특징 1. 개발 역사     2001년부터 스팸메일 차단에 대한 연구개발과 운영으로 많은 노하우가 결집된 안정적인 소프트웨어 2. 학습형 스팸메일 차단시스템     스팸메일 내용의 학습을 통해 95% 이상의 높은 차단율 제공 3. 개인별 차단시스템     서버단에서 일괄적으로 차단되는 방식은 유저별 다양성으로 불만을 초래하여 개인별 스팸DB를 생성하여 운영 4. 관리자가 설정한 유저의 스팸DB 사용     학습을 하지 않는 유저를 위해서 회사별 관리자가 설정한 유저의 스팸DB로 차단 설정 5. 개인별 화이트리스트 운영     믿을만한 유저를 항상 정상메일로 분류 6. 일별 스팸메일리스트 발송     웹메일 사용 유저는 발송되는 스팸차단 리스트에 정상메일이 있는지 검토 후 있을 경우 받기 가능

학습형 스팸메일차단 이론 ① 메일이 들어오면 메일내용들을 분석하여 단어로 분리합니다.     메일내용 : 안녕하세요. 저는 한비로의 홍길동입니다.     - 안녕하세요.     - 저는     - 한비로의     - 홍길동입니다. ② 분리된 단어들은 수신되는 유저의 스팸데이터베이스와 비교하여 스팸단어들이 많이 포함되어 있는지     체크합니다.     아래는 평형상태의 저울입니다.     분리된 내용과 스팸데이터베이스를 참조하여 하나씩 올려놓는다고 생각하세요.     스팸데이터베이스에 "홍길동" 이 스팸으로 되어 있는 경우 위 저울은 왼쪽으로 기울어지게 됩니다.     이런 방식으로 반복을 거듭하여 유저가 지정한 확률 이상일 경우 스팸으로 처리합니다.     (위 예는 이해를 돕기 위한 최소한의 설명이고 실제 내부적으로는 더 복잡한 처리과정이 이루어집니다.)     이것은 특정단어만 포함되어 있다고 바로 스팸처리 하는 것이 아닙니다.     여러 단어들을 체크 후 스팸일 가능성이 얼마나 많은지를 따져서 스팸처리하기 때문에 좀 더 정확하게 스팸처리가     가능하게 됩니다.     단 이 것은 유저가 정상메일, 스팸메일 학습을 어느정도 진행을 했을 경우 차단의 효과가 높습니다.

스팸메일/정상메일 학습방법 ① 정상메일함에 스팸메일이 있을때      스팸메일이 받은편지함으로 들어왔을 경우 그메일을 선택 후 [스팸메일임] 버튼을 클릭하여 스팸메일로 학습을 합니다. 학습된 메일은 스팸편지함으로 이동되고 기본 스팸데이터베이스에 스팸규칙이 저장되어 다음에 비슷한 스팸규칙을 가지고 있는 메일이 들어오게 되면 스팸편지함으로 자동분류될 확률이 높게 됩니다. ② 스팸메일함에 정상메일이 들어 왔을때      정상메일이 스팸편지함으로 들어왔을 경우 그메일을 선택 후 [정상메일임] 버튼을 클릭하여 정상메일로 학습을 합니다. 학습된 메일은 받은편지함으로 이동되고 그 메일주소는 화이트리스트에 저장이 되어 받은편지함으로 항상 들어오게 됩니다. ③ 유저별 발송된 스팸메일리스트에 정상메일이 있을때 스팸으로 처리된 메일 리스트는 각 유저에게 주기적으로 메일 발송됩니다.      리스트에서 정상메일이 스팸으로 처리된 경우 Not Spam을 클릭하면 해당 메일 주소는 화이트 리스트에 등록되어 다음부터는 정상메일로 받을 수 있습니다.