Leonio
06.05.2006, 19:06
AntispamSniper for The Bat! v.1.02.1
AntispamSniper for The Bat! provides a bullet-proof anti-spam and anti-phishing protection for your mailbox. The unique combination of several methods for automatic email classification shows impressive filtering quality.
Features:
The statistical trainable classification algorithm has unique characteristics. It learns your private correspondence, extracts the distinguishing features from messages of different classes and uses that information for effective analysis of other incoming messages. The algorithm improves its classification quality continuously with each new learned message.
The messages from whitelisted senders are not filtered by other methods and recognized as non-spam at once. The whitelist is updated on learning automatically.
The filtering rules are recognizing spam and ham by specific combinations of symbols in a body and headers of the email messages. The rules are optional, because the trained algorithm and a whitelist are very effective. But the accurately assembled lists of rules may improve the classification quality in cases when the algorithm is unable to select a certain class for a message with high probability.
Exceptions are the empirical conditions for filtering. For example, large messages are probably non-spam. The presence of certain types of attached files also can be a good sign for recognizing message as non-spam.
Anti-phishing module blocks most of the phishing attacks.
The filtering log allows you to track back the history of classifying messages and training the plug-in.
See the statistics of filtering as a table or as a nice chart.
Both The Bat! and Voyager are supported.
Основные характеристики:
Статистический обучаемый алгоритм имеет уникальные характеристики. Обучаясь на личной переписке, он выделяет отличительные признаки писем разных классов и эффективно использует эти данные для анализа другой входящей корреспонденции. По мере обучения алгоритм совершенствуется, улучшая качество классификации с каждым принятым письмом.
Письма из белого списка адресов (друзей) не фильтруются остальными методами и сразу распознаются как не-спам. Белый список опционально пополняется при обучении автоматически (плагин вставляет туда адрес отправителя писем, помеченных в почтовом клиенте как не спам).
Правила фильтрации для спама и нормальной почты дают возможность помочь обучаемому алгоритму в распознавании сообщений, которые можно четко классифицировать по определенным сочетаниям букв в теле или заголовках. Для нормальных писем это могут быть некоторые ключевые слова тела письма, которые используются в Вашей переписке, но никогда не могут встретиться в спаме. Для спама это наоборот могут быть вариации часто встречающихся рекламных фраз, которые исключены в нормальной корреспонденции. Правила создавать не обязательно, т.к. обучаемая часть с белым списком и без них позволяют фильтровать почту с высокой эффективностью. Но тщательно подобранные списки правил могут уменьшить количество ошибок, когда алгоритм не в состоянии отнести письмо к определенному классу с высокой вероятностью.
Правила для писем-исключений - это эмпирические условия распознавания нормальных сообщений. Например, используются знания о том, что большое письмо - это скорее всего не спам, т.к. это не характерно для массовых рассылок. Также наличие в письме вложения определенного типа может свидетельствовать о том, что письмо скорее всего не рекламное.
Имеется встроенный фильтр фишинговых атак.
Лог фильтрации позволяет просматривать историю фильтрации и обучения классификатора.
Статистику фильтрации можно посмотреть в табличном и графическом виде.
Поддерживаются The Bat! и Voyager.
AntispamSniper for The Bat! provides a bullet-proof anti-spam and anti-phishing protection for your mailbox. The unique combination of several methods for automatic email classification shows impressive filtering quality.
Features:
The statistical trainable classification algorithm has unique characteristics. It learns your private correspondence, extracts the distinguishing features from messages of different classes and uses that information for effective analysis of other incoming messages. The algorithm improves its classification quality continuously with each new learned message.
The messages from whitelisted senders are not filtered by other methods and recognized as non-spam at once. The whitelist is updated on learning automatically.
The filtering rules are recognizing spam and ham by specific combinations of symbols in a body and headers of the email messages. The rules are optional, because the trained algorithm and a whitelist are very effective. But the accurately assembled lists of rules may improve the classification quality in cases when the algorithm is unable to select a certain class for a message with high probability.
Exceptions are the empirical conditions for filtering. For example, large messages are probably non-spam. The presence of certain types of attached files also can be a good sign for recognizing message as non-spam.
Anti-phishing module blocks most of the phishing attacks.
The filtering log allows you to track back the history of classifying messages and training the plug-in.
See the statistics of filtering as a table or as a nice chart.
Both The Bat! and Voyager are supported.
Основные характеристики:
Статистический обучаемый алгоритм имеет уникальные характеристики. Обучаясь на личной переписке, он выделяет отличительные признаки писем разных классов и эффективно использует эти данные для анализа другой входящей корреспонденции. По мере обучения алгоритм совершенствуется, улучшая качество классификации с каждым принятым письмом.
Письма из белого списка адресов (друзей) не фильтруются остальными методами и сразу распознаются как не-спам. Белый список опционально пополняется при обучении автоматически (плагин вставляет туда адрес отправителя писем, помеченных в почтовом клиенте как не спам).
Правила фильтрации для спама и нормальной почты дают возможность помочь обучаемому алгоритму в распознавании сообщений, которые можно четко классифицировать по определенным сочетаниям букв в теле или заголовках. Для нормальных писем это могут быть некоторые ключевые слова тела письма, которые используются в Вашей переписке, но никогда не могут встретиться в спаме. Для спама это наоборот могут быть вариации часто встречающихся рекламных фраз, которые исключены в нормальной корреспонденции. Правила создавать не обязательно, т.к. обучаемая часть с белым списком и без них позволяют фильтровать почту с высокой эффективностью. Но тщательно подобранные списки правил могут уменьшить количество ошибок, когда алгоритм не в состоянии отнести письмо к определенному классу с высокой вероятностью.
Правила для писем-исключений - это эмпирические условия распознавания нормальных сообщений. Например, используются знания о том, что большое письмо - это скорее всего не спам, т.к. это не характерно для массовых рассылок. Также наличие в письме вложения определенного типа может свидетельствовать о том, что письмо скорее всего не рекламное.
Имеется встроенный фильтр фишинговых атак.
Лог фильтрации позволяет просматривать историю фильтрации и обучения классификатора.
Статистику фильтрации можно посмотреть в табличном и графическом виде.
Поддерживаются The Bat! и Voyager.