Glossaire
Filtres Bayesiens

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Définition de FILTRES BAYESIENS : Méthode probabiliste de filtrage des courriers électroniques fonctionnant par apprentissage et se basant sur la distribution statistique de mots clé dans les mails. Ce type d’algorithme utilise une base la plus hétérogène possible de spams et de hams (messages légitimes) afin d’être capable par la suite de reconnaitre le type de message reçu.

 

Exemples :
Deux bases sont créées, une de spams et une de hams (messages légitimes). Par une phase d'apprentissage, un dictionnaire de mots clefs est créé dans lequel chaque terme est associé avec une probabilité. Par exemple : viagra 100%, sécurité 20%, messagerie 10% et gratuit 60%.Ensuite lors de l'analyse d'un email, si les mots du lexique existent, la somme des probabilités de chaque mot clef retrouvé est affectée au mail. En suivant notre exemple, si un email contient les mots "sécurité serveur messagerie gratuit", le mail obtiendra une note de: (20% + 10% + 60%) / 3, soit : 30% il s'agit donc d'un message légitime puisque la note est inférieure à 50%. Avec un grand nombre de spams et de hams, cette technique permet d'obtenir des résultats d'analyse très intéressants.

Applications :
La plupart des clients de messagerie intégrant un antispam (Thunderbird, Outlook,...) utilisent quasi exclusivement les filtres bayésiens. Dans ALTOSPAM, les filtres bayesiens font partie des 15 technologies utilisées. Suivant la note obtenue (entre 0 et 100%), le mail sera classé plus probablement comme un spam ou un ham.

Informations complémentaires :
- Article Wikipédia sur les filtres bayesiens
- Article original de popularisation des methodes Bayesiennes dans le filtrage antispam
- Panorama des technologies antispam

Articles en rapport avec bayesien :
- Halte aux Spams : contexte, techniques et solutions
- Comment un spam est détecté ?
- Analyse détaillée des technologies anti-spams
- Le manifeste de la lutte anti spam

 

 

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