Filtrado bayesiano
Un método estadístico de filtrado de spam que aprende del correo ya clasificado como spam o no spam, y puntúa los mensajes nuevos según los tokens que contienen.
Qué significa
El ensayo A Plan for Spam de Paul Graham, de 2002, popularizó el enfoque: en lugar de reglas escritas a mano, el filtro cuenta con qué frecuencia aparece cada palabra o token en el spam conocido y en el correo legítimo conocido (ham), y combina esas probabilidades para juzgar un mensaje nuevo. Como aprende del correo de cada usuario u organización, se adapta a lo que recibe esa audiencia.
Apache SpamAssassin incluye un plugin Bayes descrito como un clasificador probabilístico de estilo bayesiano basado en el algoritmo de Graham. Se entrena con sa-learn y, de forma predeterminada, no se activa hasta haber aprendido 200 mensajes de spam y 200 de ham, para ser preciso.
Para los remitentes, esto significa que los patrones de contenido que los destinatarios han reportado repetidamente pueden contar en contra de mensajes posteriores que los compartan, incluso de otro remitente.
Términos relacionados
En este sitio
Fuentes
En qué se basa esta definición. La redacción es nuestra; los hechos son de las fuentes.
- Paul Graham: A plan for spampaulgraham.com
- Apache SpamAssassin: Bayes pluginspamassassin.apache.org
- Apache SpamAssassin: Mail::SpamAssassin::Confspamassassin.apache.org
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