Este software está instalado sobre una plataforma Linux y hace uso de diferentes analizadores de correo electrónico para evaluar el tipo de los mensajes que llegan a la empresa.

Cada analizador asigna una puntuación al mensaje y según el resultado final el correo es considerado como spam, posible spam o correo verdadero.

Nuestra herramienta utiliza los siguientes elementos para gestionar todo el tráfico de correo entrante
• Listas negras
• Filtrado Bayesiano

 Otros factores que se tienen en cuenta para considerar si un mensaje es un correo no deseado en comprobar si está escrito en HTML, si predominan las imágenes, controla las palabras que están contenidas en las imágenes o si el origen tiene designada una IP dinámica.

Listas negras
El funcionamiento de las listas negras de spam consiste en generar una base de datos de servidores de correo que puedan ser fuentes de spam. Por tanto las máquinas dadas de alta en esta base de datos son etiquetadas como poco fiables y siempre serán fuente de algún tipo de problema.

 Listas negras consultadas por el filtro antispam:
 • Spamhuose.PBL
 • Spamhouse.XBL
• Spamcop.RBL
• ORBL
• DCC
• Razor2
• TBL
• SURBL
• ULIBL

Filtrado Bayesiano
Para completar la labor del análisis de contenidos de los mensajes que llegan a cada organización se hace uso del filtrado Bayesiano.

 Éste se basa en el principio de que la mayoría de los sucesos están condicionados y que la probabilidad de que ocurra un suceso en el futuro puede ser deducido de las apariciones previas de ese suceso. Si algún patrón de texto se encuentra a menudo en correos no deseados, entonces sería razonable asumir que los correos que contengan esta cadena de texto son probablemente spam.

A partir del estudio de cada palabra se determina la probabilidad global de que el correo sea no deseado.

Las principales ventajas de este tipo de filtro son las siguientes:

El método Bayesiano tiene en cuenta la totalidad del mensaje y reconoce tanto palabras clave que identifican el correo no deseado como las cadenas de texto existentes en correos verdaderos.

Considera la mayoría de palabras y da como resultado una probabilidad de que un mensaje sea no deseado.

El filtro está siempre en constante aprendizaje y se adapta a las nuevas técnicas de spam. Es multilingüe e internacional, ya que al ser adaptable puede utilizarse en cualquier idioma.