一般UTM設備比較少會去強調垃圾郵件過濾的功能，畢竟在這部分有其門檻存在，大多廠商只提供一般簡單過濾功能(條件值設定、過濾)，所以減少一些郵件的攻擊量，並不能有效去防範。而眾至在UTM設備特色在於能提供完整的郵件過濾引擎，這與過去眾至專注在MailServer開發經驗有關，結合多年為企業服務的經驗。ShareTech UTM提供多種垃圾郵件過濾方式，包含ST-IP網路信評、快速ST-PTC多維圖形辨識技術、貝氏過濾法、自動白名單機至、垃圾信特徵過濾與指紋辨識過濾，協助企業避免垃圾郵件問題日益增加。
快速ST-PIC多維圖形辨識技術
從2007年，許多的垃圾郵件都是以圖片方式來寄送，避開使用內容過濾文字的偵測。眾至為了減低使用者在圖片式垃圾的困擾，利用本身研發的ST-PIC多維圖形辨識技術，大幅降低圖片式垃圾信廣告的襲擊。ST-PIC多維圖形辨識技術是利用光學辨識技術將圖片內的文字圖形轉換成文字，再進一步加以過濾，經過辨識後如果圖檔內的文字符合關鍵字眼，就會加重其垃圾信可疑度的分數。
貝氏學習過濾
貝氏過濾法是將信件之內文以貝氏資料庫之規則來評分，分數越高者其越有可能是垃圾信件。一般來說「貝氏過濾法」會有個資料庫，當一封信件進入系統的時候會把信件分解成單詞，比對目前「貝氏過濾法資料庫」，分析以往的經驗，來判別此封信件為垃圾信件的機率，且貝氏過濾資料庫具有自動學習的功能，可以依照不同企業收信的狀態來調整最適合的過濾條件。
垃圾郵件特徵過濾
由於垃圾郵件發送的特徵不斷的在做改變，眾至除了透過使用者定時回報，持續不斷累積「過濾經驗」，經由特徵採樣、資料庫更新速度和自動學習的能力提高設備過濾的及時性與效率。
指紋辨識過濾
所有進入郵件閘道的信件都會以特殊的方式處理，將信件以特殊的方案轉換成為一指紋碼，在跟網路上的資料庫做比對，如果特徵相符合就歸為垃圾信件。由於資料庫是長期累積而來，當一封郵件在經過比對後被歸為垃圾信件時，資料庫就會存在該封信件的指紋碼。
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