Cara Kerja Filter Spam Bayesian

diganggu oleh serangan puluhan atau ratusan email yang tidak diinginkan saat kita membuka akun email, ada cara menghilangkannya dalam bentuk filter spam Bayesian. Selama bertahun-tahun, pelaku spam mampu selangkah lebih maju dari pemblokir spam hanya karena kreativitas dan kemampuan mereka untuk menyesuaikan dan menghindari pemblokiran setiap kali filter spam baru dikembangkan. Akibatnya, pengembang perangkat lunak antispam yakin akan tugas di hadapan mereka. untuk mengembangkan perangkat lunak yang dapat terus belajar dari teknik baru dan kreatif para pengirim spam dan sebagai hasilnya tidak pernah ketinggalan dalam permainan pemblokiran spam.

Baru belakangan ini, solusi semacam itu dikembangkan dalam bentuk filter Bayesian. Metode statistik Bayesian, yang menjadi dasar filter, bekerja pada premis membagi email ke dalam beberapa kategori. Perangkat lunak ini mengambil log dari email yang Anda pilih untuk dibuka dan yang Anda hapus. Sementara itu, ini memonitor karakteristik email yang Anda buka dan yang tidak Anda buka. Seiring waktu, ia belajar dari angka agregat ini. Ini akan mengenali kata-kata tertentu yang sering muncul di email yang terus-menerus Anda abaikan. Perangkat lunak tersebut kemudian akan lebih rentan untuk mengkategorikan email dengan frekuensi tinggi dari kata tersebut sebagai spam.

Tetapi jangan sampai Anda khawatir bahwa tidak membuka beberapa email dari Aunt Sue akan tiba-tiba menyebabkan semua email dengan kata 'Sue' dikategorikan sebagai spam, Anda harus tahu bahwa filter Bayesian berfungsi secara agregat. Ini berarti, sementara keputusan Anda tentang email mana yang akan dibuka dan mana yang tidak akan memengaruhi algoritme, begitu juga aktivitas ribuan jika tidak puluhan ribu pengguna lain. 

Tersebar ke seluruh tubuh pengguna yang begitu luas, dan menggabungkan data selama periode tersebut, hanya ada sedikit bahaya dari pelabelan yang salah. Sebaliknya, yang Anda dapatkan adalah alat jangka panjang yang sangat akurat untuk memblokir spam. Sayangnya, karakteristik yang sama yang mencegah pemblokiran palsu juga membatasi filter spam Bayesian untuk memblokir gelombang depan teknik spamming baru. Jadi, seringkali efeknya adalah beberapa hari atau minggu dari teknik baru dalam spamming yang menyelinap melalui celah sampai berhasil di dalam algoritme.

Dengan cara yang sama, bagaimanapun, salah satu manfaat terbesar dari filter spam Bayesian adalah bahwa mereka dapat disesuaikan secara individual. Jika Anda menerima jumlah spam yang tidak proporsional berdasarkan minat online Anda, Anda sebenarnya dapat mengubah pemblokir spam Bayesian untuk memperlakukan kata-kata tertentu yang sangat berisi spam untuk Anda. Artinya, meskipun filter Bayesian yang tidak diminta akan berhati-hati untuk menghindari pemblokiran yang berlebihan, ketika diminta oleh pengguna, perangkat lunak tersebut dapat dibuat untuk memblokir semua jenis email spam tertentu.

Baru belakangan ini teknologi tersebut tersedia secara komersial. Saat ini ditawarkan dalam jumlah terbatas program perangkat lunak anti spam yang dapat dibeli dan yang memindai setiap bagian email sebelum dibuka. Bentuk lainnya adalah yang sebenarnya tertanam ke dalam perangkat lunak server email itu sendiri, yang berarti bahwa email pelanggan sudah dipindai dan diklasifikasikan bahkan sebelum dia membuka penyedia email mereka.