SpamSieve for Mac 2.9.39

Mac အတွက် SpamSieve- သင်၏ Spam ပြဿနာများအတွက် အဆုံးစွန်သော ဖြေရှင်းချက်

အရေးကြီးသောအီးမေးလ်များကို spam မှခွဲထုတ်ရန်ကြိုးစားရင်း သင့်ဝင်စာပုံးကို အဆက်မပြတ်ကြည့်ရှုရန် ငြီးငွေ့နေပါသလား။ အရေးကြီးသောစာတိုများ အမှိုက်ပင်လယ်ထဲတွင် ပျောက်ဆုံးသွားသောကြောင့် သင်ကိုယ်တိုင် ပျောက်ဆုံးနေပါသလား။ သို့ဆိုလျှင်၊ SpamSieve for Mac သည် သင်ရှာဖွေနေသည့် ဖြေရှင်းချက်ဖြစ်သည်။

SpamSieve သည် သင်၏ inbox သို့ မှာယူမှုကို ပြန်လည်သယ်ဆောင်ပေးသည့် အစွမ်းထက်သော Bayesian spam စစ်ထုတ်သည့်ဆော့ဖ်ဝဲတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် သင်၏စပမ်းပုံသဏ္ဌာန်ကို လေ့လာပြီး သင်၏စာကောင်းပုံသဏ္ဍာန်ကို လေ့လာနေစဉ်တွင် ၎င်းသည် ၎င်းတို့အားလုံးကို စပမ်းနှင့် ရောထွေးစေမည်မဟုတ်ပေ။ spammers များသည် ၎င်းတို့၏ စည်းမျဉ်းများနှင့် လိုက်လျောညီထွေရှိသောကြောင့် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပိုဆိုးလာသည့် အခြားသော spam filter များနှင့်မတူဘဲ၊ SpamSieve သည် ၎င်းကို မက်ဆေ့ချ်များ ပိုမိုလေ့ကျင့်ပေးခြင်းဖြင့် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ပိုကောင်းလာသည်။

SpamSieve ဖြင့်၊ မည်သည့်မေးလ်များ ဆုံးရှုံးမည်ကို စိုးရိမ်စရာ မလိုပါ။ ၎င်းသည် မည်သည့်မက်ဆေ့ခ်ျကိုမျှ မဖျက်ပါ။ ယင်းအစား၊ ၎င်းသည် ၎င်းတို့ကို အလွယ်တကူ သိရှိနိုင်စေရန်နှင့် စီမံခန့်ခွဲနိုင်ရန် သင်၏ e-mail client တွင်သာ အမှတ်အသားပြုပါသည်။ ထို့အပြင် SpamSieve သည် မည်သည့်မေးလ်အကောင့်အရေအတွက်နှင့်မဆို လုပ်ဆောင်နိုင်ပြီး အီးမေးလ်ဆော့ဖ်ဝဲအမျိုးအစားအားလုံးကို ပံ့ပိုးပေးသည် (ဥပမာ၊ POP၊ IMAP၊ Hotmail၊ AOL)။

အားကောင်းသော Bayesian Filtering သည် မြင့်မားသော တိကျမှုနှင့် မှားယွင်းသော အပြုသဘောဆောင်မှု မရှိသလောက်ဖြစ်သည်။

SpamSieve ကို အခြားသော အီးမေးလ်ဖောက်သည်များနှင့် ခွဲခြားသတ်မှတ်ပေးသည့် အဓိကအင်္ဂါရပ်များထဲမှတစ်ခုမှာ ၎င်း၏ အစွမ်းထက်သော Bayesian filtering နည်းပညာဖြစ်သည်။ ဤနည်းပညာသည် အီးမေးလ်တစ်စောင်သည် ၎င်း၏အကြောင်းအရာအပေါ်အခြေခံ၍ စပမ်းဖြစ်ဖွယ်ရှိမရှိ ဆုံးဖြတ်ရန် ကိန်းဂဏန်းခွဲခြမ်းစိတ်ဖြာမှုကို အသုံးပြုသည်။

စပမ်းအီးမေးလ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် Bayesian filtering သည် အလွန်တိကျကြောင်း သက်သေပြထားပါသည်။ တကယ်တော့၊ လေ့လာမှုများအရ Bayesian filter များသည် 99% အထိ မှန်ကန်ကြောင်း လေ့ကျင့်သင်ကြားပြသထားသည်။

SpamSieve သည် သင်လက်ခံရရှိသော မေးလ်ကို အခြေခံ၍ ၎င်းကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် ပြုလုပ်ခြင်းဖြင့် ဤတိကျမှုကို ပိုမိုရယူသည်။ ဆော့ဖ်ဝဲလ်ကို ဆက်လက်အသုံးပြုပြီး အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်းကို မက်ဆေ့ချ်များ ပိုမိုလေ့ကျင့်ပေးလာသည်နှင့်အမျှ ၎င်း၏တိကျမှုသည် ပိုမိုတိုးတက်ကောင်းမွန်လာမည်ဖြစ်သည်။

အခြား အီးမေးလ် ဖောက်သည်များတွင် Bayesian စစ်ထုတ်မှုများ ပါဝင်သည် - သို့သော် SpamSieve ကဲ့သို့ တိကျမှုမရှိပါ။

အချို့သော အီးမေးလ်ဖောက်သည်များသည် Bayesian စစ်ထုတ်မှုများလည်း ပါ၀င်သော်လည်း SpamSieve ထက် မလိုလားအပ်သောအီးမေးလ်များကို ပိတ်ဆို့ရာတွင် မည်သည့်အရာမျှ တိကျမှု သို့မဟုတ် ထိရောက်မှုမရှိပါ။

အဘယ်ကြောင့်ဆိုသော် အခြားသော အီးမေးလ်ဖောက်သည်အများစုသည် စပမ်းအီးမေးလ်များကို ဖော်ထုတ်ရန်အတွက် ကြိုတင်သတ်မှတ်ထားသော စည်းမျဉ်းများ သို့မဟုတ် အယ်လဂိုရီသမ်များကို အသုံးပြုသောကြောင့်ဖြစ်သည် - spammers များသည် ၎င်းတို့၏နည်းဗျူဟာများကို လိုက်လျောညီထွေဖြစ်အောင် စတင်လိုက်သည်နှင့် လျှင်မြန်စွာ ခေတ်နောက်ကျသွားနိုင်ပါသည်။

ဆန့်ကျင်ဘက်အားဖြင့် - Spamsive ၏ အယ်လဂိုရီသမ်သည် အချိန်ကြာလာသည်နှင့်အမျှ အသုံးပြုသူထည့်သွင်းမှုအပေါ် အခြေခံ၍ သူ့ဘာသာသူ လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေသောကြောင့် - အသုံးပြုသူများသည် ၎င်းတို့ကိုယ်တိုင် သီတင်းပတ်အနည်းငယ်/လ/လတိုင်း ဆက်တင်များကို ကိုယ်တိုင်မွမ်းမံပြင်ဆင်စရာမလိုဘဲ မလိုလားအပ်သော အီးမေးလ်အကြောင်းအရာပုံစံအသစ်များမှ အမြဲတမ်းကာကွယ်ထားကြောင်း စိတ်ချယုံကြည်နိုင်ပါသည်။

နိဂုံး- Mac အတွက် Spamsive ဖြင့် ထိန်းချုပ်မှုအောက်တွင် သင်၏ Inbox ကို ပြန်ရယူပါ။

ပြည့်လျှံနေသော ဝင်စာပုံးကို စီမံခန့်ခွဲခြင်းသည် သင့်အတွက် နေ့စဉ် ရုန်းကန်စရာ ဖြစ်လာပါက၊ Spamsive ကို စမ်းကြည့်ရန် အကြောင်းပြချက် မရှိပါ။ ၎င်း၏အစွမ်းထက်သော bayesian filtering နည်းပညာဖြင့်- ဤဆော့ဖ်ဝဲလ်သည် အရေးကြီးသူများကို ပြဿနာမရှိဘဲ ဖြတ်သန်းခွင့်ပြုနေချိန်တွင် မလိုလားအပ်သောအီးမေးလ်များအားလုံးနီးပါးကို ပိတ်ဆို့ခြင်းဖြင့် သင့်ဘဝထဲသို့ ပြန်လည်မှာယူလာစေရန် ကူညီပေးပါမည်။

ဒါဆိုဘာလို့စောင့်တာလဲ။ Spamsive ကို ယနေ့ ဒေါင်းလုဒ်လုပ်ပြီး သင့်ဒစ်ဂျစ်တယ်ဘဝထဲသို့ မည်မျှ ရှုပ်ပွသွားသည်ကို ထိန်းချုပ်ပါ။

SpamSieve သည် သင့်ဝင်စာပုံးမှ စပမ်းစာများကို သိမ်းထားရန် ပိုမိုပြီးပြည့်စုံသော ဝန်ဆောင်မှုကို ပေးဆောင်ရန် မတူညီသော မေးလ်ပရိုဂရမ်များစွာနှင့် ပေါင်းစပ်ထားသည်။ ဤပရိုဂရမ်ကို သင်ပိုသုံးလေ၊ ၎င်းသည် သင့်အတွက် ပိုမိုထိရောက်မှုရှိမည်ဖြစ်ပြီး သင်မလိုလားအပ်သော မက်ဆေ့ချ်များကို မြင်ရန် သို့မဟုတ် သင်အလိုရှိသောသူများကို လက်လွှတ်ရန် ဖြစ်နိုင်ခြေနည်းလေဖြစ်သည်။

အကျိုးအပြစ်များ

ပေါင်းစပ်ရွေးချယ်စရာများ- ဤအက်ပ်သည် Apple Mail၊ Airmail၊ Mailsmith၊ Outlook နှင့် အခြားအရာများအပါအဝင် မေးလ်ပရိုဂရမ်အမျိုးမျိုးနှင့် ပေါင်းစပ်နိုင်သည်။ Gmail၊ Yahoo၊ နှင့် AOL ကဲ့သို့သော ဝဘ်အခြေခံမေးလ်ဝန်ဆောင်မှုများနှင့်လည်း အသုံးပြုနိုင်ပြီး iCloud နှင့်လည်း တွဲဖက်အသုံးပြုနိုင်ပါသည်။

ပိုမိုတိကျမှု- ဤအက်ပ်ကို သင်ထည့်သွင်းပြီးသည်နှင့်၊ ၎င်းသည် သင့်မက်ဆေ့ချ်များကို ချက်ချင်းစစ်ထုတ်ရန် စတင်မည်ဖြစ်သည်။ ဒါပေမယ့် မင်းသာ ထိုင်ပြီး သူ့အလုပ်ကို လုပ်ဖို့ မျှော်လင့်နေတယ်ဆိုရင် မင်း သိပ်အထင်ကြီးမှာ မဟုတ်ဘူး။ ၎င်းသည် ထည့်သွင်းခြင်းမရှိဘဲ ကောင်းမွန်စွာအလုပ်လုပ်သော်လည်း တုံ့ပြန်ချက်ပိုပေးလေလေ၊ သင်၏ Inbox တွင် ပေါက်နေသော အမှိုက်မက်ဆေ့ချ်များကို စပမ်းဘောက်စ်အဖြစ် ဂုဏ်သိက္ခာရှိသော စာတိုများအဖြစ် သတ်မှတ်ပေးခြင်းဖြင့် သင်၏ Spam ဘောက်စ်တွင် ပေါက်သွားသော အရေးကြီးသောမက်ဆေ့ချ်များကို အမှတ်အသားပြုခြင်းဖြင့် ပရိုဂရမ်မှ ထွက်သွားလေလေဖြစ်သည်။ ဤအကြံပြုချက်မှတစ်ဆင့်၊ သင်၏အဝင်အီးမေးလ်များကို ခွဲခြားသတ်မှတ်ရာတွင် ပိုမိုကောင်းမွန်လာပြီး သင်၏စပမ်းဘောက်စ်သို့ ဂုဏ်သိက္ခာရှိသောမေးလ်များ ထပ်မံဆုံးရှုံးမည်ကို စိုးရိမ်စရာမလိုအပ်တော့သည်အထိ ပိုမိုကောင်းမွန်လာမည်ဖြစ်သည်။

အားနည်းချက်များ

ရှုပ်ထွေးသော စနစ်ထည့်သွင်းခြင်း- သင့် Inbox တွင် သင်အလိုရှိသော မက်ဆေ့ချ်များကို အက်ပ်အား သင်ကြားပေးပြီး သင်အချိန်နှင့် အားထုတ်မှု အနည်းငယ်ကြာပါသည်။ ပြီးတော့ ဒီအစီအစဉ်မှာ သင်လုပ်ရမယ့် တစ်ခုတည်းသော အချိန်ရင်းနှီးမြှုပ်နှံမှုလည်း မဟုတ်ပါဘူး။ အသေးစိတ်ညွှန်ကြားချက်များဖြင့် အက်ပ်ကိုစဖွင့်သတ်မှတ်ခြင်းမှာ အနည်းငယ်ရှုပ်ထွေးသောလုပ်ငန်းစဉ်တစ်ခုဖြစ်သည်။

အောက်ခြေလိုင်း

SpamSieve သည် ကောင်းမွန်စွာ အလုပ်လုပ်နိုင်ပြီး အထူးသဖြင့် သင်၏ Inbox ထဲသို့ စပမ်းစာများ အများအပြား ခိုးဝင်နေသည်ကို တွေ့ရှိပါက ထည့်သွင်းစဉ်းစားရန် ကောင်းသော ရွေးချယ်မှုတစ်ခုဖြစ်သည်။ ၎င်းသည် များစွာသော မေးလ်ပရိုဂရမ်များနှင့် ပေါင်းစပ်ထားပြီး သင့်လိုအပ်ချက်များနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် သင်ယူခြင်းနှင့် လိုက်လျောညီထွေဖြစ်စေရန် ကောင်းသောအလုပ်ဖြစ်သည်။ လုပ်ဆောင်ချက်အားလုံး အသက်ဝင်နေသဖြင့် ရက် 30 အခမဲ့ စမ်းသုံးနိုင်ပါသည်။ အစမ်းသုံးကာလကျော်လွန်ပြီး ဆက်လက်အသုံးပြုရန်၊ လိုင်စင်အပြည့်အတွက် $30 ပေးဆောင်ရပါမည်။

တည်းဖြတ်သူများ၏မှတ်ချက်- ဤသည်မှာ Mac 2.9.16 အတွက် SpamSieve ၏ စမ်းသပ်ဗားရှင်းကို ပြန်လည်သုံးသပ်ခြင်း ဖြစ်ပါသည်။