʻaʻole kēia e mālamaʻia.
- ʻO nāʻokoʻa e nānā ai heʻoi aʻe a'emi paha i hoʻonohonohoʻia i loko o ka pōhaku . Inā hana nā spammers i ka hoʻoikaikaʻana (a me kaʻikeʻana i ka mimiki e like me ka leka uila i nā kānana), pono e hoʻolālāʻia nāʻano hoʻohālikelike me ka lima -ʻo kaʻoi aku ka ikaika nui.
- ʻO ka helu i hāʻawiʻia i kēlā me kēia hua'ōlelo e hoʻonohoʻia paha ma muli o kahi kūpono maikaʻi, akā naʻe,ʻaʻole i pili. A e like me ka papa inoa o nāʻano,ʻaʻole ia e hoʻololi i ka loli hou o ka spam ma keʻano nui aʻaʻole hoʻi i nā mea e pono ai ka mea hoʻohana.
Nā Kōpena Spam Bayesian Kūkālua iā lākou iho, eʻoi aʻe ka maikaʻi a me ka maikaʻi
ʻO nā kānana spam Bayesian heʻano o nā kānana hoʻokumu i nā ihiwaiwai. Ke pale aku nei lākou i nā pilikia o nā kānana spam māmā, akā, a he hana weliweli. Ma muli o ka nāwaliwali o ka hoʻoili kopeʻana i loko o ka papa inoa kūkuluʻia o nāʻano a me kā lākou helu, ua hoʻopauʻia kēia list.
Ma kahi o nā kānana spam Bayesian, kūkulu lākou i ka papa inoa. Ma ke kūpono, hoʻomakaʻoe me kahi (nui) o nā leka uila āu i helu ai he spam, a me kahi pūpū o ka meli maikaʻi. Nānā nā kānana iʻelua a nānā i ka mēka pono a me ka spam e helu i ka likelika o nāʻano likeʻole iʻikeʻia i ka spam, a ma ka mēle maikaʻi.
Pehea eʻikeʻia ai kahi leka uila Bayesia i kahi leka uila
ʻO nā hiʻohiʻona i ka kānana spame Bayesian hiki ke nānā i kahi hiki ke:
- nā hua'ōlelo i loko o ke kino o ka leka,ʻo ia, a
- kona poʻo (nā mea hoʻouna a me nā ala hua'ōlelo , e like paha!), akā
- nā mea'ē aʻe e like me ka HTML / CSS code (e like me nā kala a me nā palapala'ē aʻe), aiʻole
- 'ōlelo pālua, nā hua'ōlelo a me
- ʻikeʻike (kahi kahi hua'ōlelo iʻikeʻia, e like paha).
Inā loaʻa kekahi hua'ōlelo, "Cartesian" i ka laʻanaʻole, akā, pinepine i ka leka uila i loaʻa iāʻoe,ʻo ka likelika e pili anaʻo "Cartesian" i ka spam e pili ana i ka zero. ʻO ka "Toner", ma kekahiʻaoʻao, keʻike waleʻia, a pinepine, i ka huapī. ʻO "Toner" kahi kiʻekiʻe loa o ka loaʻaʻana i ka huapuni,ʻaʻole nui ma lalo o 1 (100%).
Ke hiki mai kekahi leka hou, ua'ānaiʻia e ka kānana spesheses, aʻo ka likelika o ka hua'ōlelo holoʻokoʻa a pau e heluʻia me ka hoʻohanaʻana i nāʻano pono'ī.
Manaʻoʻia he "Cartesian" a me ka "toner" kekahi. Mai kēia mau hua'ōlelo wale nōʻaʻole i maopopo inā he spam a legit paha kāu. Hiki i nā mea'ē aʻe ke hōʻike i kahi likelika e hiki ai i ka filter ke hoʻololi i ka leka ma ka spam a iʻole ka leka uila maikaʻi.
Hiki i nā'eneki Spam Bayesian ke aʻo i kahiʻokoʻa
I kēia manawa i ka hoʻonohonohoʻana iā mākou, hiki ke hoʻohanaʻia ka leka no ke aʻoʻana i ka kānana. Ma kēiaʻano, e hoʻoihoʻia ka likelikaʻo "Cartesian" e hōʻike ana i ka mēle maikaʻi (ināʻo ka memo o ka "Cartesian" a me ka "toner" he spam), aʻo ka proba o "toner" e hōʻike ana i ka huapī.
Ma ke hoʻohanaʻana i kēiaʻano hana hoʻolālā-pono, hiki i nā kānanaʻo Bayesian ke aʻoʻia mai kā lākou pono'ī a me nā hoʻoholo o ka mea hoʻohana (inā hoʻoponopono lima ia i ka misjudgment ma o nā kānana). ʻO ka hoʻololiʻana o ka hōʻailona Bayesian ka mea iʻoi aku ka maikaʻi loa no ka mea nāna e hoʻohana i ka leka uila. ʻOiaiʻo ka hapanui o nā kānaka e like paha me nāʻano like, pono loa ka mēka pono e like me nā mea a pau.
Pehea e hiki ai i nā Spammers ke hōʻiliʻili i nā kānana Bayesian?
ʻO nāʻano o ka mēmelika pono e like me ka mea nui no ka hoʻopiliʻana i kaʻanuʻu spam. Inā hoʻonaʻauaoʻia nā kānana no kēlā me kēia mea hoʻohana, eʻoi aku ka wāʻoi aku o nā mea spammers e hana a puni i nā kānana spam a (a iʻole ka nui o nā kānaka), a hiki ke hoʻololi i nā kānana i ka mea nui e ho'āʻo ai nā mea spammers.
Na nā Spammers e hoʻopau i nā mea i hanaʻia ma hope o nā kānana Bayesian i hoʻonaʻauao maikaʻiʻia inā lākou eʻike pololei i kā lākou mau hua lewa e like me ka leka uila e loaʻa i nā mea a pau.
ʻAʻole hoʻouna pinepine nā Spammers i nā leka uila likeʻole. E noʻonoʻo i kēia no ka meaʻaʻole kēia hana a ka leka uila e like me ka leka uila. No laila, hikiʻole iā lākou ke hana i ka wā maʻamau, nā leka uila ka mea wale nō e hana ai i nā kānana spam.
Inā hoʻololi ka poʻe spammers i nāʻeleʻele hoʻonaninani maʻamau, akā, eʻike mākou i ka nui o ka lepe i loko o kā mākou Inboxes, a hiki paha i ka leka uila e hana hoʻonanea e like me ia ma mua o nā lā mua (aʻoi aʻe paha). ʻO ka mea i hōʻinoʻia i ke kālepa no ka nui o nāʻano spam, akā,ʻaʻole e lōʻihi lōʻihi.
Nāʻike ikaika e hiki ai ke lilo i kahi hōʻailona Spam Filter & # 39; s Achilles & # 39; Heel
Hiki keʻikeʻia he hoʻokahi wale nō no nā mea spammers e hana i ko lākou ala ma o nā kānana Bayesian me ko lākou mau mea maʻamau. Aia ma keʻano o nāʻike helu Bayesian kahi hua'ōlelo a mea paha iʻike pinepineʻia ma ka leka maikaʻi e hiki ke hana i ka mea nui e hoʻololi i ka leka mai ka nānāʻana e like me ka spam e heluʻia e like me ka ham e ka kānana.
Inā loaʻa i nā spammers kekahi ala e hoʻoholo ai i nā hua'ōlelo maikaʻi maikaʻi-ahi-ma o ka hoʻohanaʻana i nā palapala hōʻailona HTML eʻike ai i nā leka āu i wehe ai, e like me keʻano, hiki iā lākou ke hoʻokomo i kekahi o lākou ma ka leka uila a hiki iāʻoe ma kahi pūnaewele maikaʻi. ka papa heluʻo Bayesian.
Ua ho'āʻoʻo John Graham-Cumming i kēia ma ka waihoʻana i nā kānana Bayesian e kū'ē i kekahi i kekahi,ʻo ka "ʻino" e hoʻololi ana i kahi e loaʻa ai nā leka e loaʻa i ka kānana "maikaʻi". 'Ōleloʻo ia he hana ia, akāʻo ka hoʻolālā ka manawa eʻai a paʻakikī. ʻAʻole mākou e manaʻo eʻike nui mākou i kēia hanana, ma ka liʻiliʻiʻole ma kahi nui nui, aʻaʻole hoʻohālikelikeʻia i nāʻano leka uila o kēlā me kēia kanaka. Hiki i nā Spammers ke ho'āʻo i kekahi mau hua'ōlelo no nā hui (mea like "Almaden" no kekahi poʻe ma IBM paha?) Ma kahi.
ʻO ka maʻamau,ʻo ka spam (he mea nui) ka mea likeʻole mai ka leka uila aʻaʻole paha he spam.
ʻO ka mea haʻahaʻa: Bayesian Filtering & # 39;
ʻO nā kānana spamʻo Bayesian he mau waihona waihona waihona i:
- ua hoʻonaʻauao kūponoʻia e hoʻomaopopo i ka loiloi a me ka mēle maikaʻi o kēlā me kēia kanaka , a he mea paʻakikī a paʻakikī hoʻi e hoʻololi i nā mea spammers.
- hiki ke hoʻomau a me kaʻole o ka ikaika nui a me ka hoʻololiʻana o ka unuhiʻana i nā'ōkuhi hou loa o ka poʻe spammers.
- e lawe i ka leka maikaʻi a kēlā me kēia mea hoʻohana a loaʻa ka hapa liʻiliʻi loa o nā positena maikaʻi .
- ʻO ka mea pōʻino, inā e hilinaʻi kēia makapō i nā kānana anti-spam Bayesian, e hoʻololi i ka kuhihewa pinepine iʻoi aku keʻano koʻikoʻi . ʻO ka hopena e pili ana i nā'ōlelo hoʻopunipuni hoʻopunipuni (ka lehu e like me ka leka uila) e hiki ke pilikia a hōʻeha i nā mea hoʻohana.