Bayesian Spam Filtreleri Nasıl Çalışır?

E-posta hesaplarımızı açarken bizi karşılayan yüzlerce istenmeyen e-postanın olmasa da onlarca saldırıya uğrayanlar, Bayesian spam filtreleri şeklinde bir mola umudu var. Yıllardır spam gönderenler, yaratıcılıkları ve her yeni spam filtresi geliştirildiğinde engellemeyi ayarlama ve engelleme becerilerinden dolayı spam engelleyicilerden bir adım önde kalmayı başardılar. Sonuç olarak, antispam yazılım geliştiricileri önlerindeki görevden emindi; spam gönderenlerin yeni ve yaratıcı tekniklerinden sürekli olarak öğrenebilen ve sonuç olarak spam engelleme oyununda asla geride kalmayan yazılımlar geliştirmek.

Ancak son zamanlarda, Bayes filtreleri biçiminde böyle bir çözüm geliştirilmiştir. Filtrelerin dayandığı Bayes istatistik yöntemi, e-postaları kategorilere ayırma öncülüne göre çalışır. Yazılım, açmayı seçtiğiniz ve basitçe sildiğiniz e-postaların bir kaydını alır. Bu arada, hem açtığınız hem de açmadığınız e-postaların özelliklerini izler. Zamanla bu toplu rakamlardan öğrenir. Sürekli görmezden geldiğiniz e-postalarda sıklıkla görünen belirli kelimeleri tanıyacaktır. Yazılım daha sonra bu belirli kelimenin yüksek sıklığına sahip e-postaları istenmeyen posta olarak kategorize etmeye daha eğilimli olacaktır.

Ancak Sue Teyzenizden gelen birkaç e-postayı açmamanın birdenbire Sue kelimesini içeren tüm e-postaların spam olarak kategorize edilmesine neden olacağından endişelenmemek için Bayes filtrelerinin toplamda çalıştığını bilmelisiniz. Bu, hangi e-postaların açılacağı ve hangilerinin açılmayacağına karar verirken, on binlerce kullanıcının olmasa da binlerce eyleminin algoritmayı etkilemeyeceği anlamına gelir. Böylesine geniş bir kullanıcı kitlesine yayıldığında ve böyle bir süre boyunca verileri bir araya toplayarak, yalnızca minimum düzeyde yanlış etiketleme tehlikesi vardır. Aksine, elde ettiğiniz şey, spam’ı engellemek için çok doğru ve uzun vadeli bir araçtır. Ne yazık ki, yanlış engellemeyi engelleyen aynı özellikler, Bayes istenmeyen posta filtresinin yeni bir istenmeyen posta gönderme tekniğinin ön dalgasını engellemesini de sınırlar. Bu nedenle, çoğu kez, algoritmada çalışılana kadar çatlaklardan gizlice spam göndermede yeni bir tekniğin etkisi birkaç gün veya hafta olur.

Bununla birlikte, aynı şekilde, Bayesian spam filtrelerinin en büyük faydalarından biri, kişiselleştirilebilmeleridir. Çevrimiçi ilgi alanlarınıza göre orantısız miktarda spam alırsanız, aslında bir Bayes spam engelleyicisini sizin için özellikle spam olan belirli kelimeleri ele alacak şekilde değiştirebilirsiniz. Başka bir deyişle, Bayes filtresi istendiğinde, aşırı engellemeden kaçınmak için dikkatli olacaktır, kullanıcı tarafından istendiğinde, yazılım herhangi bir tür spam e-postayı engelleyecek şekilde yapılabilir.

Ancak son zamanlarda bu teknoloji ticari olarak satışa sunuldu. Şu anda, satın alınabilen ve her e-posta parçasını açılmadan önce tarayan sınırlı sayıda istenmeyen posta önleme yazılım programında sunulmaktadır. Diğer form, posta sunucusu yazılımının kendisine gömülü olandır, yani müşterilerin e-postaları, e-posta sağlayıcısını açmadan önce bile taranmış ve sınıflandırılmıştır.