垃圾邮件正确捕获率达99.99%，误判率仅为0.001% ，优于国际0.003%的业界标准，更优于国内大部分邮件服务商0.01%的标准。

我司目前与国际知名的几个RBL组织，包括spamhaus/surbl/uribl等组织都建立良好合作关系，并为其提供了在国内的公益性dns查询镜 像服务。而在判定标准上，我司并不仅仅基于某一个单一的反垃圾策略，而是将一次邮件会话过程中所能提供的所有“证据”作为整体评价，包括了连接、频率、内容过滤等方方面面，最终按照系统制定以及用户自己的策略，来决定拒绝还是接收。以RBL为例：假如某个IP被spmhaus收录了，我们系统并未因此而拒绝此 IP，但如果同时被spamhaus, surlbl, uibl等收录了，那么这封邮件被拒收的可能性就非常大。

在2007年年中，从国外涌入了大量的图片垃圾邮件，单靠过往的技术无法有效抵御，因为传统的反垃圾技术对图片垃圾邮件无效，很难对其进行内容过滤。w我司从发现图片垃圾邮件开始，便第一时间着手研发有针对性的反击技术。最终应用了图片指纹相似度技术、图片bayes技术及图片像素特征分析技术，有效地抵御了本次图片垃圾邮件狂潮，并为日后做好了充分的准备。前段时段，还曾出现过基于PDF格式，FLASH格式的垃圾邮件，都被我司通过有效、精准的技术手段拦截下来。

我司长期坚持邮件服务提供商之间的互通互盈，但却并未因此而放松对垃圾邮件的监控。发送者信誉机制就是一种先进的思路，我司会动态评估独立IP和域名的历史发送情况，结合RFC标准的SPF发送者验证技术，建立不同的信誉值，纳入综合评分体系。

建立了切实有效的用户反馈举报系统

任何单一的技术手段都无法实现100%的捕捉率和正确率，所以我司也坚持以用户为宗旨，设立用户反馈机制。在服务器对话中遇到问题，可以链接到WEB页面查明原因，也可以直接电话联系我司的24小时客服系统。在WEB邮箱中，用户可以对漏进来的垃圾邮件或被误判的正常邮件进行申诉，反垃圾过滤系统能不断调整过滤策略，提高过滤效率，降低误判 发生的几率。

我司邮箱正全力开发基于用户个性化的反垃圾系统，按照用户自己的使用习惯，历史行为，性格喜好来判断是否为垃圾邮件。为了提高用户级别的反垃圾质量，我司除了提供用户反馈渠道外，还提供精度更高的用户级别内容过滤策略。用户往来的邮件特征可以被系统收集，从而形成个性化的使用习惯；邮件系统会优先使用用户级的数据来进行过滤。例如某用户订阅了一份电子杂志，被系统误投入了垃圾箱，用户只需要简单地从垃圾箱移动到收件，就可以保证以后此类邮件都可以正常地 进入到收件箱。另外，我司也提供了传统的用户黑白名单，以及可定制的反垃圾克星等。

包括与GMAIL和AOL都建立了互相举报垃圾邮件的spam feedback系统。