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Statistische Auswertung

Spamfilter basieren i.d.R. auf der statistischen Auswertung nach dem Mathematiker "Bayes". Im Prinzip geht es darum, Worte bzw. Wortpaare in Emails mit einer Note zu bewerten, die aussagt, wie "spam-verdächtig" dieses Wort ist. Summiert man die Ergebnisse aller Worte einer Mail, ergibt sich eine Gesamtnote, wobei die Mail dann ausgefiltert oder durchgelassen wird.

 

Solch ein Filter muss zunächst in einer Lernphase trainiert werden, in der noch keine Mails geblockt werden. Am Anfang bekommt jedes Wort die Bewertung 50% - also ungewiss ob Spam oder nicht. Erst wenn der Benutzer dem Filter mitteilt: Das war Spam, bewertet der Filter die Wörter neu und speichert das Ergebnis ab. Treten diese Wörter in einer anderen Mail nochmal auf, wird diese eher als Spam eingestuft.

 

Diese Verhalten birgt natürlich die Gefahr, dass "gute" Mails als Spam behandelt werden (sog. "False-Positives"), einfach weil zu viele Wörter in der Mail auftauchen, die der Filter in bisherigen Spam Mails gefunden hat.

Ein Beispiel: Durch Ihr Training hat der Filter gelernt, dass das Wort "Viagra" zu 99% in Spam-Mails auftaucht. Wenn Ihnen nun z.B. ein Bekannter eine Mail schickt, in der er sich über die vielen "Viagra"-Mails beklagt, könnte Ihr Spamfilter diese Mail selbst als Spam behandeln, da ja das Spam-Wort "Viagra" darin vorkommt.

 

Hier gibt es zwei Lösungsansätze: die Vereinbarung eines Schlüsselwortes, das dem Filter mitteilt: "dies ist kein Spam" oder das Führen einer Whitelist.

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