Каждая вкладка разделена на два блока. В верхней части записываются адреса электронной почты, внизу – ключевые фразы. Адреса электронной почты могут заполняться вручную или при обучении модуля Анти-Спам. Чтобы вручную задать электронный адрес, письма с которого не будут рассматриваться как спам, перейдите на вкладку «Белый» список и установите флажок Я хочу получать письма от следующих отправителей, затем нажмите Добавить и в появившемся поле введите адрес. Можно вводить полный электронный адрес, к примеру [email protected], а можно использовать шаблоны. Например, шаблон *@mail.ru укажет Анти- Спаму, что все письма, пришедшие с сервера mail.ru, подпадают под правило.
Чтобы добавить строку, на основании которой письмо будет расценено как полезное, установите флажок Я хочу получать письма, содержащие следующие фразы, нажмите кнопку Добавить и введите фразу или шаблон. Можете договориться с друзьями, чтобы они всегда подписывали письма какой-либо фразой, которая занесена в «Белый» список, тогда письма, пришедшие от них, не попадут в спам.
Аналогично заполняются почтовые адреса и фразы на вкладке «Черный» список. Установите флажок Я не хочу получать письма от следующих отправителей для активизации фильтра по почтовому адресу. Для включения фильтрации по ключевым словам предназначен флажок Я не хочу получать письма, содержащие следующие фразы.
При занесении ключевой фразы требуется дополнительно указать соответствующий ей
Для распознавания спама модуль Анти-Спам использует различные технологии, которые можно включить и отключить на вкладке Распознавание спама (рис. 5.10).
Рис. 5.10. Настройка технологий фильтрации спама
В области Фильтры указывается, какие технологии задействовать для обнаружения спама:
• самообучающийся алгоритм iBayes – анализ текста почтового сообщения на предмет наличия фраз, относящихся к спаму;
• технология GSG – анализ изображений, помещенных в письмо: на основании сопоставления с уникальными графическими сигнатурами делается вывод о принадлежности изображения к графическому спаму;
• технология PDB – анализ заголовков: на основании набора эвристических правил делается предположение о принадлежности письма к спаму;
• технология Recent Terms – анализ текста сообщения на наличие фраз, типичных для спама; в качестве эталона используются базы, подготовленные специалистами «Лаборатории Касперского».
В областях Фактор спама и Фактор потенциального спама указывается коэффициент, при превышении которого письмо будет расценено как спам или потенциальный спам. По умолчанию выбраны оптимальные значения; используя ползунок, можно самостоятельно выставить необходимый уровень. Поэкспериментировав, вы найдете приемлемые параметры.
Вкладка Дополнительно позволяет указать дополнительные критерии, по которым будет определяться спам (неправильные параметры сообщения, наличие некоторых типов html-вставок и пр.). Необходимо установить соответствующий флажок и задать фактор спама в процентах. По умолчанию фактор спама во всех критериях равен 80 %, а письмо будет признано как спам, если сумма всех критериев будет равна 100 %. Если хотите, чтобы все письма, которые вам не адресованы, считались спамом, установите флажок Адресованные не мне, после чего нажмите кнопку Мои адреса, затем Добавить и введите все используемые вами почтовые адреса. Теперь при анализе нового сообщения будет проверен адрес получателя, и если адрес не совпадет ни с одним адресом списка, сообщению будет присвоен статус спама. Когда вы вернетесь в главное окно настроек Анти-Спама, в нем будет задан уровень агрессивности Пользовательский.
Обучение Анти-Спам
Чтобы повысить эффективность модуля Анти-Спам, необходимо обучить его, указывая, какие письма являются спамом, а какие – обычной корреспонденцией. Для обучения используется несколько подходов. Например, чтобы адреса корреспондентов, с которыми вы общаетесь, автоматически заносились в «белый» список, нужно установить флажок Обучаться на исходящих письмах (он расположен в поле Обучение окна настройки модуля Анти- Спам). Для обучения будут использованы только первые 50 писем, затем обучение завершится. По окончании обучения следует уточнить «белый» список адресов, чтобы убедиться, что в нем находятся нужные записи.
В области Обучение расположена кнопка Мастер обучения. Нажав ее, вы в пошаговом режиме сможете обучить Анти-Спам, указывая папки почтового клиента, содержащие спам и обычные письма. Такое обучение рекомендуется произвести в самом начале работы. После вызова мастера обучения нужно пройти четыре шага.
1. Определение папок, содержащих полезную корреспонденцию.
2. Указание папок, в которых находится спам.
3. Автоматическое обучение Анти-Спам. Почтовые адреса отправителей полезной почты заносятся в «белый» список.
4. Сохранение результата работы мастера обучения. Здесь можно добавить результаты работы к старой базе либо заменить ее новой.
В целях экономии времени мастер обучает Анти-Спам только на 50 письмах в каждой папке. Чтобы алгоритм Байеса, используемый для распознавания спама, работал правильно, следует произвести обучение как минимум на 50 письмах полезной почты и 50 письмах спама.
У пользователя не всегда может быть столько писем, но это не проблема. Обучить Анти-Спам можно в процессе работы. Возможны два варианта обучения:
• с использованием почтового клиента;
• с использованием отчетов Анти-Спам.
Во время установки модуль Анти-Спам встраивается в следующие почтовые клиенты:
• Microsoft Office Outlook – на панели появляются кнопки Спам и Не Спам, а в окне, вызываемом командой меню Сервис > Параметры, вкладка Анти-Спам;
• Microsoft Outlook Express – в окне появляются кнопки Спам и Не Спам и кнопка Настройка;
• The Bat! – новые компоненты не появляются, но Анти-Спам реагирует на выбор пунктов Пометить как спам и Пометить как НЕ спам в меню Специальное.
Обучение с использованием отчетов просто. Выберите модуль Анти-Спам в главном окне программы и щелкните на области Открыть отчет. Заголовки всех писем отображаются на вкладке События открывшегося окна. Выделите с помощью кнопки мыши письмо, которое будет использовано для обучения Анти-Спама, нажмите кнопку Действия и выберите один из четырех вариантов: Отметить как спам, Отметить как не спам, Добавить в «белый» список или Добавить в «черный» список. После этого Анти-Спам будет обучаться. Обратите внимание, что при нехватке записей в базе данных в заголовке этого окна отобразится надпись,
