Filtros Bayesianos anti-spam
Os filtros Bayesianos implementam um algoritmo de probabilidade baseado na Teorias de Bayes. Os programas que utilizam filtros Bayesianos devem passar por um período inicial de treinamento, no qual tratam conjuntos de mensagens legítimas e também mensagens que conhecidamente são spam, criando uma base de dados inicial com informações sobre as ocorrências de palavras em cada um dos casos. Após este período, o programa passa a avaliar as mensagens considerando as ocorrências de palavras e então classifica cada e-mail de acordo com a probabilidade de ser spam ou não, tomando como base o treinamento inicial. Também é possível que este processo de treinamento seja continuado com novas mensagens. Um filtro bastante popular de reconhecimento de spam é o SpamAssassin, um script em Perl que pode utilizar técnicas Bayesianas.
Os mesmos programas usados para desmontar mensagens para antivírus podem acionar filtros anti-spam. Ao contrário dos antivírus, porém, o foco desses filtros é muito mais o texto da mensagem do que os anexos.
O consumo de recursos computacionais é elevado, porém menos crítico que no caso dos antivírus, mas mesmo assim pode ser comprometedor em servidores de alto tráfego.
Para que o filtro se adapte ao caráter mutável do spam é necessário que o treinamento do filtro seja contínuo, com a identificação dos spams que não foram classificados e das mensagens que não são spam e que foram rotuladas como tal.
Como os filtros Bayesianos podem acarretar falsos positivos, é aconselhável não descartar uma mensagem marcada como spam, mas sim optar por colocá-la em quarentena. Esse problema pode ser agravado caso a base de dados com que ele toma decisão for desatualizada ou baseada em outro idioma.
Outra questão a ser considerada é o fato de estes filtros poderem ser driblados por spammers que introduzam "ruídos" em suas mensagens, ou seja, além do texto do spam são também introduzidas palavras aleatórias, letras, palavras em outros idiomas, etc. Deste modo, a análise estatística das ocorrências de palavras é afetada. Outra técnica que tem sido utilizada para driblar filtros Bayesianos é a utilização de "ASCII arte" e imagens para representar a mensagem.
fonte: http://www.antispam.br/admin/filtros/
Gabarito D
O filtro bayesiano é o processo de usar métodos estatísticos para classificar documentos por categorias. O filtro de Bayes foi definido depois do documento de Paul Graham, A Plan for Spam,[1] e transformou-se num mecanismo popular para distinguir um e-mail ilegítimo conhecido como spam de um e-mail legítimo.
Muitos programas de e-mail modernos como Mozilla Thunderbird utilizam a filtragem de spams através de inferência por meio da aplicação do teorema de Bayes.
"Retroceder Nunca Render-se Jamais !"
Força e Fé !
Fortuna Audaces Sequitur !