Freshdesk의 스팸 감시기는 어떻게 작동하나요?

스팸 감시기는 처음 30분 동안 동일한 이메일 주소에서 50개 이상의 이메일이 수신되었는지 확인하여 51번째 이메일이 수신되면 해당 사용자를 삭제하고 해당 사용자가 보낸 모든 이메일을 스팸 폴더로 보냅니다.

60분이 지난 후에도 해당 이메일 주소에서 이메일이 계속 수신되면 스팸 감시기가 해당 ID를 차단하고 Freshdesk는 더 이상 해당 ID로부터 이메일을 수신하지 않습니다.

다양한 기술과 필터를 활용하여 스팸 및 원치 않는 메시지가 헬프데스크에 도달하는 것을 효과적으로 방지합니다. 그 이후에도 그 방법과 기능은 계속 발전해 왔다는 점에 유의해야 합니다. 하지만 몇 가지 일반적인 기법은 다음과 같습니다.

• 베이지안 필터링: 통계적 접근 방식인 베이지안 필터링을 사용합니다. 이전의 스팸 패턴과 사용자 피드백을 학습하여 수신 이메일을 스팸 또는 스팸이 아닌 것으로 분류합니다. 더 많은 이메일을 처리할수록 스팸을 더 잘 식별할 수 있습니다.
• 캡차: 자동화된 봇이 스팸 티켓을 제출하는 것을 방지하기 위해 사용자가 시각적 퍼즐을 풀거나 질문에 답하여 자신의 인간성을 증명해야 하는 캡차 챌린지가 있습니다.
• 이메일 인증: 고객이 이메일을 통해 새 티켓을 만들면 이메일 주소의 적법성을 확인하기 위해 이메일 인증 링크를 보냅니다. 이렇게 하면 정품 이메일 주소만 티켓을 제출할 수 있습니다.
• 블랙리스트 및 화이트리스트: 스팸을 보내는 것으로 알려진 특정 이메일 주소나 도메인을 차단하기 위해 블랙리스트를 관리할 수 있습니다. 또한 신뢰할 수 있는 출처의 화이트리스트를 생성하여 중요한 이메일이 스팸으로 표시되지 않도록 할 수 있습니다.
• 자동화를 사용한 티켓 필터 규칙: 특정 기준에 따라 수신 티켓을 자동으로 처리하도록 사용자 지정 티켓 필터 규칙/자동화를 설정할 수 있습니다. 이러한 규칙은 잠재적인 스팸 티켓을 식별하여 적절히 처리하는 데 도움이 됩니다.
• 스팸 알림: 스팸으로 보이는 수신 티켓에 플래그를 지정하여 상담원에게 알림을 보내 상담원이 검토하고 필요한 조치를 취할 수 있도록 합니다.
• 기계 학습: 다양한 티켓 속성을 분석하고 스팸 또는 정상적인 쿼리와 일치하는 패턴을 식별하기 위해 머신 러닝 알고리즘을 활용합니다.

스팸 필터링은 지속적인 프로세스이며, 진화하는 스팸 수법에 대응하기 위해 지속적으로 필터를 개선하고 있습니다.