스팸 메일 차단 엔진

특징

개발 역사

2001년부터 스팸 메일 차단에 대한 연구 개발과 운영으로 많은 노하우가 결집된 안정적인 소프트웨어

학습형 스팸 메일 차단 시스템

스팸 메일 내용의 학습을 통해 95% 이상의 높은 차단율 제공

개인별 차단 시스템

서버단에서 일괄적으로 차단되는 방식은 유저별 다양성으로 불만을 초래하여 개인별 스팸 DB를 생성하여 운영

관리자가 설정한 유저의 스팸 DB 사용

학습을 하지 않는 유저를 위해서 회사별 관리자가 설정한 유저의 스팸DB로 차단 설정

개인별 화이트리스트 운영

믿을 만한 유저를 항상 정상 메일로 분류

일별 스팸 메일 리스트 발송

웹 메일 사용 유저는 발송되는 스팸 차단 리스트에 정상 메일이 있는지 검토 후 있을 경우 받기 가능


학습형 스팸 메일 차단 이론

  1. 메일이 들어오면 메일 내용을 분석하여 단어로 분리합니다.

    메일 내용 : 안녕하세요. 저는 한비로의 홍길동입니다.

    • - 안녕하세요.
    • - 저는
    • - 한비로의
    • - 홍길동입니다.
  2. 분리된 단어들은 수신되는 유저의 스팸 데이터베이스와 비교하여 스팸 단어들이 많이 포함되어 있는지 체크합니다.

    아래는 평형 상태의 저울입니다.

    스펨 메일과 정상 메일의 평형 상태의 저울

    분리된 내용과 스팸 데이터베이스를 참조하여 하나씩 올려놓는다고 생각하세요.
    스팸 데이터베이스에 "홍길동" 이 스팸으로 되어 있는 경우 위 저울은 왼쪽으로 기울어지게 됩니다.
    이런 방식으로 반복을 거듭하여 유저가 지정한 확률 이상일 경우 스팸으로 처리합니다.
    (위 예는 이해를 돕기 위한 최소한의 설명이고 실제 내부적으로는 더 복잡한 처리 과정이 이루어집니다.)

    이것은 특정 단어만 포함되어 있다고 바로 스팸 처리 하는 것이 아닙니다. 여러 단어들을 체크 후 스팸일 가능성이 얼마나 많은지를 따져서 스팸 처리하기 때문에 좀 더 정확하게 스팸 처리가 가능하게 됩니다.

    단 이것은 유저가 정상 메일, 스팸 메일 학습을 어느 정도 진행을 했을 경우 차단의 효과가 높습니다.

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