系统管理工具包: 过滤电子邮件中的垃圾邮件和病毒

核心提示： 图 1. 典型垃圾邮件过滤解决方案的体系结构然而，设置初始系统只是整个解决方案中的一个部分，系统管理工具包: 过滤电子邮件中的垃圾邮件和病毒(3)，对于长远的规划来说，您需要考虑如何始终能够处理垃圾电子邮件问题，您可以向该服务报告垃圾邮件，这样一来，因为垃圾邮件制造者不断地寻找着新的方法和

图 1. 典型垃圾邮件过滤解决方案的体系结构

然而，设置初始系统只是整个解决方案中的一个部分。对于长远的规划来说，您需要考虑如何始终能够处理垃圾电子邮件问题，因为垃圾邮件制造者不断地寻找着新的方法和欺骗方式，即使您已经使用了某种垃圾邮件过滤解决方案，但其准确率也不可能达到 100%。

下面将介绍如何确保跟踪和报告任何没有捕获的垃圾邮件。

设置报告邮箱

Bayesian 垃圾邮件过滤技术通过将“垃圾邮件”单词与“正常”单词进行比较来实现过滤任务。但问题是，您应该如何划分正常单词和垃圾邮件单词呢？针对不同的人群，这个结果将有所不同。

例如，如果您在药房工作，那么您很可能会收到大量包含药品名称的电子邮件。不幸的是，人们常常通过垃圾电子邮件来兜售药品，并且系统可能会阻止您希望接收的真实消息。幸运的是，Bayesian 系统可以使用过去的经验作为其决策基础，因此对于哪些是垃圾邮件、而哪些不是垃圾邮件，您向 Bayesian 过滤器说明的越清楚，这个过滤器将越能够更好地正确识别电子邮件。

所有支持学习功能的系统都应该提供某种形式的脚本或者应用程序，而它们可用于接受消息文本。例如 SpamAssassin，它提供了 sa-learn 脚本，您可以使用该脚本将消息分别标识为垃圾邮件或者非垃圾邮件 (Ham)。您还可以使用一些从报告中获益的其他解决方案。Razor 垃圾邮件过滤器提供了一种基于服务器的服务，您可以向该服务报告垃圾邮件，这样一来，其他更多的用户就可以从您将该电子邮件标识为垃圾邮件的操作中获益。