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Unüberwindbare Hürden für Spam


Verlassen Sie sich auf umfassenden Schutz: Verschiedene Anti-Spam-Technologien von GFI MailEssentials sorgen dafür, dass unerwünschte E-Mails erfolgreich abgewehrt werden.

Per SPF (Sender Policy Framework) werden E-Mails mit gefälschten Absendern herausgefiltert. Greylisting hingegen blockiert E-Mails von nicht RFC-konform konfigurierten Mailservern. Der Directory-Harvesting-Schutz schlägt Spam-Attacken zurück, bei denen Nachrichten an eine große Anzahl von gültigen und ungültigen Adressen einer E-Mail-Domäne geschickt werden.

DNS-Blacklists wiederum dienen als Schwarze Listen mit IP-Adressen von Spam-Botnets.

Die Abwehr-Engine SpamRazer spürt Werbe-Mails mit Hilfe einer Reputationsprüfung auf. Sie erkennt zudem Nachrichten mit großer Verteilerliste sowie gängige Spam-Methoden und führt umfassende Inhaltsanalysen durch. Ein Bayes-Filter identifiziert Spam anhand von statistischen Berechnungen, in die Spam-Mitteilungen und erwünschte Nachrichten einfließen.

Per Modul zu Sprachidentifizierung lassen sich unerwünschte Nachrichten in unterschiedlichsten Sprachen zuverlässig erkennen und abwehren. Gemeinsam sorgen diese Technologien für eine Spam-Erkennungsrate von über 99 Prozent.

Verlassen Sie sich auf umfassenden Schutz: Verschiedene Anti-Spam-Technologien von GFI MailEssentials sorgen dafür, dass unerwünschte E-Mails erfolgreich abgewehrt werden.

Unterschiedliche Spam-Filter

Per SPF (Sender Policy Framework) werden E-Mails mit gefälschten Absendern abgewehrt. Greylisting hingegen blockiert E-Mails von nicht RFC-konform konfigurierten Mailservern. Der Directory-Harvesting-Schutz schlägt Spam-Attacken zurück, bei denen Nachrichten an eine große Anzahl von gültigen und ungültigen Adressen einer E-Mail-Domäne geschickt werden. DNS-Blocklists (DNSBL) wiederum dienen als Schwarze Listen mit IP-Adressen von Spam-Botnets. Die Abwehr-Engine SpamRazer spürt Werbe-Mails mit Hilfe einer Reputationsprüfung auf. Sie erkennt zudem Nachrichten mit großer Verteilerliste sowie gängige Spam-Methoden und führt umfassende Inhaltsanalysen durch. Ein Bayes-Filter identifiziert Spam anhand von statistischen Berechnungen, in die bekannte Spam-Mitteilungen und erwünschte Nachrichten einfließen. Per Modul zu Sprachidentifizierung lassen sich unerwünschte Nachrichten in unterschiedlichsten Sprachen zuverlässig erkennen und abwehren. Gemeinsam sorgen diese Technologien für eine Spam-Erkennungsrate von über 99 Prozent.

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