Email Marketing 101: Miten roskapostisuodatin toimii?

Spam suodattimet ovat ohjelmistoja, jotka on suunniteltu estämään ei-toivottua irtotavarana sähköposteja. Nämä suodattimet ovat yleensä osa sähköpostiohjelma ja analysoida sähköpostit kun he tulevat käyttäjät postilaatikkoon. Tekniikat, joita nämä suodattimet ovat monia toimia ja alkavat yksinkertaisin tekniikkaa tiedon jakamisen monimutkaisempia käytön matemaattisia funktioita laskea mahdollisuus postia sisältävä spam.

Some enemmän yksinkertaisia ​​suodattimet yksinkertaisesti skannata niitä osoitekirjaasi ja sallia käyttäjiä luotettujen toimialueiden ja tiedetään yhteystiedot ottaa sinuun yhteyttä. Tämä on hyvin yksinkertainen muoto ja käytettiin ensimmäisen sukupolven suodattimien. Teknologia siirtää ylös lovi jälkeen sisällyttää monimutkaisempia mekanismeja, kuten DNS mustalle listalle.

Tässä menetelmässä mahdollinen roskapostittaja on katseli kuin DNS merkintä ja verkkotunnus alkuperä posti katsoi ylös, jos on jotain hämärä tästä merkintä tai jos yhteisö on tunnettu roskapostittaja, niin posti on pysähtynyt, . On joitakin enemmän yhteistyöhön keinoja estää roskapostin samoin. Jotkut näistä suodattimien käyttää kollektiivista älykkyyttä monet roskapostin vastaanottajat. Tässä menetelmässä kun posti on merkitty roskapostiksi, tiedot sitten siirretään keskuspalvelimelle ja tiedot, jotka jaetaan muiden käyttäjien roskapostisuodattimen software.

However, kaikki nämä eivät ole kovin tehokkaita menetelmiä ja olla rehellinen, ovat melko alkeellisia, miten ne toimivat. Paras roskapostisuodattimet kanssa lähes 100 prosentin onnistumisprosentti ovat ne, jotka käyttävät monimutkaisia ​​matematiikka laskea todennäköisyys ja todella oppia käyttäjän tunnistamiseksi roskapostin. On kaksi loppupäätä logiikka, joita käytetään näiden suodattimien. Bayes-suodatus on menetelmä käyttää joidenkin suodattimia. Tämä menetelmä toimii tunnistamalla esiintyminen joitakin avainsanoja jokaisen postia, joka on merkitty roskapostiksi sähköpostin käyttäjä.

Yli ajan, ohjelmisto sitten rakentaa tilastollinen todennäköisyys sähköpostin on roskapostia. Lopulta, ohjelmisto voi toimia täysin itsenäisesti. Toinen menetelmä, jota käytetään kutsutaan Markovia syrjintää. Tämä käyttää samaa filosofiaa kuin edellinen menetelmä, mutta on tehokkaampi, koska se tarkistaa esiintymiä koko lauseita. Tämä on tärkeää, koska jotkut liukas kirjallisesti peittää esiintyminen avainsanan voisi liukua läpi Bayes method.

Understanding miten roskapostisuodattimet työ on ensimmäinen askel retuning sisällön irtotav