Spamerkennung
Spamerkennung bezeichnet die Verfahren, Systeme und Algorithmen zur Identifikation unerwünschter oder schädlicher Nachrichten in digitalen Kommunikationskanälen wie E-Mail, Foren, Chats oder Social-Media-Plattformen. Ziel ist es, Spam zu reduzieren, Nutzer zu schützen und die Ressourcennutzung von Netzwerkinfrastrukturen zu optimieren.
Typische Ansätze umfassen regelbasierte Filter, statistische Methoden des maschinellen Lernens und hybride Systeme. Regelbasierte Filter arbeiten
Beliebte Modelle sind Naive Bayes, Support Vector Machines, Entscheidungs- oder Gradient-Boosting-Modelle; Deep-Learning-Ansätze wie LSTM- oder Transformer-Netze
Die Leistungsbewertung erfolgt typischerweise über Präzision, Recall, F1-Score und ROC-AUC; es besteht ein Kompromiss zwischen Fehlalarmen
Anwendungsbereiche finden sich in E-Mail-Clients, Kommentar- bzw. Inhaltsmoderation auf Plattformen und Messaging-Apps. Zukünftige Entwicklungen umfassen Sender-Authentifizierungen