Some de los filtros más simples simplemente escanear los libreta de direcciones y permiten a los usuarios de dominios de confianza y contactos conocidos en contacto con usted. Este es un formato muy básico y se utilizó en la primera generación de filtros. Tecnología trasladó a un nivel superior después de que incluir mecanismos más complejos como las listas negras DNS.
En este método, una posible spammer se alzó como una entrada DNS y el nombre de dominio de origen del correo se busca, si hay algo sospechoso acerca de esta entrada o si la entidad es un spammer conocido, entonces el correo se bloquea . Hay algunos medios de mayor colaboración de bloqueo de spam también. Algunos de estos filtros se utilice una inteligencia colectiva de muchos receptores de spam. En este método, cuando un correo está marcado como spam, la información se transmite a un servidor central y la información compartida con otros usuarios de la software.
However filtro de correo no deseado, todos estos no son métodos muy eficientes y para ser honestos, son bastante rudimentaria en cómo funcionan. Los mejores filtros de spam con casi el 100 por ciento de éxito son los que utilizan las matemáticas complejas para calcular la probabilidad y la realidad aprender de usuario para identificar el correo spam. Hay dos lógicas de back-end que se utilizan en estos filtros. Filtrado bayesiano es un método por el uso de algunos filtros.
Este método funciona mediante la identificación de la presencia de algunas palabras clave en cada correo que está marcado como spam por el usuario de correo electrónico. Durante un período de tiempo, el software, entonces se acumula una probabilidad estadística de un correo de ser un correo spam. Finalmente, el software puede funcionar de forma completamente independiente. El otro método que se utiliza se llama discriminación Markovia. Esto utiliza la misma premisa que el método anterior, pero es más potente, ya que comprueba las ocurrencias de frases enteras.
Esto es importante porque