El punto más a favor de los FBC es que hay spam fácilmente detectable, con cadenas de texto constantes. Los FBC son perfectos para ésto

Segunda ventaja: los FBC Bayesianos “aprenden” con el tiempo y se adaptan al usuario

Tercera ventaja:permite aceptar de forma selectiva mensajes de una fuente X, y bloquear otros de la misma fuente

Aplicar filtros basados en contenido básicos, nos permitirá evitar quejas del usuario del tip “¿Cómo es posible que tu sistema antispam no pueda detectar patrones de spam que yo detecto con facilidad?”

Desventaja: Falsos Positivos
Ej: aún los filtros bayesianos más avanzados pueden caer en un falso positivo.

Se pueden evitar: disminuyendo el umbral de clasificación anti-spam (en Bayesianos) pero esto provoca la entrada de algunos mensajes de spam

Se consumen recursos: el mensaje ¡ya ha llegado!

Es una persecución del gato y el ratón. Los spammers envían mensajes con contenidos indescifrables y sin sentido para evitar los filtros. Aunque los Bayesianos son muy difíciles de saltar/engañar

Falta de simplicidad: no es fácil explicar por qué un filtro con reglas bayesianas ha generado un falso positivo. Algunos añaden cabeceras X-Header con alguna explicación

Carga del sistema: Se aplica un conjunto de reglas a todo el cuerpo del mensaje. Cuantas más reglas aprenda el filtro, más costosa será su aplicación. Se requieren mecanismos de poda. Problemas de escalado y carga del sistema

Efecto “big brother” entre los usuarios