En gros: chaque mot a une probabilité d'être un mot appartenant à un spam, cette probabilité est calculé grâce à ce que tu lui apprends (quand tu marques un messages comme spam). Quand un nouveau mail arrive, il calcule la somme pondéré des proba de chaque mot et si cette proba est supérieure à K, alors c'est un spam... il met alors à jour ses probabilités pour les mots du mails.
Intéret:
- Il apprend "tout seul", à partir d'un certains moment... imagine qu'il sache que viagra c'est du spam, les mails avec viagra sont du spam, ensuite tu reçois du spam pour trucmuche, le spam précise que ce n'est pas du viagra, comme le mot viagra est présent, le mail est un spam... il en profite alors pour apprendre le mot trucmuche comme étant probablement partie d'un spam... et si tu reçois du spam pour trucmuche (ne contenant plus le mot viagra), ça continue à fonctionner.
- Ca dépend du contenu du mail, pas d'une black list/white list.
- Les false positive sont assez rare
- Ca s'adapte à ton type de courrier indésirable (si tu es un fan de viagra, et que tu ne marques donc pas les mails sur le viagra comme spam, ce ne sera pas du spam, la plupart des autres méthodes vont te marquer le mail comme spam... mais bon faut être fan de ça aussi ;)
Défaut:
- Il faut qu'il apprenne, et ça peut être très long (c'est seulement à partir de qq centaines de mails que ça devient "correct").
- Comme toutes méthodes, ce n'est pas parfait, y'a parfois des erreurs. Ces erreurs auront tendance à se répéter (c'est pour ça que bcp ajoute une white list qui force un message comme non spam).
- Vu que ça dépend de l'utilisateur, difficile de l'appliquer à tous un serveur mail de façon réellement efficace.
- C'est assez lourd comme méthode, il faut parser le mail, splitter les mots, les mettre en forme, calculer leur proba, etc... c'est donc pas aussi rapide que "chercher le mot "sex" dans le sujet.
[^] # Re: Je filtre mes mails avec
Posté par tene . En réponse au sondage Je filtre mes mails avec. Évalué à 2.
En gros: chaque mot a une probabilité d'être un mot appartenant à un spam, cette probabilité est calculé grâce à ce que tu lui apprends (quand tu marques un messages comme spam). Quand un nouveau mail arrive, il calcule la somme pondéré des proba de chaque mot et si cette proba est supérieure à K, alors c'est un spam... il met alors à jour ses probabilités pour les mots du mails.
Intéret:
- Il apprend "tout seul", à partir d'un certains moment... imagine qu'il sache que viagra c'est du spam, les mails avec viagra sont du spam, ensuite tu reçois du spam pour trucmuche, le spam précise que ce n'est pas du viagra, comme le mot viagra est présent, le mail est un spam... il en profite alors pour apprendre le mot trucmuche comme étant probablement partie d'un spam... et si tu reçois du spam pour trucmuche (ne contenant plus le mot viagra), ça continue à fonctionner.
- Ca dépend du contenu du mail, pas d'une black list/white list.
- Les false positive sont assez rare
- Ca s'adapte à ton type de courrier indésirable (si tu es un fan de viagra, et que tu ne marques donc pas les mails sur le viagra comme spam, ce ne sera pas du spam, la plupart des autres méthodes vont te marquer le mail comme spam... mais bon faut être fan de ça aussi ;)
Défaut:
- Il faut qu'il apprenne, et ça peut être très long (c'est seulement à partir de qq centaines de mails que ça devient "correct").
- Comme toutes méthodes, ce n'est pas parfait, y'a parfois des erreurs. Ces erreurs auront tendance à se répéter (c'est pour ça que bcp ajoute une white list qui force un message comme non spam).
- Vu que ça dépend de l'utilisateur, difficile de l'appliquer à tous un serveur mail de façon réellement efficace.
- C'est assez lourd comme méthode, il faut parser le mail, splitter les mots, les mettre en forme, calculer leur proba, etc... c'est donc pas aussi rapide que "chercher le mot "sex" dans le sujet.