AntispamSniper для Windows Mail
Описание
Фильтр автоматически обучается на исходящей почте, передаваемой по обычным соединениям, и добавляет адреса получателей в белый список автоматически.
Черный список адресов используется для блокировки сообщений от определённых отправителей и опционально пополняется при обучении автоматически.
Лог фильтрации позволяет просматривать историю фильтрации и обучения классификатора.
DNSBL сервисы позволяют отсеивать спам по IP адресу отправителя.
Статистика фильтрации, которую можно посмотреть в табличном и графическом виде.
Плагин может удалять спам прямо на сервере, скачивая заголовки писем с определённых учетных записей. Список учётных записей для проверок заполняется автоматически для обычных POP3 и IMAP соединений и вручную для защищенных соединений.
AntispamSniper для Windows Mail обеспечивает надёжную антиспамовую и антифишинговую защиту для вашего почтового ящика. Комбинация из нескольких методов автоматической классификации почты дает отличное качество фильтрации спама при минимуме ошибок. Встроенный механизм проверки заголовков позволяет удалять большую часть спама прямо на сервере, не скачивая все письма полностью. Поддерживаются протоколы POP3 и IMAP.Ключевые возможности:
Статистический алгоритм, который обучается на личной переписке, выделяет отличительные признаки писем разных классов и эффективно использует эти данные для анализа другой входящей корреспонденции. По мере обучения алгоритм совершенствуется, улучшая качество классификации с каждым принятым письмом.
Автоматически обновляемый список стоп-слов служит для распознавания спама по ключевым словам в теме писем.
Антифишинговый фильтр защищает от кражи персональных данных, распознавая поддельные ссылки в письмах.
Белый список адресов(друзей), письма из которого не фильтруются остальными методами и сразу распознаются как не-спам. Белый список опционально пополняется при обучении автоматически (плагин вставляет туда адрес отправителя писем, помеченных в почтовом клиенте как не-спам).
Правила фильтрации для спама и нормальной почты дают возможность помочь обучаемому алгоритму в распознавании сообщений, которые можно чётко классифицировать по определённым сочетаниям букв в теле или заголовках.