Spam Reader 3.8

Spam a betegség. Ez a pestis a modern Internet. Van gyógyítja?
Különböző technikákat fejlesztettek ki, és megpróbálta. De a spammerek hamar elavulttá teszik a még újabb trükköket. Szerencsére a tiszteletes Tom Bayes, aki élt a 18. században, adott nekünk egy erős fegyver a spam ellen. Írt egy képletet a találgatás, hogy valószínű, hogy valami fog történni alapján két vagy több független esemény. Néhány évvel ezelőtt, Paul Graham ezt a képletet javasolta, hogy kitaláljam, hogy egy e-mail tartalmaz-e spam-et. Az új módszer az úgynevezett "Bayes-szűrés". A fő különbség az, hogy képes fejlődni az idővel. Spammers alakít új szivárog-hoz bolond ember löncshús-védelem rendszereket, de Bayesian szűrők megtanul-hoz fog ezek szivárog azonnal.

Löncshús olvasó van egy MILISECUNDUM Kilátás dugó amit meghosszabbít ez erős e betű-mail szoftver ' működési-val egy Bayesian löncshús füstszűrő. Nem kell külső programot futtatnunk. Löncshús olvasó teljesen integrál-ba MILISECUNDUM kilátás. Után beiktatás ez, meglátod egy új Szerszámosláda és egy új cikk-ban fő Kilátás étlap.

Löncshús olvasó elemez mindegyik üzenet amikor vagy kap ez és puccs ez levegőbe löncshús dosszié mint szükséges. A levélszemét-olvasó nem szakadja meg a meglévő Outlook szűrési szabályokat. Ez lehetővé teszi, hogy biztonságosan használni, hogy több levelezési lista mappák és Usenet számlákat. Spam olvasó hajók egy nagy adatbázis ismert levélszemét-e az ujjlenyomatok. Ez képzett-ra egy adatbázis-ból több mint 20 000 löncshús üzenet. A frissítéseket a Spamolvasó webhelye rendszeresen biztosítja.

Az előre telepített levélszemét adatbázis használata mellett létrehozhatja saját levélszemét-védelmi szabályait is. Ez nem igényel különleges ismereteket. Csak pont-on egy üzenet és mond löncshús olvasó vajon ez kellet volna élvezet felad úgy mint amit mint löncshús vagy nem. A levelek feladóit a fehér és a fekete listákhoz is hozzáadhatja.

Dont ' elpusztít időd olvasó dzsunka felad. Köszönet a tiszteletes Tom Bayes és a spam Reader, most már gyógyítja a spam ellen.