Binciki yadda yadda bayanai ke taimakawa wajen kiyaye akwatin saƙo naka
Bayanan spam na Bayesian lissafin yiwuwar saƙo a matsayin spam dangane da abinda yake ciki. Ba kamar maɗauran abubuwa masu sauƙi masu sauƙi ba, nazarin spam na Bayesian ya samo asali daga wasikun banza kuma daga wasikun mai kyau, wanda ya haifar da karfi, daidaitawa da ingantacciyar tsarukan spam wanda, mafi mahimmanci, baya dawowa da kowane lamari mara kyau.
Ta Yaya Zaku Gano Jirgin Jakadan?
Ka yi la'akari da yadda kake gano spam . Ganin kallon ido sau da yawa ne. Ka san abin da spam yayi kama da, kuma ka san abin da kyau mail kama.
Halin yiwuwar spam mai suna mail mai kyau yana kusa da ... zero.
Buga Hotuna na Bincike na Intanit Kada Ka Sauya
Shin, ba zai zama mai girma ba idan masu bincike na spam atomatik suka yi aiki kamar haka?
Buga k'wallafin bayanan spam na ciki yana gwada haka. Suna neman kalmomi da sauran halaye na spam. Kowane nau'i mai halayen an sanya kashi, kuma ana amfani da zangon spam ga dukan sakon daga lissafin mutum. Wasu zane-zane masu ban mamaki suna neman halaye na wasikar halal, suna rage sakamakon karshe na saƙo.
Abubuwan da za su iya yin amfani da ƙwaƙwalwar ajiya sunyi aiki, amma kuma yana da hanyoyi masu yawa:
- Jerin halaye an gina shi daga spam (da kuma wasikar mai kyau) da ke akwai ga injiniyoyin tace. Don samun cikakken fahimtar spam na kowa wanda zai iya samowa, dole a tattara mail a daruruwan adiresoshin imel. Wannan ya rage karfin filtata, musamman saboda halaye na mail mai kyau zai zama daban-daban ga kowane mutum , amma ba a la'akari da wannan ba.
- Abubuwan da za a nema suna da yawa ko žasa a cikin dutse . Idan masu ba da launi suna yin ƙoƙari don daidaitawa (kuma su sa spam suyi kama da wasikar mai kyau zuwa filtaniya), dole ne a yi amfani da halayen haɓaka tare da hannu - har ma da babbar ƙoƙari.
- Sakamakon da aka sanya zuwa kowane kalma yana iya dogara ne akan ƙayyadadden ƙayyadaddun, amma har yanzu yana da sabani. Kuma kamar jerin halaye, bai dace ba da yanayin canzawa na spam gaba ɗaya kuma ba bukatun kowane mai amfani.
Bayani na Spam Tsarin Bincike na Tsara, Yarda da Kyau
Bayani masu nazari na gizo-gizo na Bayesian suna da mahimmancin filtattun abubuwan da ke ciki. Sakamakon su yana kawar da matsalolin sauƙaƙe na banza spam, duk da haka, kuma yana yin haka sosai. Tun da rashin raunin zazzabi yana cikin jerin halayen halayyar halayyar halayen da halayen su, an kawar da wannan jerin.
Maimakon haka, zangon spam na Bayesian suna gina jerin kansu. Da kyau, kuna farawa tare da babban bakon imel ɗin da kuka ƙaddara azaman spam, da kuma wani sakon mail mai kyau. Filin yana duba duka biyu kuma yayi nazari da wasikar halal da kuma spam don lissafa yiwuwar halaye daban-daban da ke fitowa a cikin wasikun banza, da kuma mai kyau mail.
Yadda Bayar da Hoton Bincike na Bayesian Ya Bincika Imel
Abubuwan halayen Bayesian spam tace za su iya zama:
- kalmomin a cikin jikin saƙo, ba shakka, da kuma
- da rubutun kai ( sakonni da saƙo , alal misali!), amma har ma
- wasu al'amura kamar HTML / CSS code (kamar launuka da sauran tsarawa), ko ma
- kalmar nau'i-nau'i, kalmomi da
- Bayanai na meta (inda wata magana ta bayyana, alal misali).
Idan kalma, "Cartesian" alal misali, ba ya bayyana a spam amma sau da yawa a cikin imel ɗin da aka samo asali, yiwuwar "Cartesian" yana nuna spam yana kusa da sifilin. "Toner", a gefe guda, ya bayyana ne kawai, kuma sau da yawa, a spam. "Toner" yana da matukar yiwuwa na samuwa a cikin spam, ba yawa a kasa 1 (100%) ba.
Lokacin da sabon saƙo ya zo, ana nazari ta tacewa ta Bayesian spam tace, kuma yiwuwar cikakken saƙon zama spam an ƙidaya ta amfani da halaye na mutum.
Sakamakon saƙo ya ƙunshi "Cartesian" da "toner". Daga waɗannan kalmomi ne kawai ba a bayyana mana ko muna da wasikun banza ko wasiƙa ba. Sauran halayen (zai yiwu) kuma yana nuna damar da zai iya ba da damar tace sakon a matsayin mai amfani da wasikun banza.
Bayanin Spam Bayesian Za su iya koya ta atomatik
Yanzu cewa muna da kayyadewa, ana iya amfani da sakon don horar da takarda ta ƙara. A wannan yanayin, ko dai yiwuwar "Cartesian" yana nuna alamar mail mai kyau (idan sakon da ke dauke da "Cartesian" da "toner" ana samun su ne spam), ko kuma yiwuwar "toner" da ke nuna spam dole ne a sake dubawa.
Amfani da wannan fasaha ta atomatik, zangon Bayesian zasu iya koya daga nasu da kuma yanke shawara na mai amfani (idan ta yi hulɗa da hannu ta hanyar zanewa). Hanyoyin da aka yi na Bayesian yana tabbatar da cewa sun fi tasiri ga mai amfani da imel. Yayinda yawancin spam na mutane suna da nau'o'in halaye irin wannan, wasikar halal ne ta bambanta ga kowa.
Ta Yaya Zazzabi zasu Bayyana Bayanin Bayesian?
Abubuwan halartar wasikar halal suna da mahimmanci ga tsarin Bayarwa na spam na Bayesian kamar yadda spam yake. Idan an horar da maɓuɓɓuka na musamman ga kowane mai amfani, masu ba da lafazi zasu sami lokaci mai mahimmanci aiki a kan dukkanin mutane (ko ma yawancin mutane) spam filters, da kuma filters iya daidaita da kusan duk abin da spammers kokarin.
Masu ba da labaran za su sa shi ne kawai bayan da aka ba su horo na Bayesian idan sun sanya saƙonnin saƙonnin su kama da sauran imel ɗin da kowa zai iya samu.
Masu ba da launi ba sau da yawa suna aika irin imel na imel. Bari mu ɗauka wannan shi ne saboda wadannan imel ba su aiki a matsayin imel ɗin kuɗi ba. Saboda haka, chances ba za su yi ba a lokacin da talakawa, m imel ne kadai hanya don yin shi baya spam filters.
Idan masu shafukan yanar gizo sun canza zuwa imel da yawa, duk da haka, za mu ga mai yawa spam a cikin Akwati na wasiku, kuma imel na iya zama takaici kamar yadda yake a zamanin kwanakin Bayani (ko ma muni). Har ila yau, zai rushe kasuwa don yawancin spam, ko da yake, kuma haka ba zai dade ba.
Ƙwararrun Ma'aikata na iya zama Bayani na Spam Filter & # 39; s Achilles & # 39; Hasdige
Ɗaya daga cikin bambance-bambance za a iya ganewa don masu ba da launi don aiki ta hanyar zangon Bayesian ko da tare da abubuwan da suka saba. Ya kasance cikin yanayin kididdigar Bayesian cewa kalma daya ko halayyar da take nunawa da yawa a mail mai kyau zai iya zama muhimmiyar don juya duk wani sako daga neman zabin spam don a nuna shi kamar naman alade ta hanyar tace.
Idan masu samfurori sun sami hanya don ƙayyade kalmomi masu kyau-ta hanyar yin amfani da bayanan dawowa na HTML don ganin wane sakonnin da ka buɗe, misali, za su iya hada da ɗaya daga cikin su a cikin takunkumi na junkuna kuma su kai gare ka ko da ta hanyar daɗaɗɗun saƙo. horar da Bayesian tace.
John Graham-Cumming ya gwada wannan ta hanyar barin zanen Bayesian guda biyu da ke yin aiki da juna, "mummunan" wanda yayi daidai da abin da aka samo saƙonni ta hanyar tarar "mai kyau". Ya ce yana aiki, kodayake tsari yana cin lokaci da kuma hadaddun. Ba mu tsammanin za mu ga yawancin wannan lamari, akalla ba a kan babban sikelin ba, kuma ba'a dace da halaye na imel na mutane ba. Ma'aikatan Spam na iya (kokarin) su fito da wasu kalmomi don kungiyoyi (wani abu kamar "Almaden" don wasu mutane a IBM watakila?) Maimakon.
Yawancin lokaci, wasikun banza zai zama (muhimmi) bambam daga wasiku na yau da kullum ko kuma ba zai zama spam ba, ko da yake.
Ƙarƙashin Ƙasa: Tsarin Bayesian & # 39; s zai iya zama da nakasa
Binciken Bayani na spam na filtattun fayiloli ne wanda:
- an horar da su musamman don gane kowane mai amfani da wasikun imel na imel da kuma wasikar mai kyau , yana sa su sosai tasiri da kuma wuyar daidaitawa ga masu spammers.
- zai iya ci gaba da kuma ba tare da ƙoƙari ba ko manual analysis dace da sababbin hanyoyin bincike na spammers.
- dauka takardar mai amfani na mai amfani da kowane mai amfani kuma ku sami raƙuman ƙananan lambobin ƙarya .
- Abin baƙin cikin shine, idan wannan ya sa makanta ya dogara ga mazabun Bayani na anti-spam, hakan zai haifar da kuskuren lokaci mafi tsanani . Hanyoyin da ke faruwa na karya ƙarya (spam wanda yake kama da wasiku na yau da kullum) yana da damar haɓakawa da kuma masu amfani da shi.