Constructieve feedback van gebruikers
We waarderen de feedback van onze bijdragers enorm. Was deze altijd positief? Nee, en dat verwachtten we ook niet. Dit is een leerproces dat tijd nodig heeft.
Teleurstelling over dataset-bijdragen
Een van de belangrijkste punten van constructieve feedback is de teleurstelling van sommige gebruikers wanneer hun bijdragen niet in onze datasets worden weergegeven. We begrijpen deze frustratie. Onze onderzoekers zouden het ook zeer frustrerend vinden als al hun inspanningen zonder resultaat blijven. We erkennen dat verbeteringen nodig zijn in onze interne processen en machine-learningmodellen. Op dit moment zijn onze onderzoekers druk bezig om uw data te bestuderen en aanpassingen te overwegen.
Beleid en nauwkeurigheid van gegevens
Waarom kunnen we uw inzendingen niet direct in onze datasets opnemen? Er zijn verschillende redenen: beleid en nauwkeurigheid. Elke DNSBL-dataset die we publiceren heeft een bijbehorend beleid. Dit beleid is zorgvuldig ontwikkeld in samenwerking met de internetgemeenschap en zorgt ervoor dat valse positieven tot een minimum worden beperkt.
Om een internet-identificator in onze DNSBL’s op te nemen, moeten we ervoor zorgen dat deze consistent is met het beleid van de individuele lijst. Daarom worden uw inzendingen beoordeeld en opnieuw verwerkt om te bevestigen dat ze voldoen aan de beleidsvoorwaarden. De meeste van onze beleidsregels zijn beschikbaar op onze website.
Terwijl Spamhaus verder gaat in de wereld van reputatie, kan de reputatie van individuele bijdragers automatisch worden geëvalueerd op basis van de nauwkeurigheid van hun inzendingen. We streven ernaar om bijdragers als “vertrouwd” te verifiëren, zodat hun inzendingen sneller in reputatie-gebaseerde datasets kunnen worden opgenomen.
De huidige maatstaf die u ziet in het Threat Intel Portal is gebaseerd op het aantal inzendingen dat overeenkomt met detecties, welke zijn afhankelijk van het beleid.