Bayesi szűrő

Az elektronikus levelezés rákfenéje a spam, a kéretlen levél. Aki így vagy úgy nem védekezik a spam ellen, azt óhatatlanul ellepik a kihagyhatatlan ajánlatok, soha vissza nem térő meggazdagodási lehetőségek, elektronikus szóróanyagok, de rosszabb esetben még a bankszámlája elérését is kicsalhatják tőle. Szerencsére tengernyi spamszűrő van a piacon, melyek – több-kevesebb sikerrel – megóvnak minket az ilyen jellegű zaklatástól. Alapvetően két helyen védekezhetünk: a saját gépünkön vagy már magán a kiszolgálón. Az előbbi módszer az otthoni felhasználók számára praktikus, de aki saját levelezőszerverrel rendelkezik, jobban teszi, ha előretolja védelmi állásait, és már csírájában – a szerveren – elfojtja a bajt. Ezzel vállalati szinten központosítható és egyszerűsíthető a védekezés.

A GFI MailEssentials szoftvere a szerverre települő spamszűrők között az egyik piacvezető, világszerte több mint 30 000 rendszert véd. A sikeres szoftver már a tizenkettedik verziónál tart, tökéletesen együttműködik a Microsoft Exchange (200/2003/4/5/5.5) szerverekkel és a Lotus Notesszal (a 4.5-ös verziótól fölfelé), de bármilyen más SMTP levelezőszerverrel is.

A MailEssentials legerősebb fegyvere a kéretlen levelek ellen a Bayes-tételen alapuló tartalomelemzést használó szűrő. A módszer lényege, hogy a szoftver tartalmi elemzést készít a levelekről (nem csak a címükről), és a bennük előforduló szavak gyakorisága alapján szűri ki a spamet. A hátterében két adatbázis áll, amelyeket saját magunk is létrehozhatunk, de a MailEssentials automatikusan is felépíti őket. Az egyikbe pakolhatjuk a valódi leveleket (ham) a másikba a spameket. A rendszer ezután elkészíti a két levéltömeg profilját, majd ezzel veti össze a beérkező leveleket. Ha az e-mail tartalmi karaktere hasonlít a spamekéhez, kiszűri.

Egyes spamszűrők (például az Exchange Serverbe épített) használnak bayesi szűrést, de azokban általában fix ham-adatbázis van, amely nem szabható a felhasználókra. A MailEssentials ham-adatbázisát saját kimenő és legitim beérkező leveleinkből építhetjük fel, sőt azt is beállíthatjuk, hogy az összes kimenő levelet automatikusan vegye lajstromba, ezzel napról napra hatékonyabb lesz a védelem. A spamadatbázis nemcsak a kiszűrt spamekkel, hanem a GFI oldaláról egy folyamatosan frissülő listával is bővíthető, így a legújabb kéretlen levelek ellen is hatékonyan lesz képes védekezni a rendszer.

A bayesi szűréshez szükséges adatbázisok akkor lesznek hatékonyak, ha legalább 3000 ham és 3000 spam kerül a listákra, vagy a rendszert legalább két héten át tanítgatjuk. Ennyi idő alatt a kisebb vállalatoknál is előáll a szükséges levélmennyiség.

A cikk még nem ért véget, kérlek, lapozz!