ایمیل‌های اسپم یک مزاحمت بزرگ هستند و خطراتی مانند حملات فیشینگ، عفونت‌های بدافزاری و نقض داده‌ها را به همراه دارند. SmarterMail رویکردی چندلایه برای مقابله با اسپم به کار می‌گیرد، که شامل استفاده از فناوری‌ها و استراتژی‌های مختلف برای پاک نگه داشتن صندوق ورودی می‌شود.

ادغام با SpamAssassin: SmarterMail با SpamAssassin، یک پلتفرم قوی و منبع باز فیلترینگ اسپم، ادغام می‌شود. SpamAssassin مجموعه وسیعی از آزمون‌ها را بر روی سربرگ‌ها و محتوای ایمیل‌ها انجام می‌دهد تا اسپم را شناسایی کند و به هر ایمیل نمره‌ای اختصاص می‌دهد تا احتمال اسپم بودن آن را تعیین کند. این سیستم نمره‌دهی امکان تنظیم آستانه‌های قابل تنظیم را فراهم می‌کند و به مدیران اجازه می‌دهد تا تعادل بین گرفتن اسپم و عبور ایمیل‌های مشروع را به‌طور دقیق تنظیم کنند.

Greylisting: این تکنیک به‌طور موقت ایمیل‌های دریافتی از فرستندگان ناشناخته را رد می‌کند و از آنها می‌خواهد که ایمیل را پس از تأخیر کوتاهی مجدداً ارسال کنند. از آنجا که اسپمرها معمولاً ایمیل‌ها را مجدداً ارسال نمی‌کنند، این روش به‌طور مؤثری اسپم را کاهش می‌دهد. با گذشت زمان، فرستندگان مشروع در لیست سفید قرار می‌گیرند و اطمینان حاصل می‌شود که آنها از Greylisting برای ارتباطات آینده عبور می‌کنند.

DKIM, SPF و DMARC: پروتکل‌های احراز هویت ایمیل DomainKeys Identified Mail (DKIM)، Sender Policy Framework (SPF) و Domain-based Message Authentication, Reporting, and Conformance (DMARC) در SmarterMail ادغام شده‌اند. DKIM یک امضای دیجیتال به ایمیل‌ها اضافه می‌کند، SPF بررسی می‌کند که آیا ایمیل ورودی از یک دامنه از یک میزبان مجاز توسط مدیران آن دامنه می‌آید یا خیر، و DMARC به صاحبان دامنه راهی برای درخواست گزارش‌ها درباره ایمیل‌های ادعا شده از دامنه‌شان ارائه می‌دهد. این پروتکل‌ها به‌طور قابل‌توجهی امنیت و اصالت ایمیل را بهبود می‌بخشند.

لیست سیاه و سفید جامع: مدیران می‌توانند از گزینه‌های گسترده لیست سیاه برای مسدود کردن ایمیل‌ها از منابع اسپم شناخته‌شده استفاده کنند، در حالی که لیست‌های سفید را برای اطمینان از تحویل همیشه ایمیل‌ها از فرستندگان مورد اعتماد نگه دارند. این انعطاف‌پذیری امکان کنترل دقیق فیلترینگ ایمیل را فراهم می‌کند.

یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل هوریستیک: SmarterMail از الگوریتم‌های پیشرفته یادگیری ماشین و تجزیه و تحلیل هوریستیک برای شناسایی تطبیقی الگوهای جدید اسپم استفاده می‌کند. این رویکرد پویا اطمینان می‌دهد که سیستم می‌تواند با تاکتیک‌های تکامل‌یافته اسپم همگام بماند.