Entrena tu correo a reconocer el SPAM

MDaemon hoy ofrece características para luchar contra el correo no deseado y que puede ser muy eficaz en su bloqueo. Sin embargo, es posible que los mensajes no deseados pasen como correos convencionales de vez en cuando. Así como también es posible que algún mensaje correcto sea identificado por error en la carpeta de spam y bloqueado para ser entregado. Especialmente si usted trabaja en finanzas o la industria médica, donde hay más probabilidades de recibir mensajes de correo electrónico legítimo que contienen palabras comunes a la de spam.

Esto presenta un desafío: ¿Cómo pueden los administradores y los usuarios finales mejorar la precisión del filtro para los mensajes no deseados? Nuestra recomendación: el filtro bayesiano de MDaemon que le ayuda a “aprender” lo que es y lo que no es spam.

Usted puede estar pensando, “¿Qué es un filtro bayesiano?” El filtro bayesiano se basa en la lógica bayesiana, una rama de la lógica que se ocupa de la inferencia de probabilidad – la predicción de eventos del futuro basados ​​en eventos anteriores. En el filtrado de correo no deseado, esta característica de aprendizaje de MDaemon utiliza la lógica para hacer inferencias acerca de la probabilidad de que un mensaje sea spam en base a los patrones contenidos en ella y así cómo esos patrones se comparan con los patrones del motor de aprendizaje.

El aprendizaje bayesiano ayuda a entrenar el filtro de spam de MDaemon para ser más preciso con el tiempo, mediante muestras de mensajes reales de spam y los mensajes que no son spam. Esto es especialmente útil para las industrias médicas y financieras, donde ciertas palabras clave son van considerando un mensaje como “spam”. Esta característica también ayuda a reducir los falsos positivos (mensajes marcados erróneamente como spam) o falsos negativos (mensajes de spam que aparecen como mensajes convencionales).

Pero, ¿cómo funciona el filtro bayesiano de aprendizaje y cómo puede ser usado para entrenar el correo electrónico para reconocer el spam?

Cómo utilizar el filtro – La versión corta

Antes de entrar en los detalles de cómo utilizar las funciones de aprendizaje del filtro bayesiano de MDaemon, vamos a empezar con una descripción general de cómo usarlo. En primer lugar, el administrador permite el aprendizaje bayesiano en MDaemon. A continuación, el administrador crea las carpetas públicas y los usuarios introducen los mensajes. Se insertan los mensajes que son spam y los que no son a esas carpetas.  También los mensajes enviados como archivos adjuntos pueden alimentar al motor bayesiano de aprendizaje. Los usuarios que reciben falsos negativos o falsos positivos pueden a su vez alimentar con estos mensajes al motor bayesiano utilizando diferentes métodos. De forma predeterminada, después de 200 mensajes de correo no deseado y otros que no son spam, el filtro bayesiano de aprendizaje se lleva a cabo y el contenido de estos mensajes se añaden a una base de datos de “tokens”.

Las instrucciones para los administradores

El administrador tiene que permitir el filtro bayesiano de aprendizaje en MDaemon, y configurar el acceso a carpetas de Bayes y opcionalmente configurar direcciones de reenvío, como se describe en los siguientes pasos.

  1. En MDaemon, vaya a Seguridad | Filtro de correo no deseado, y haga clic sobre la clasificación bayesiana en el menú de navegación de la izquierda.
  2. Marque la primera casilla para habilitar la clasificación bayesiana.
  3. Por defecto, la segunda caja (Horario de aprendizaje bayesiano para la medianoche cada noche) está marcada. Si usted tiene una gran cantidad de correo no deseado y/o mensajes no-spam para aprender, es posible que desee programar el aprendizaje bayesiano a intervalos más frecuentes quitando la marca esta casilla e introduciendo un valor en el siguiente espacio en blanco, por ejemplo, cada 3 horas.
  4. La mayoría de los mensajes de spam son relativamente pequeños, por lo que, para mejorar el rendimiento, se puede introducir un límite en el “Tamaño de mensajes más grandes para aprender” 50.000 bytes es el valor predeterminado.
  5. Antes de habilitar direcciones de reenvío de spam, tenemos que crear carpetas públicas de spam y otra carpeta de mensajes que no son spam. Haga clic en el botón Crear para rellenar estos campos con la ubicación predeterminada para estas carpetas, o usar los botones a la derecha para especificar una ubicación diferente. Por defecto, el permiso de acceso a estas carpetas sólo se concede a los usuarios locales de dominios locales y se limita para buscar e insertar los archivos, así como leer, insertar y eliminar. Para evitar que los usuarios coloquen spam en la carpeta equivocada y viceversa, se puede quitar el acceso a estas carpetas para todos los usuarios excepto el administrador (a través de Configuración | Público, Administrador de carpetas), y crear otro par de carpetas de correo no deseado para que el administrador revise el que los mensajes en esas carpetas están correctamente colocados.
  6. Puede comprobar opcionalmente la casilla “Habilitar direcciones de reenvío de spam.” Cuando se marca esta casilla, los usuarios pueden reenviar falsos negativos o falsos positivos a spamlearn@yourdomain.com para alimentar con estos mensajes al motor.
  7. A los usuarios que se les hayan concedido los permisos de búsqueda y de inserción de acceso a las carpetas de correo no deseado pueden utilizar los iconos de pulgar hacia arriba y los pulgares hacia abajo en WorldClient para alimentar el spam (falsos negativos) y no spam (falsos positivos). Los administradores que desean eliminar estos iconos para todos los usuarios pueden editar el archivo MDaemon / WorldClient / Domains.ini y añadir lo siguiente:
    [Default:UserDefaults]
    DisableSpamButton=Yes
    DisableHamButton=Yes

Guarde el archivo y reiniciar MDaemon (o IIS, si es que WorldClient se ejecuta en IIS).

  1. Los administradores que desean eliminar estos iconos para un usuario específico pueden editar el archivo User.ini para el usuario (que se encuentra en MDaemon / Usuarios / example.com / (nombre de usuario) / WC) de la siguiente manera:
    [User] DisableSpamButton=Yes
    DisableHamButton=Yes

Instrucciones para usuarios finales

Ahora que el filtro de aprendizaje está configurado correctamente en MDaemon, los usuarios pueden comenzar a alimentar a los motores de las muestras de aprendizaje para ser más exactos. Hay varias maneras de entrenar el motor bayesiano para aprender – utilizando los iconos de pulgar hacia arriba y los pulgares hacia abajo en WorldClient, usando la función de arrastrar y soltar para llevar los mensajes de correo no deseado y los que deseados a su lugar adecuado (utilizando IMAP o Outlook Connector), o reenvíando los mensajes como archivos adjuntos al  spamlearn@ o hamlearn@y la dirección del dominio (útil para los usuarios POP).

El uso de WorldClient

La forma más fácil de entrenar el motor bayesiano de aprendizaje es seleccionar “Esto es spam” o “Esto No es Spam” (en WorldClient) O simplemente haciendo clic una vez en él para resaltarlo y, a continuación, seleccionar “Esto es spam” o hacer clic en el icono del pulgar hacia abajo. Si un mensaje es legítimo, se colocó en la carpeta de correo no deseado, se puede volver a mover con “Esto no es spam” o haciendo clic en el icono del pulgar hacia arriba.

Uso de arrastrar y soltar (IMAP y Outlook Connector)

Los usuarios de IMAP y Outlook Connector que cuentan con permisos pueden utilizar arrastrar y soltar para mover el mensaje a la carpeta de correo no deseado apropiado.

Reenvío como archivos adjuntos (POP3)

Los usuarios de POP3 pueden reenviar estos mensajes de spam (como un archivo adjunto) a las direcciones previamente mencionadas. Los mensajes enviados a estas direcciones deben ser recibidos a través de SMTP en una sesión que se autentican utilizando SMTP AUTH.

Consideraciones

Como se explica en el paso 5 anterior (en Instrucciones de administrador), cuando los usuarios de tienen acceso al filtro bayesiano de spam y a  las carpetas públicas que no son spam, es posible que los usuarios alimentan muestras de spam y no spam a las carpetas equivocadas, haciendo que el proceso de aprendizaje bayesiano sea menos eficaz, por lo tanto, es posible considerar la creación de un par de carpetas separadas de spam y no spam como carpetas públicas y después generar una revisión administrativa.

Conclusión

Cuando se utiliza correctamente el filtro bayesiano El aprendizaje es una herramienta poderosa para reducir el spam y existe garantía de que los mensajes legítimos no serán bloqueados por el filtro de correo no deseado. Más información se puede encontrar en los siguientes artículos de la base de conocimiento:

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