SpamBayes

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SpamBayes
Autor (es) original Tim Peters
Versión inicial Septiembre de 2002
Versión estable 1.0.4 / marzo de 2005
El adelanto del lanzamiento 1.1A6 / 06 de diciembre de 2008(2008-12-06)[1]
Estado de desarrollo Sin mantenimiento
Escrito en Python
Plataforma Multiplataforma
Disponible en Inglés Sólo
Tipo Filtrado de correo electrónico
Licencia PSFL
Sitio web SpamBayes.sourceforge.net

SpamBayes OSFA Bayesiano filtro anti-spam escrito en Python que utiliza técnicas establecidas por Paul Graham en su ensayo "A Plan de Spam". Posteriormente se ha mejorado por Gary Robinson y Tim Peters, entre otros.

La diferencia más notable entre un filtro Bayesiano convencional y el filtro utilizado por SpamBayes es que hay tres clasificaciones en lugar de dos: spam, correo basura (llamado jamón en SpamBayes) e inseguro. El usuario entrena un mensaje como jamón o spam; Cuando un mensaje de filtración, los filtros de spam generan 1:20 para el jamón y el otro para spam.

Si el calificación de spam es alta y la puntuación de jamón es baja, se clasificará el mensaje como spam. Si la puntuación de spam es baja y la puntuación de jamón es alta, el mensaje será clasificado como jamón. Si las puntuaciones son ambas altas o ambas bajo, el mensaje será clasificado como seguro.

Este enfoque conduce a un bajo número de falsos positivos y falsos negativos, pero puede dar como resultado un número de unsures que necesita una decisión humana.

Filtrado web

Trabajo ha entrado SpamBayes a aplicar filtro de contenido de internet mediante un servidor web proxy.[2][3]

Referencias

  1. ^ https://sourceforge.net/projects/SpamBayes/files/SpamBayes/1.1A6/changelog.txt/download
  2. ^ https://mail.Python.org/pipermail/SpamBayes-dev/2003-December/001804.html
  3. ^ https://OSDir.com/ml/mail.spam.SpamBayes.devel/2008-05/msg00004.html

Enlaces externos

  • Sitio web oficial
  • Idea original de Paul Graham
  • Ensayo sobre mejoras en la idea original de Graham
  • Explicando cómo funciona SpamBayes
  • Papel de SpamBayes para la Conferencia sobre el correo electrónico y antispam
  • Ganar la guerra contra el spam: comparación de Bayesiano los filtros de spam

Otras Páginas

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