 |
Автоматическая фильтрация
|
|
|
|
Существует программное обеспечение (ПО) для автоматического определения спама (т. н. спам-фильтры). Оно может быть предназначено для конечных пользователей или для использования на серверах. Это ПО использует два основных подхода.
Первый заключается в том, что анализируется содержание письма и делается вывод, спам это или нет. Письмо, классифицированное как спам, отделяется от прочей корреспонденции: оно может быть помечено, перемещено в другую папку, удалено. Такое ПО может работать как на сервере, так и на компьютере клиента. В последнем случае пользователь не видит отфильтрованного спама, но продолжает нести издержки, связанные с его приемом, так как фильтрующее ПО получает каждое письмо и только потом решает, показывать его или нет. С другой стороны, если ПО работает на сервере, пользователь не несёт издержек по передаче его на свой компьютер, однако, в этом случае пользователь рискует не получить письмо, ошибочно воспринятое фильтром как спам.
Второй подход заключается в том, чтобы, применяя различные методы, опознать отправителя как спамера, не заглядывая в текст письма. Это ПО может работать только на сервере, который непосредственно принимает письма. При таком подходе дополнительный трафик тратится только сервером на общение со спамерскими почтовыми программами (т. е. на отказы принимать письма) и обращения к другим серверам (если таковые нужны) при проверке.
Существуют также специализированные online-сервисы, например, «Лаборатория Касперского» (сервис Kaspersky Hosted Security), Outcom "СПАМОРЕЗ, ИНКАП «Антиспам-Пост», ContrSpam, Антиспамус предоставляющие платную защиту от спама. Изменение MX-записи в доменном имени предприятия (см. DNS) особым образом позволяет перенаправить почту для защищаемого домена на специализированный почтовый сервер, где она очищается от спама и вирусов, а затем направляется на корпоративный почтовый сервер. Метод подходит для корпоративных пользователей и не годится для обладателей почтовых ящиков в публичных почтовых системах.
|
|
|
Ещё одна проблема автоматической фильтрации в том, что она может по ошибке отмечать как спам полезные сообщения. Поэтому многие почтовые сервисы и программы по желанию пользователя могут не стирать те сообщения, которые фильтр счёл спамом, а помещать их в отдельную папку.
Методы автоматической фильтрации
Программы автоматической фильтрации используют статистический анализ содержания письма для принятия решения, является ли оно спамом. На практике пользуются популярностью методы байесовской фильтрации спама. Для работы этих методов требуется предварительное «обучение» фильтров путем передачи ему рассортированных вручную писем для выявления статистических особенностей нормальных писем и спама.
Метод очень хорошо работает при сортировке текстовых сообщений (в том числе HTML). После обучения на достаточно большой выборке удаётся отсечь до 95—97 % спама. Для обхода таких фильтров спамеры иногда помещают содержательную часть в картинку, вложенную в письмо, текст же либо отсутствует, либо случаен, что не позволяет фильтру составить статистику для распознавания таких писем. В этом случае необходимо пользоваться программами распознавания текста (большинство современных почтовых программ этого не поддерживают), либо использовать другие методы.
Залог надежной работы байесовского метода — постоянное до обучение фильтра и указание ему на совершаемые ошибки. В почтовых программах для этого вводится возможность ручной пометки сообщения «спам/не-спам», а в почтовых сервисах в интернете — кнопка «пожаловаться на спам».
|
|
|
Неавтоматическая фильтрация
Многие программы и почтовые сервисы в интернете позволяют пользователю задавать собственные фильтры. Такие фильтры могут состоять из слов или, реже, регулярных выражений, в зависимости от наличия или отсутствия которых сообщение попадает или не попадает в мусорный ящик. Однако такая фильтрация трудоёмкая и негибкая, кроме того, требует от пользователя известной степени знакомства с компьютерами. С другой стороны, она позволяет эффективно отсеять часть спама, и пользователь точно знает, какие сообщения будут отсеяны и почему.
Чёрные списки
Чёрный список — перечень физических или юридических лиц, занесёный в соответствующий список, которые по каким-либо причинам признаны недружественными по отношению к субъекту-составителю списка.
Другие методы
§ Общие ужесточения требований к письмам и отправителям, например — отказ в приеме писем с неправильным обратным адресом (письма из несуществующих доменов), проверка доменного имени по IP-адресу компьютера, с которого идет письмо, и т. п. С помощью данных мер отсеивается только самый примитивный спам — небольшое число сообщений. Однако не нулевое, поэтому смысл в их применении остается.
§ Сортировка писем по содержанию полей заголовка письма даёт возможность избавиться от некоторого количества спама. Некоторые клиентские программы (например, Mozilla Thunderbird илиThe Bat!) дают возможность проанализировать заголовки, не скачивая с сервера всё письмо целиком, и таким образом сэкономить трафик.
§ Системы типа «вызов-ответ» позволяют убедиться, что отправитель — человек, а не программа-робот. Использование этого метода требует от отправителя выполнения определённых дополнительных действий, часто это может быть нежелательно. Многие реализации таких систем создают дополнительную нагрузку на почтовые системы, во многих случаях они присылают запросы на поддельные адреса, поэтому в профессиональных кругах такие решения не пользуются уважением. Кроме того, такая система не может отличить робота, рассылающего спам, от любых других, например тех, которые рассылают новости.
§ Системы определения признаков массовости сообщения, такие как Razor и Distributed Checksum Clearinghouse. Встраиваемые в программное обеспечение почтового сервера модули подсчитывают контрольные суммы каждого проходящего через них письма и проверяют их на серверах служб Razor или DCC, которые сообщают количество появлений письма в сети Интернет. Если письмо появилось, например, несколько десятков тысяч раз — вероятно, это спам. С другой стороны, массовое сообщение может быть и легитимной почтовой рассылкой. Кроме того, спамеры могут варьировать текст сообщения, например, добавляя в конец случайный набор символов.
|
|
|
§ Общее изменение идеологии работы электронной почты, при которой для принятия сервером получателя каждого сообщения система отправителя должна выполнить определенное «затратное» действие, например, сообщить результат работы относительно ресурсоемкого математического алгоритма. Для обычных пользователей, отправляющих десятки писем, это не составит затруднения, тогда как затраты спамера умножаются на количество отправляемых им писем, обычно измеряемое миллионами.
Нетипичные методы
Интересная история случилась с Аланом Ральски (Alan Ralsky), входящим в пятерку крупнейших спамеров планеты. Пользователь одного из западных форумов
| предложил остроумную идею дать Ральски прочувствовать всю прелесть ощущений жертвы, на которую обрушились тонны спама. Сказано - сделано: усилиями тысяч энтузиастов были найдены электронный и физический почтовый адреса предпринимателя, после чего они были подписаны на тысячи самых разнообразных списков рассылки, бесплатных информационных бюллетеней и т.п. Результат не замедлил сказаться: уже через пару недель выведенный из себя килограммами (!) ежедневно поступающей в его ящик бумажной рекламы и многими сотнями электронных посланий, Алан жаловался прессе на «выживших из ума недоброжелателей», пригрозив подать на них в суд | 
|
Юридические аспекты проблемы
В ряде стран принимаются законодательные меры против спамеров. Попытки законодательного запрещения или ограничения деятельности спамеров наталкиваются на целый ряд сложностей. Непросто определить в законе, какая рассылка является законной, а какая нет. Хуже всего то, что компания (или лицо), рассылающая спам, может находиться в другой стране. Для того, чтобы такие законы были эффективными, необходимо выработать согласованное законодательство, которое действовало бы в большинстве стран, что представляется труднодостижимым в обозримом будущем.
|
|
|
С 1 января 2004 года в США действует федеральный закон, получивший название Can-Spam Act. Делаются попытки привлечь спамеров к суду, и иногда такие попытки оказываются успешными.
Американец Роберт Солоуэй проиграл процесс в федеральном суде против небольшой оклахомской фирмы-провайдера интернет-услуг, оператор которой обвинил его в рассылке спама. Приговор суда включал в себя возмещение убытков в размере $10 075 000[28][29].
Первый случай, когда пользователь выиграл дело против компании, занимавшейся рассылкой спама, имел место в декабре 2005, когда бизнесмен Найджел Робертс с острова Олдерни(Нормандские острова) выиграл суд против Media Logistics UK, получив в качестве компенсации 270 £
В октябре 2009 года социальная сеть Facebook отсудила у американца Сэнфорда Уоллеса, занимавшегося спамом на этом сайте, 711 миллионов долларов. Примечательно, что для Уоллеса по прозвищу «король спама» это был далеко не первый суд: в 2006 году он был оштрафован на 4 миллиона долларов за незаконную в США рекламу с помощью всплывающих окон, а в 2008 году — на 234 миллиона долларов за спам в социальной сети MySpace.
Интересен пример истории с российским провайдером Majordomo, заблокированным за рассылки спама, якобы ведшиеся с принадлежавших ему адресов.
Принимаемые законы по борьбе со спамом могут противоречить конституции. Так Верховный Суд Вирджинии отменил приговор спамеру Джереми Джейнсу и признал неконституционным закон о борьбе со спамом как нарушающий право на свободу слова.
В ноябре 2010 года Депутаты Госдумы РФ и участники интернет-индустрии подготовили поправки в закон «О защите информации», вводящие юридическое определение спама.
Список используемой литературы
Андрей В. Столяров: Спам: кто виноват
http://ru.wikipedia.org/wiki/
apachedev.ru
|
|
|
