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  • 首屈一指的垃圾邮件识别率 低于国际标准的误判率

    垃圾邮件正确捕获率达99.99%,误判率仅为0.001% ,优于国际0.003%的业界标准,更优于国内大部分邮件服务商0.01%的标准。

    采用了基于多个rbl dns查询的综合评分策略

    我司目前与国际知名的几个RBL组织,包括spamhaus/surbl/uribl等组织都建立良好合作关系,并为其提供了在国内的公益性dns查询镜 像服务。而在判定标准上,我司并不仅仅基于某一个单一的反垃圾策略,而是将一次邮件会话过程中所能提供的所有“证据”作为整体评价,包括了连接、频率、内容过滤等方方面面,最终按照系统制定以及用户自己的策略,来决定拒绝还是接收。以RBL为例:假如某个IP被spmhaus收录了,我们系统并未因此而拒绝此 IP,但如果同时被spamhaus, surlbl, uibl等收录了,那么这封邮件被拒收的可能性就非常大。

    应用了图片指纹相似度技术、图片bayes技术及图片像素特征分析技术

    在2007年年中,从国外涌入了大量的图片垃圾邮件,单靠过往的技术无法有效抵御,因为传统的反垃圾技术对图片垃圾邮件无效,很难对其进行内容过滤。w我司从发现图片垃圾邮件开始,便第一时间着手研发有针对性的反击技术。最终应用了图片指纹相似度技术、图片bayes技术及图片像素特征分析技术,有效地抵御了本次图片垃圾邮件狂潮,并为日后做好了充分的准备。前段时段,还曾出现过基于PDF格式,FLASH格式的垃圾邮件,都被我司通过有效、精准的技术手段拦截下来。

    建立了基于发送者信誉的海量数据库系统

    我司长期坚持邮件服务提供商之间的互通互盈,但却并未因此而放松对垃圾邮件的监控。发送者信誉机制就是一种先进的思路,我司会动态评估独立IP和域名的历史发送情况,结合RFC标准的SPF发送者验证技术,建立不同的信誉值,纳入综合评分体系。

    建立了切实有效的用户反馈举报系统

    任何单一的技术手段都无法实现100%的捕捉率和正确率,所以我司也坚持以用户为宗旨,设立用户反馈机制。在服务器对话中遇到问题,可以链接到WEB页面查明原因,也可以直接电话联系我司的24小时客服系统。在WEB邮箱中,用户可以对漏进来的垃圾邮件或被误判的正常邮件进行申诉,反垃圾过滤系统能不断调整过滤策略,提高过滤效率,降低误判 发生的几率。

    用户个性化反垃圾设置

    我司邮箱正全力开发基于用户个性化的反垃圾系统,按照用户自己的使用习惯,历史行为,性格喜好来判断是否为垃圾邮件。为了提高用户级别的反垃圾质量,我司除了提供用户反馈渠道外,还提供精度更高的用户级别内容过滤策略。用户往来的邮件特征可以被系统收集,从而形成个性化的使用习惯;邮件系统会优先使用用户级的数据来进行过滤。例如某用户订阅了一份电子杂志,被系统误投入了垃圾箱,用户只需要简单地从垃圾箱移动到收件,就可以保证以后此类邮件都可以正常地 进入到收件箱。另外,我司也提供了传统的用户黑白名单,以及可定制的反垃圾克星等。

    与各大邮件运营商建立了稳定良好的日常沟通联络

    包括与GMAIL和AOL都建立了互相举报垃圾邮件的spam feedback系统。