Some dos filtros mais simples irá simplesmente digitalizar os livro de endereços e permitir que usuários de domínios confiáveis e contatos conhecidos em contato com você. Este é um formato muito básico e foi utilizado na primeira geração de filtros. Tecnologia mudou-se acima de um entalhe depois que a inclusão de mecanismos mais complexos, como a criação de listas negras de DNS.
Neste método, uma possível spammer é procurado como uma entrada DNS eo nome de domínio de origem do e-mail é olhou para cima, se há algo suspeito sobre esta entrada, ou se a entidade é um spammer conhecido, em seguida, o e-mail é bloqueado . Existem alguns meios mais colaborativos de bloqueio de spam também. Alguns destes filtros usará uma inteligência coletiva de muitos destinatários de spam. Neste método, quando uma mensagem é marcada como spam, a informação é então passada para um servidor central e as informações compartilhadas com outros usuários do filtro software.
However spam, todos estes não são métodos muito eficientes e para ser honesto, são bastante rudimentar em como eles funcionam. Os melhores filtros de spam com uma taxa de sucesso de quase 100 por cento são aqueles que usam a matemática complexa para calcular probabilidades e, na verdade, aprender com o usuário a identificar spam. Existem duas lógicas back end que são usados nestes filtros. Filtragem Bayesiana é um método de uso por alguns filtros.
Este método funciona através da identificação da ocorrência de algumas palavras-chave em cada e-mail que está marcada como spam, o usuário de e-mail. Durante um período de tempo, o software então constrói uma probabilidade estatística de um e-mail ser um spam. Eventualmente, o software pode trabalhar de forma completamente independente. O outro método utilizado é chamado discriminação Markóvia. Este usa a mesma premissa que o método anterior, mas é mais poderoso, porque ele verifica para as ocorrências de frases inteiras.
Isto é importante porque alguma escrita liso para mascarar a ocorrência de uma palavra-chave pod