Como os provedores de e-mail reconhecem e filtram e-mails de spam?

Como os provedores de e-mail reconhecem e filtram e-mails de spam?

Como os provedores de e-mail reconhecem e filtram e-mails de spam?

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Os serviços que filtram os spams têm sido companheiros quase constantes para o mundo desde o início da internet. 

O spam atravessa as caixas de entrada com ofertas desnecessárias e golpes que a maioria das pessoas não daria uma segunda olhada se fossem pressionados.

Mas como o spam é filtrado em primeiro lugar? 

O processo de filtragem de e-mails é bem distinto ao reivindicar os e-mails relevantes dos não relevantes.

Bem, vamos dar uma olhada na fábrica de chocolate figurativa e ver como as coisas funcionam.

Como é diferenciado o e-mail de spam dos normais?

Primeiro, os desafios. Bem, há muito pouco para distinguir o e-mail de spam dos e-mails normais. Um computador não pode reconhecer o que é e o que não é relevante apenas olhando para sua tela. Há também a questão da variedade. 

O e-mail de spam não tem nenhuma característica distinta e é de muitos tipos diferentes. Seja branding desnecessário, golpes irritantes ou tentativas de phishing de dados, há mais de um rosto para reconhecer.

Através do ponto de vista de uma Inteligência Artificial (IA)

Existem alguns parâmetros simples que a IA pode seguir para impedir o spam. Primeiro, é verificar o número de destinatários. Frequentemente, os emails de spam são encaminhados como várias cópias ocultas, para não alertar seus destinatários.

No entanto, algoritmos integrados para sites e aplicativos de e-mail podem identificar e-mails ocultos excessivos e categorizar o e-mail como spam. 

Outros fatores a serem reconhecidos são textos curtos, geralmente algumas frases e muitas letras maiúsculas. Esses parâmetros constituem a regra geral que todas as IA de otimização da caixa de entrada tendem a seguir.

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O método Bayes contra spam

A IA pode ser ensinada a reconhecer quando um determinado conjunto de palavras ou frases agrupadas se assemelham fortemente a um e-mail de spam.

Um exemplo popular usado atualmente é o ingênuo Bayes, que (para simplificar significativamente o conceito) permite que o AI aprenda o comportamento preditivo quando fornecido a um conjunto de preditores. 

 Embora esse método certamente não seja infalível (conjunções, por exemplo, são palavras que aparecem em todos os e-mails, independentemente da relevância do usuário), ele certamente se provou eficaz, com algum trabalho colocado na definição de seus preditores.

Ensinando a máquina a reconhecer spams

A IA não consegue aprender a reconhecer spam por conta própria, o processo deve começar alimentando-o com exemplos de spam e e-mail normal e informando quem é qual (um processo denominado treinamento). 

O spam também deve ser processado antes do treinamento. Dividir e-mails em partes menores e concisas ajuda o algoritmo a reconhecer frases específicas que devem ser destacadas, bem como a reconhecer quais palavras são inúteis para diferenciar spam de e-mails relevantes. 

As conjunções acima mencionadas são um exemplo disso. A maioria das empresas possui até bibliotecas inteiras repletas de exemplos para a IA se empanturrar e melhorar seu aprendizado.

Nada é perfeito nem a máquina

Como mencionado antes, o modelo ingênuo de Bayes é inerentemente falho. Embora seja altamente eficaz, em última análise, ele depende de estatísticas e probabilidades para eliminar o spam. 

Novamente, os computadores não têm o conhecimento ou a consciência para compreender linguagens como nós. Portanto, mesmo o correio normal pode ser vítima de IA incapaz de coletar o contexto dos e-mails. 

Em última análise, nossa discussão foi uma maneira simples de definir a filtragem. Empresas como o Google têm algoritmos ainda mais sofisticados em funcionamento. No final das contas, este autor espera que os leitores ainda saiam desta página sentindo-se iluminados.

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