Электронная почта – своеобразный почтовый ящик, на который приходят электронные письма. Огромное количество пользователей активно используют электронный ящик для выполнения различных команд или обменом информации. Но у электронной почты есть один существенный минус – спам, который засоряет всю электронную почту совершенно ненужными рассылками. Поэтому программистом пришлось работать над блокировкой «мусора». Однако что бы не придумывали разработчики, спамеры находили способы для продолжения своей рекламы. Все это продолжалось до появления программы «анти-спам». Именно она позволила пользователям оградиться от спамовых рассылок.
Чтобы анти-спам действительно работать, пришлось внедрить в программное обеспечение несколько технологий:
- Черный список.
Одним из первых способов для борьбы со спамом начал использоваться черный список. Он позволяет добавить адрес спамщика в блокировочный лист, вследствие чего сообщения от заблокированного адресата не будут поступать на ваш электронный ящик. В начале внедрения данной технологии, многие говорили, что это все бесполезное занятие, а на практике оказалось, что это вполне действенный метод. Конечно, от всего спама избавиться таким способом не получилось, но количество спама значительно уменьшилось.
- Голосование.
Более активные пользователи электронного ящика знакомы с таким способом, как спам голосование. То есть если вам пришло письмо, которое по каким-то причинам вас не устраивает, то вы можете проголосовать за него, как спам. Если за это же письмо проголосуют и другие пользователи, то данный отправитель будет заблокирован, как спамщик.
- Анализ.
Метод анализа включает в себя сканирование всех входящих сообщений и отсеивание спама по определенным критериям. Эти критерии пользователи смогут установить сами. Данный метод используется довольно редко, так как для того, чтобы он действовал эффективно, необходимо определенное количество программистов, следящих за новыми уловками спамеров и внедрением новых технологий.
- Bayesian.
Данный фильтр работает действеннее всех. Вначале Bayesian сканирует сообщения, которые были прочитаны пользователем и те, которые пользователь отклонил. На основе полученных данных фильтр начинает блокировать ненужные сообщения и оставлять только те, которые интересны для определенного пользователя.
