Rich gateway之Bayes算法 垃圾邮件无所遁形

      随着社交网络日益发达，电子邮箱对于普通个人用户的重要性已经大大下降。但邮箱较其他沟通软件则是最正式的信息传递平台，同时兼具保密性质，所以依然是企业网络办公最主流的方式，然而，垃圾邮件的泛滥却让邮箱蒙上了一层阴影。

      据有关报告显示，2016年全国企业邮箱收到的垃圾邮件约73亿封，平均每天高达2000余万封。数量庞大的垃圾邮件开始不断霸占信箱空间，继而占用大量带宽并悄然地威胁着企业安全。随着勒索病毒等一系列的安全问题如雨后春笋般涌现的时候，人们才发现邮箱安全问题的解决迫在眉睫。

      为了应对日益猖狂的垃圾邮件、病毒邮件，彩讯反垃圾邮件网关Rich gateway采用市场上最成熟的反垃圾邮件解决方案，全面提升邮箱整体防御能力。而作为关键角色之一的——Bayes算法，在系统防护中发挥着极其重要的作用，可以达到99.7％的垃圾邮件识别率，是目前最有效的反垃圾邮件技术。下面简述Bayes算法的三大强大功能：

                                                               自主学习

      Bayes过滤技术具备自适应功能，即使变体字也难以逃脱Bayes的“法眼”。比如，垃圾邮件发送者开始使用"f-r-e-e"来代替“free”，从而绕过关键字检查。对Bayes而言，当它发现邮件中含有"f-r-e-e"时，由于正常邮件中从来没有发现这个词，因此含有这样字样的邮件被怀疑是垃圾邮件的可能性将急剧提升，"f-r-e-e"这个新词则成了垃圾邮件的指示器。再比如，垃圾邮件中用5ex代替sex，Bayes也能推算出这是垃圾邮件，即使垃圾特征再难被识别，Bayes也能快速应对。

      Bayes算法，除了通过事先对大批量人工分类的正常邮件和垃圾邮件进行学习，后期还可以提取高概率垃圾邮件特征，自行纳入垃圾邮件样本特征库，不断自我学习和成长，从而更精准地识别词条特征，全面降低垃圾邮件误判率。

                                                                    智能判断

      Bayes过滤技术对邮件的所有内容进行分析，而不仅仅是针对其中的某个关键词。例如，包含“free”“cash”“发票”字样的邮件不一定是垃圾邮件，如果采用关键字过滤技术，正常邮件也可能被过滤掉，难以达到理想的效果。

      Bayes算法充分考虑这些词在垃圾邮件和正常邮件中出现的概率，进行综合判断，智能把握“好”与“坏”之间的平衡。显然，Bayes算法远远高于非1即0的静态过滤技术。

                                                            偏好处理

      Bayes过滤技术独具个性化，能学习并理解用户对邮件的偏好。比如，‘mortgage’抵押一词对软件公司而言意味着垃圾，但对于金融类公司，则意味着合作商机。此外，垃圾邮件发送高手通常通过减少viagra、发票等垃圾词汇，或者在信中多掺杂一些如合同、文件等提高评分的词汇，来绕过一般的邮件内容检查。

      但由于Bayes具备的个性化色彩，要想成功地绕过Bayes的检查，垃圾邮件发送者就不得不对每个收件人的偏好进行研究，花费大量的时间精力，这是“不可能完成的任务”。

      随着企业的发展，企业邮箱成为黑客对企业发动网络攻击的首选，平均每天遭遇疑似网络攻击事件约1万件，全年预计总量约为365万件，严重危及企业商务合作和财产安全。Rich gateway采用Bayes算法，智能学习、科学判断邮件的类型，进行有效识别，使垃圾邮件无所遁形，将对个人或企业造成的影响降到最低，快速提升工作效率，全面防护系统安全！

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