По оценкам аналитиков, несанкционированные рекламные рассылки на сегодняшний день составляют около 60 процентов от всей корреспонденции, пересылаемой по электронной почте. При этом антиспамовые службы, различного рода фильтры и списки лишь частично решают проблему, и пользователям Всемирной сети приходится ежедневно выгребать из своих ящиков горы "мусора".

Несколько улучшить ситуацию можно путем использования новой методики отсеивания рекламных писем, разработанной американскими исследователями. По крайней мере, именно так считают авторы технологии, сотрудники Калифорнийского университета в Лос - Анджелесе, сообщает журнал Nature.

Дело в том, что по статистике большая часть "полезных" сообщений приходят с ограниченного количества адресов. Причем владельцы таких почтовых аккаунтов, как правило, входят в одну и ту же социальную группу, в которой все друг друга знают. Иными словами, если, например, Саша получает сообщения от Пети и Коли, то вероятность того, что Петя и Коля знают адреса друг друга и могут обменяться письмами, гораздо выше, чем если бы у них не было общего знакомого. Послание же, отправленное спамерами, получают десятки тысяч людей, не имеющих между собой ничего общего, что и служит основанием для отбраковки.

Таким образом, новая система очень сильно напоминает так называемые белые списки, куда заносятся доверительные адреса. Основное же различие заключается в том, что белые списки нужно настраивать вручную, а предложенная американцами методика с этой целью использует специальную программу, отслеживающую содержимое полей "от кого", "кому" и "копия" каждого электронного сообщения. На основании собранной статистики утилита и делает вывод относительно характера того или иного письма. При этом тестирование технологии показало, что существуют определенные рамки, при выходе за которые, компьютер не может точно идентифицировать тип послания. Эффективность фильтрации, в результате, составляет порядка 50 процентов.

Более того, реальная отдача от такой системы, вероятнее всего, будет еще ниже. Связано это, в первую очередь, с тем, что программа, собирающая статистику, будет сама нуждаться в настройке и тренировке. Да и создание доверительного списка займет далеко не один день. Поэтому о практическом применении методики пока говорить рано.