Some des filtres plus simples seront tout simplement balayer ceux carnet d'adresses et permettent aux utilisateurs de domaines de confiance et les contacts connus de vous contacter. Ceci est un format très basique et a été utilisé dans la première génération de filtres. Technologie déplacé d'un cran après que, pour inclure des mécanismes plus complexes, comme les listes noires DNS.
Dans cette méthode, un spammeur possible est considéré comme une entrée DNS et le nom de domaine d'origine de l'e-mail est cherché, si il ya quelque chose de louche cette entrée ou si l'entité est un spammeur connu, le courrier est bloqué . Il ya quelques moyens plus collaboratifs de blocage du spam ainsi. Certains de ces filtres vont utiliser une intelligence collective de nombreux destinataires de mails.
Dans cette méthode, quand un mail est marqué comme spam, l'information est ensuite transmise à un serveur central et les informations partagées avec d'autres utilisateurs du filtre anti-spam software.However, toutes ces méthodes ne sont pas très efficaces et pour être honnête, sont plutôt rudimentaire dans la façon dont ils travaillent. Les meilleurs filtres anti-spam avec un taux de réussite de près de 100 pour cent sont ceux qui utilisent les mathématiques complexes pour calculer la probabilité et de réellement apprendre à l'utilisateur d'identifier les spams.
Il y a deux logiques d'extrémité arrière qui sont utilisés dans ces filtres. Le filtrage bayésien est une méthode utilisée par certains filtres. Cette méthode fonctionne en identifiant l'apparition de certains mots-clés dans chaque courrier qui est marqué comme spam par l'utilisateur de messagerie. Sur une période de temps, le logiciel construit alors une probabilité statistique d'un courrier étant un e-mail de spam. Finalement, le logiciel peut travailler en toute indépendance. L'autre méthode qui est utilisée est appelée discrimination Markovia.
Celui-ci utilise le même principe que la méthode précédente mais elle est plus puissante car elle vérifi