שאַפֿן אַ סיסטעם צו דעטעקט ווען אַן E- בריוו אָנזאָג איז אַ סקאַם.
איין וועג צו דעטעקט ווען אַן E- בריוו אָנזאָג איז אַ סקאַם קענען זיין דורך ימפּלאַמענינג אַ סיסטעם ניצן מאַשין לערנען און נאַטירלעך שפּראַך פּראַסעסינג טעקניקס. די סיסטעם קענען זיין דיזיינד מיט די פאלגענדע סטעפּס: 1. דאַטאַ זאַמלונג: קלייַבן אַ גרויס מוסטער פון לאַדזשיטאַמאַט און סקאַם ימיילז צו נוצן ווי טריינינג דאַטן פֿאַר די סיסטעם. די דאַטן קענען זיין באקומען פון עפנטלעך דאַטאַסעץ, אָדער ימיילז אנגעצייכנט ווי ספּאַם דורך יוזערז אָדער דורך E- בריוו סערוויס פּראַוויידערז. 2. פּרעפּראָסעססינג: ריין און פּריפּראָסעסס די דאַטן צו באַזייַטיקן קיין ומנייטיק אינפֿאָרמאַציע אַזאַ ווי בליצפּאָסט כעדערז, סיגנאַטשערז, אאז"ו ו 3. שטריך יקסטראַקשאַן: עקסטראַקט פֿעיִקייטן פון די קלינד דאַטן צו נוצן ווי אַרייַנשרייַב צו די מאַשין לערנען מאָדעל. די פֿעיִקייטן קען אַרייַננעמען די E- בריוו אַדרעס פון די אָפּשיקער, די ונטערטעניק שורה, קיין URL ס אָדער אַטאַטשמאַנץ אין די E- בריוו, אָדער די טעקסט פון די E- בריוו זיך. 4. מאָדעל טריינינג: באַן אַ מאַשין לערנען אַלגערידאַם אַזאַ ווי אַ שטיצן וועקטאָר מאַשין, אַ נאַיוו בייעס קלאַססיפיער אָדער אַ נעוראַל נעץ אויף די פּרעפּראָסעססעד דאַטן ניצן די יקסטראַקטיד פֿעיִקייטן. 5. עוואַלואַטיאָן: אָפּשאַצן די פאָרשטעלונג פון די מאָדעל אויף אַ באַזונדער פּרובירן דאַטאַסעט צו ענשור זייַן אַקיעראַסי און ראָובאַסטנאַס. 6. ימפּלעמענטאַטיאָן: ימפּלעמענט די סיסטעם דורך ינטאַגרייטינג עס מיט אַן E- בריוו קליענט אָדער דינסט, אַזוי אַז ימיילז קענען זיין אויטאָמאַטיש פלאַגד ווי פּאָטענציעל סקאַמז. 7. קעסיידערדיק פֿאַרבעסערונג: קעסיידער מאָניטאָר די פאָרשטעלונג פון די סיסטעם, און קלייַבן באַמערקונגען פון ניצערס צו פֿאַרבעסערן און דערהייַנטיקן די מאָדעל. מיט דעם סיסטעם אין פּלאַץ, ינקאַמינג ימיילז קענען זיין אויטאָמאַטיש אַנאַלייזד און פלאַגד ווי פּאָטענציעל סקאַמז, העלפּינג צו באַשיצן יוזערז פון פאַלינג קאָרבן צו פראָדזשאַלאַנט אַרטיקלען.