99.86%的垃圾邮件识别率，金笛邮件是如何做到的？

[mailker]

99.86%的垃圾邮件识别率，金笛邮件是如何做到的？

垃圾邮件会导致邮件系统的可用性变差。据调查，企业员工每天在处理垃圾邮件上花费的时间在30分钟~1个小时。好多人宁愿用免费的邮箱也不用公司的邮箱，就是因为垃圾邮件充斥其中，处理起来浪费时间、浪费精力。

邮件系统作为一个有30多年历史的通讯技术，在全世界是仅次于Web应用的第二大应用。金笛邮件从2000年开始从事邮件系统的开发和研究，专注于邮件领域，经过十多年的研究开发，始有所得。在邮件方面和反垃圾邮件方面的产品也渐渐趋于成熟。

用过金笛邮件网关产品的客户惊呼，邮箱里看不到垃圾邮件，还以为系统出了问题呢。

众所周知，能做到99%的垃圾邮件识别率就已经很难。100封垃圾邮件能识别出99封，这就是极高的水平。金笛在此基础上，经过几百项技术革新，又向上推进了0.86%，1000封垃圾信可以识别出998.6封。能到达这个水平，在国内寥寥无几，在世界上屈指可数。那金笛是如何做到的呢？

① 创新的基于信任的反垃圾邮件模式。金笛不是把邮件当做对象孤立地、静态地去判断处理，而是通过收件人与发件人的关系动态地处理，网络化地分析，从而收到很好的效果。

② 用户参与优化机制。如果没有用户的参与，再好的反垃圾邮件系统也是不完美的。用户参与的方式如果过于复杂，也会不实用，终因麻烦而放弃。金笛通过几个特定邮件地址做接口，只要给这spam、notspam、邮箱发信，就可以参与改进提高反垃圾邮件的效果，从而渐次提高反垃圾邮件的识别率，经过一段时间的使用之后，可以从99.86%，提到99.99%。只要给white、notwhite发信，就直接可以对某些重要的邮件放行、停止放行。此做法简便易行。

③ 自动学习机制。贝叶斯算法在很多反垃圾邮件系统都用到。最麻烦的莫过于训练垃圾邮件。金笛的做法是让系统自动学习。不需要人为干预。另外把贝叶斯从邮件体应用到邮件头，是金笛的一个创造性发明。因为邮件体是会经常变的，即使是同一个垃圾邮件发送者，也会时时变更发送的主题、内容，而邮件头确不是经常变、也不是轻易能变的。通过在邮件头部应用bayes，把垃圾邮件发送者用到MESSID、HOSTID、Recieved等属性记录下来，在实际使用中常收到四两拨千斤的效果。

④ 多种技术手段同时使用，集成打分机制。文艺比赛经常看到有专家团队，每个专家打分，最后所有专家打分的结果订名次。这种结果通常比较合理的。如果只有1个专家定生死，难免有失偏颇。金笛邮件网关受此启发。一种技术好比是一个专家，金笛在处理一封垃圾邮件时，同时使用几十项技术，每项技术分别占不同的权重，最后形成的邮件分数通常是比较合理的，这样就极大地提高的垃圾邮件的识别率，降低了误判率。

⑤ 925项邮件取样指标。人要体检，要取样二三十项，参考正常人的指标，分析差异，从而判断是否健康。邮件是否健康也是如此。金笛通过预先设置925项指标，判断邮件是否健康。这些指标涵盖了邮件头、邮件体和IP回话（邮件行为）的方方面面。经过几百项检查筛选之后，就好比是湖水经过了多层的过滤和净化，得到的就是干净的自来水啦。

⑥ 零设置零管理。很多反垃圾产品，都需要做配置才可以使用。配置的项目，很多比较专业，管理员需要学习很多新知识才可以做到。“能简单、不简单”一直是金笛的产品研发理念。金笛邮件网关部署之后，对用户是透明的，感觉不到它的存在。但是效果又是真真切切、实实在在的。

⑦ 零误判率。即使有千分之一的误判率，对客户来说都是风险。假如那千分之一幸好是重要的千万订单呢？判定为垃圾邮件的，系统会在主题打上标记之后，放在垃圾邮件箱，而不会立即删除任何一封即使是“判断为[SPAM]”的垃圾邮件。这样客户在登录webmail的时候，可以定期浏览垃圾邮件箱。垃圾邮件箱不需要客户定期删除，系统会自动删除1个月前的垃圾邮件。平时用客户端软件接收邮件的时候，收不到垃圾邮件箱的邮件。这样就从根本上解决误判的问题。

⑧ 高效率。判定一封邮件只需要0.01-0.05秒，普通服务器一个小时可以处理72000封，一天可以处理172.8万封邮件。用Spamassassin处理一封邮件平均要3-5秒，个别邮件有时候需要十几秒才能处理完。金笛邮件网关的处理速度比它快100倍以上。Spamassassin还有个致命缺陷，内存消耗巨大，经常会导致邮件服务器满负荷而停止响应。

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