Filtre bayésien

Le Filtre anti-spam supporte l’apprentissage bayésien, un processus statistique qui peut être utilisé pour analyser les spams et non spams. Il vise à optimiser avec le temps la fiabilité de la reconnaissance du courrier indésirable. Vous pouvez définir un dossier respectif pour les spams et les non spams qui seront analysés chaque soir à minuit. Tous les messages de ces dossiers seront référencés afin de les comparer statistiquement avec les nouveaux messages, et de déterminer la probabilité que ces derniers soient du spam. Le Filtre anti-spam peut ensuite augmenter ou diminuer le score d’un message en fonction des résultats de la comparaison effectuée grâce au système bayésien.

Classification bayésienne

Appliquer la classification bayésienne

Activez cette option si vous souhaitez que le score des messages soit ajusté grâce à une comparaison avec les connaissances statistiques acquises.

Programmer l’apprentissage bayésien tous les soirs à minuit

Lorsque cette option est activée, le Filtre anti-spam analyse puis supprime tous les messages contenus dans les dossiers "Vrai spam" et "Faux spam" indiqués ci-dessous. Si vous souhaitez programmer l’apprentissage bayésien à un autre moment, décochez cette option et utilisez l’option Programmer l’apprentissage bayésien toutes les X heures. Pour que l’apprentissage ne s’effectue jamais de façon automatique, décochez cette option et indiquez "0" dans l'option ci-dessous.

Programmer l’apprentissage bayésien toutes les X heures (0=jamais)

Permet d’effectuer l’apprentissage bayésien à intervalles définis. Pour que l’apprentissage ne s’effectue jamais de façon automatique, indiquez "0" dans ce champ.

Ne pas inclure les messages de plus de X octets (0=pas de limite)

Indique la taille maximale des messages utilisés pour l’apprentissage.

Apprentissage

Cliquez sur ce bouton pour lancer manuellement une analyse bayésienne dans les dossiers indiqués au lieu d’attendre l’analyse automatique.

Activer les adresses de transfert du spam

Transfère les spams et faux positifs à une adresse spécifique afin que le système bayésien puisse "apprendre" à les distinguer. Les adresses par défaut sont SpamLearn@<domaine.com> (spam) et HamLearn@<domaine.com> (faux positifs). Les messages envoyés à ces adresses doivent utiliser une session SMTP authentifiée avec SMTP AUTH. De plus, ils doivent être transférés en tant que pièce jointe de type message/rfc822. Les messages envoyés sous une autre forme ne seront pas pris en compte.

Pour changer ces adresses, modifiez le fichier CFilter.INI comme suit :

[SpamFilter]

SpamLearnAddress=MySpamLearnAddress@

HamLearnAddress=MyNonSpamLearnAddress@

Remarque : le dernier caractère doit être "@".

Créer

Cliquez sur ce bouton pour créer automatiquement les dossiers publics IMAP Spam et Non Spam utilisés par MDaemon.
Les dossiers créés sont les suivants :

Par défaut, l’accès à ces dossiers n’est accordé qu’aux utilisateurs des domaines locaux et ils ne disposent que des droits "Consultation" et "Insertion". (Le postmaster possède les droits : "Consultation", "Lecture", "Insertion" et "Suppression").

Chemin du dossier "Vrais spams" (faux négatifs) :

Il s’agit du chemin d’accès au dossier qui sera utilisé pour l’analyse bayésienne des spams connus. Enregistrez dans ce dossier les messages que vous considérez comme du spam. Le processus d’enregistrement des messages dans ce dossier ne doit pas être automatisé car certaines erreurs pourraient se glisser : en effet, des non spams pourraient être analysés comme des spams, ce qui diminuerait la fiabilité des statistiques du Filtre bayésien.

Chemin du dossier "Faux spams" (faux positifs) :

Il s’agit du chemin d’accès au dossier qui sera utilisé pour l’analyse bayésienne des messages qui ne sont pas indésirables. Enregistrer dans ce dossier uniquement les messages que vous ne considérez pas comme de spam. Vous ne devez pas automatiser le processus d’enregistrement des messages dans ce dossier car des erreurs pourraient se glisser : en effet, des spams pourraient être analysés comme des non spams, ce qui diminuerait la fiabilité des statistiques du Filtre bayésien.

Dossier public

Cliquez sur l’un de ces deux boutons pour définir l’un de vos dossiers publics en tant que répertoire du Filtre bayésien. Ainsi, les utilisateurs peuvent facilement enregistrer leurs messages, qui ne sont pas correctement répertoriés comme spams ou non spams, dans votre répertoire bayésien pour qu’ils soient analysés. Notez toutefois que si un grand nombre de personnes ont accès à ces dossiers, la probabilité pour que certains messages soient enregistrés dans le mauvais répertoire est plus importante. Les statistiques peuvent donc être faussées et la fiabilité peut être réduite.

Voir également :

Apprentissage automatique

Pièges à spam