类似、但不相同的信息，识别其中已经被确认为垃圾邮件的信息。举例来说：如果您经常受垃圾邮件此地困扰一定对下面的词汇不会陌生："代理服务"、"招生"、"现金"，是不是在你一看到他们就不免联想到垃圾邮件呢？
其实这就是垃圾邮件的指纹，和反病毒技术的特征码识别的思想是共通的。反垃圾邮件防火墙通过识别类似、但不相同的信息，找出其中已经被确认为垃圾邮件的信息，最后完成对垃圾邮件的识别。
当然指纹检查的准确性依赖于垃圾邮件的指纹库，反垃圾邮件防火墙先给邮件中出现的每一个字符赋予一个数值，值得一提的是这个数值的确定是按照特定垃圾的用词规律特点进行分类，再利用统计方法然后再给这封邮件计算出一个综合的数值。也可以根据是否与其他多次收到的邮件相似来判定（多次收到相似的邮件很可能就是垃圾邮件）。
2 贝叶斯智能分析
贝叶斯智能分析的说法在我看来有赶时髦的嫌疑，主要是受上学时人工智能课程的毒害，和对智能字眼满天飞的视觉疲劳，毕竟一个技术如果能和智能挂钩的话，多少显得高深了不少。事实上这个智能分析就是一个统计学定律的应用而已，当然客观的说这个统计学的应用确实让反垃圾邮件聪明了不少。好了闲话说多了浪费大家时间,我们今天不讲贝叶斯定律，直接开始介绍贝叶斯反垃圾邮件算法，通过算法我们可以看出这个智能分析其实是将IP阻挡名单、垃圾页码：[1] [2] [3] [4] [5] [6] [7] [8] 第3页、共8页 |
