Фильтрация почтовых сообщений. Борьба со спамом

Методы борьбы со спамом

Современная спам-рассылка распространяется в сотнях тысяч экземпляров всего за несколько десятков минут. Чаще всего спам идет через зараженные вредоносными программами пользовательские компьютеры зомби-сети. Что можно противопоставить этому натиску? Современная индустрия IT-безопасности предлагает множество решений, и в арсенале антиспамеров есть различные технологии. Однако ни одна из существующих технологий не является магической «серебряной пулей» против спама. Универсального решения просто не существует. Большинство современных продуктов используют несколько технологий, иначе эффективность продукта будет не высока.

Ниже перечислены наиболее известные и распространенные технологии.

Фильтрация почтовых сообщений. Борьба со спамом

Черные списки

Они же DNSBL (DNS-based Blackhole Lists). Это одна из наиболее старых антиспам-технологий. Блокируют почту, идущую с IP-серверов, перечисленных в списке.

Контроль массовости (DCC, Razor, Pyzor)

Технология предполагает выявление в потоке почты массовых сообщений, которые абсолютно идентичны или различаются незначительно. Для построения работоспособного «массового» анализатора требуются огромные потоки почты, поэтому эту технологию предлагают крупные производители, обладающие значительными объемами почты, которую они могут подвергнуть анализу.

Проверка интернет-заголовков сообщения

Спамеры пишут специальные программы для генерации спамерских сообщений и их мгновенного распространения. При этом они допускают ошибки в оформлении заголовков, в результате спам далеко не всегда соответствуют требованиям почтового стандарта RFC, описывающего формат заголовков. По этим ошибкам можно вычислить спамерское сообщение.

Контентная фильтрация

Также одна из старых, проверенных технологий. Спамерское сообщение проверяется на наличие специфических для спама слов, фрагментов текста, картинок и других характерных спамерских черт. Контентная фильтрация начиналась с анализа темы сообщения и тех его частей, которые содержали текст (plain text, HTML), но сейчас спам-фильтры проверяют все части, включая графические вложения.

В результате анализа может быть построена текстовая сигнатура или произведен подсчет «спамерского веса» сообщения.

Контентная фильтрация: байес

Статистическией байесовские алгоритмы также предназначены для анализа контента. Байесовские фильтры не нуждаются в постоянной настройке. Все, что им нужно это предварительное обучение. После этого фильтр подстраивается под тематики писем, типичные для данного конкретного пользователя. Тем самым, если пользователь работает в системе образования и проводит тренинги, то лично у него сообщения данной тематики не будут распознаваться как спам. У тех, кому предложения посетить тренинг не нужны, статистический фильтр отнесет такие сообщения к спаму.

Грейлистинг

Временный отказ в приеме сообщения. Отказ идет с кодом ошибки, который понимают все почтовые системы. Спустя некоторое время они повторно присылают сообщение. А программы, рассылающие спам, в таком случае повторно письмо не отправляют.



  • Главная
  • Komp
  • Komp 1
  • Komp 2
  •  ||

    „Muži nedovedou ocenit vlastní ženy. To přenechávají druhým.“ Oscar Wilde