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La solution d'hébergement mail PowerMail

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Filtrage bayésien qui compare le vocabulaire du message à celui lié aux spams

Les messages non sollicités portent souvent sur les mêmes sujets (viagra, montres de luxe, loterie, etc) et contiennent donc souvent des mots et phrases similaires.

Un filtre bayésien permet de calculer une probabilité qu'un message soit un spam en fonction de son contenu, par rapport à une base de données de référence qui contient à la fois des exemples de messages légitimes et de spams.

Ce filtre est très efficace et ne provoque que très peu de faux positifs (messages légitimes classés à tort comme spam).

Pour plus d'informations sur l'algorithme de filtrage bayésien, lire :
http://fr.wikipedia.org/wiki/Filtrage_bay%C3%A9sien_du_spam


Pour en savoir plus sur notre solution d'hébergement mail :

Notre philosophie pour gagner contre le spam
Profil de filtrage antispam totalement personnalisé pour chaque utilisateur
Calcul du degré de suspicion concernant un message en fonctions de nombreux critères
Reconnaissance automatique de tous les correspondants connus
Liste noire de correspondants bloqués
Rapport antispam reçu régulièrement afin de contrôler les messages bloqués
Détection de la provenance géographique des messages
Blocage des messages expédiés par des machines inscrites sur liste noire RBL
Détection des scams et des arnaques classiques : arnaque 419, loteries, faux médicaments ...
Protection anti-phishing automatique contre les liens contrefaits
Détection des liens dangereux grâce à la liste noire de Google Safe Browsing et URIBL
Antivirus capable de rendre inoffensifs les messages infectés
Filtrage des pièces jointes pour pouvoir refuser certains formats de fichiers à risque
Filtrage bayésien qui compare le vocabulaire du message à celui lié aux spams
Analyse de la structure des messages afin de détecter les messages fabriqués
Utilisation de la technique du greylisting pour repousser les messages suspects
Détection des robots spammeurs par la vérification du respect du protocole SMTP
Analyse de l'heure et du jour de la semaine où a été envoyé le message
Comparaison des messages avec plusieurs bases de données mondiales de spams
Détection des newsletters et des courriels publicitaires de masse
Filtrage en fonction de la langue et de l'alphabet du texte du message
Signalement des faux négatifs et des faux positifs
Option 'filtrage total' pour demander une validation manuelle à l'expéditeur