Системы обнаружения спама в мессенджерах работают на основе различных алгоритмов: 1

• Правила фильтрации. 1 Они основаны на заранее определённом списке запрещённых слов или фраз, наличии определённых символов или ключевых слов в тексте сообщения, а также блокировании сообщений от конкретных отправителей. 1
• Алгоритмы машинного обучения. 1 Например, наивный байесовский классификатор использует статистические данные о частоте использования слов в спам-сообщениях и нежелательных сообщениях, чтобы определить вероятность того, что сообщение является спамом. 1 Метод опорных векторов строит гиперплоскость или набор гиперплоскостей в пространстве признаков для разделения данных на классы. 1 Решающие деревья строят дерево решений на основе признаков сообщения, каждый узел которого представляет собой правило для принятия решения о том, является ли сообщение спамом или нежелательным сообщением. 1
• Алгоритмы кластеризации. 1 Они группируют сообщения в кластеры на основе их сходства. 1 Кластеризация может использоваться для выявления новых паттернов и групп сообщений, которые могут быть связаны со спамом или нежелательными сообщениями. 1

Также для обнаружения спама в мессенджерах могут использоваться сервисы на основе искусственного интеллекта, например Scamio от Bitdefender. 2 Он анализирует текст, изображения и ссылки, предоставляя результаты с вердиктом о том, мошенничество это или нет. 2

Например, в приложении «Google Сообщения» функция обнаружения спама работает так: с помощью моделей машинного обучения на устройстве обнаруживаются известные закономерности в сообщениях, а затем проверяется, содержит ли сообщение URL, и если да, отправляется этот URL в Google, чтобы убедиться, что ссылка не вредоносная. 5