Grundlage des neuen Systems ist die von Matthew Sullivan, Guy Di Mattina und Kevin Gates entwickelte Support-Vector-Machine (SVM). Die Engine kann E-Mails mit Hilfe eines Algorithmus im Ganzen analysieren und klassifizieren. Herkömmliche Anti-Spam-Software kann im Gegensatz nur auf einzelne Bestandteile einer E-Mails wie Schlüsselworte oder Phrasen reagieren.
Laut Gates arbeitet dass neue Spam-Schutzschild äußerst schnell und zuverlässig. Bei einem Testlauf konnten bis zu 90 Nachrichten pro Sekunde bearbeitet werden. Von 25.000 E-Mails wurde dabei nur eine einzige falsch klassifiziert. Laut Sullivan lässt sich das Schutzsystem via SVM soweit trainieren, dass es sogar zwischen einer pharmazeutischen Meldung über Viagra und einem unseriösen Verkaufsangebot unterscheiden kann. Eine von der University of Queensland gegründete Firma soll sich nun um die marktfähige Produktion der vielversprechenden Forschungsarbeit kümmern. (KC)
KONTAKT
University of Queensland
Internet: www.uq.edu.au
Redakteur
Thomas Rehm ist Redakteur bei etailment und „Der Handel“. Der erfahrene Fachjournalist schrieb zuvor viele Jahre für Titel der dfv Mediengruppe, darunter das Konsumgüter- und Verpackungsportal packaging-360.com, und begleitet heute die Themen Handel, Konsumgüter und Digitalisierung.
Alle Beiträge