Исследование методов и алгоритмов защиты сетевых ресурсов от спама

Аннотация

В обзоре исследуются современные методы и алгоритмы защиты сетевых ресурсов от спама, с акцентом на электронную почту и спам в сетевых протоколах в корпоративных сетях. Рассматриваются подходы к фильтрации нежелательных сообщений, включая фильтрацию на основе правил (например, ключевые слова, эвристические правила), методы машинного обучения (наивный Байес, деревья решений, нейронные сети), блокировку по IP-адресам и учетным записям, а также использование черных списков (DNSBL, URI-блоклисты и др.). Описаны преимущества и ограничения каждого подхода, а также сценарии их применения в корпоративной среде. Приведена сравнительная таблица методов с указанием их применимости в корпоративных почтовых системах. Статья структурирована как академический обзор: содержит введение, тематические разделы по методам фильтрации, алгоритмам машинного обучения, технологиям блокировки и черным спискам, сравнительный анализ, заключение и список литературы. В качестве обоснования выводов использованы новейшие научные публикации 2020–2024 гг., отчеты и стандарты (IETF, NIST).