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스팸메일이 극성을 부리는 것은 어제 오늘 일이 아닙니다. 최근 발표된 여러 자료들을 보면 현재 수신되고 있는 이메일 중 86%가 비정상적인 스팸메일이며 스팸메일로 인한 손실이 연간 5조원에 이른다고 합니다. 많은 사람들이 스팸메일에 시달리는 것은 어제 오늘의 일이 아니지만 시간이 지날수록 천문학적인 비용과 시간이 스팸메일에 의해서 손실되고 있으며 점점 인터넷이 황폐화되어 가고 있다고 볼 수 있습니다. 그래서 많은 사용자들이 다양한 방법으로 스팸메일에 대처하고 있습니다. 가장 대표적인 방법이 스팸필터링 기술입니다.
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일반적인 스팸필터링이란 특정한 조건을 바탕으로 사용자가 원하는 메일만 받아 볼 수 있도록 해 주는 기술입니다.
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스팸필터링 기술은 메일함에 수신되는 많은 메일 중에서 사용자가 원하는 메일만을 수신할 수 있기 때문에 깨끗한 메일함을 유지할 수 있도록 도와줍니다.
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순수 자체 기술력으로 개발된 아사필터는 스팸필터링기술로서 관리자가 스스로 필터 DB를 구축하여 웹메일로 수신되는
모든 메일을 학습시킬 수 있으며 학습량에 맞추어 꾸준히 성장하는 지능형 스팸차단 솔루션입니다.
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아사필터는 스팸메일을 근절하기 위한 가장 좋은 방법이라고 알려져 있는 베이시안 필터링 기술(Bayesian filtering technology)을 이용하여 구현되었습니다. 이는 스팸(spam) 및 햄(ham, 스팸이 아닌 정상메일) 데이터에 기반한 수학적 접근 방식을 이용하였으며 기존에 많이 알려진 스팸메일 서명에 기반하여 키워드 체크만 하는 다른 스팸차단 솔루션보다 훨씬 큰 뛰어난 성능을 발휘합니다.
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아사필터는 크게 필터서버(filter server)와 메일서버(mail server)로 구성되어 있습니다.메일이 수신이 되었을 때 필터서버의 스팸필터를 통해 정상/스팸 메일이 판단되며 스팸메일로 판단된 것은 메일제목에 [SPAM] tag가 부착되어 메일서버로 이동합니다. 메일서버에서는 정상메일과 스팸메일로 나뉘어 수신 메일을 보관하며 메일 사용자가 신고한 메일에 한하여 필터서버 학습기로 이동됩니다. 학습기에서는 신고된 메일을 분석하여 hash.db의 통계정보를 업테이트하게 됩니다. hash.db는 수신되는 메일의 스팸여부를 판단하는 가장 중요한 파일입니다. 아사필터 사용자들은 이 hash.db를 학습시키게 되는 것입니다.
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아사필터 메일학습은 아사필터 관리자 페이지에서 가능하며 도메인별 기본 DB, 도메인별 빈 DB를 사용하면 직접 메일을 학습시킬 수가 있습니다. (단, 공용 DB를 사용하시는 분들은 메일학습 기능이 비활성화되어 있으며 직접 메일학습을 시킬 수 없습니다.)
아사필터 관리자 페이지에서는 다양한 메일학습 기능을 제공합니다.
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다음과 같은 경우에 아사필터가 매우 효과적입니다.
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