ベイジアンフィルタリング

ベイズの定理に基づき、単語の出現傾向から迷惑メールである確率を計算して振り分ける手法。利用者が誤判定を訂正するたびに学習が進み精度が上がる点が特徴で、迷惑メール対策の代表的な方式となっている。

ベイズ理論に基づき、単語の出現頻度から迷惑メールである確率を計算して振り分ける手法。利用者が判定結果を訂正することで学習が進み、精度が向上する。

迷惑メールと正規のメールに含まれる単語などの出現の頻度を学習し、ベイズの定理を使って、受信したメールが迷惑メールである確率を計算して判定するフィルタリングの方式。利用者が判定の誤りを修正するたびに学習し、その利用者の受信の傾向に合わせて精度が高まる。

受信者の意思に関係なく一方的に送りつけられる大量の電子メール。スパムメールともいい、広告目的のほかフィッシングやマルウェア配布の手段にもなる。

メールサーバが自組織と無関係な送信者からのメールを無制限に転送してしまう状態。迷惑メールの踏み台にされるため、SMTP-AUTHやOP25Bで中継を制限する。

送信元メールアドレスのドメインが詐称されていないかを、DNSに公開された情報や署名で検証する仕組み。SPF、DKIM、DMARCが代表例で、なりすましメール対策の柱となる。

メール送信元のドメインの正当性を検証する送信ドメイン認証技術。DNSにメール送信を許可するサーバーのIPアドレスを登録し、受信側で照合することでなりすましメールを検出する。

電子メールにデジタル署名を付与し、送信元の正当性とメール内容の改ざん有無を検証する送信ドメイン認証技術。送信サーバーが秘密鍵で署名し、受信サーバーがDNSに登録された公開鍵で検証する。

SPFとDKIMの認証結果に基づき、認証に失敗したメールの取り扱い（受信拒否、隔離、何もしない）をドメイン所有者が指定できる送信ドメイン認証技術。認証結果のレポート機能も提供する。