Спам. История появления. Средства борьбы

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.

Белые списки. Белые списки или Safe Lists — одна из самых распространенных технологий, которая работает в сочетании с обучаемыми фильтрами, системами с поиском совпадений и системами с запросом к отправителю. В белые списки включают тех людей, которые зарекомендовали себя как добропорядочные отправители. Как правило, это индивидуальные пользователи, хотя в некоторых системах могут быть указаны целые домены. Если обучаемая система помечает сообщение как спам, но отправитель записан у пользователя в белом списке, то сообщение все же доходит до адресата. Таким образом, этот метод блокирования спама помогает уменьшить вред от ложных срабатываний.

Некоторые пользователи предпочитают крайний вариант использования  белых списков – это так  называемый «эксклюзивный режим». В  этом случае пропускаются только письма, чьи отправители находятся в  белом списке, а остальные складываются в папку «Спам». Адресат может  сам просматривать время от времени  папку с спамом и выбирать оттуда письма, которые таковым не являются. Этот метод подходит людям, получающим малое количество электронных сообщений или тем, чей круг общения по переписке достаточно хорошо определен. Для бизнес-пользователей этот способ не подходит, так как большинство писем приходит от новых клиентов.

В целом, белые списки не очень надежны. Подделать адрес  отправителя очень просто, так  как используемый протокол позволяет  любому человеку выдать себя за другого. Поэтому мы часто можем получать спам от самих себя, так как многие пользователи вносят в белый список себя или своих друзей.

Черные списки. Следует выбрать надежного провайдера со встроенным спам-фильтром. Многие провайдеры работают с официальными базами, которые содержат многочисленную информацию о доменных именам, IP и email адресах, с которых шла или идет спам-рассылка. Провайдеры блокируют адреса из этих баз. Например, популярным сервисом с базами спам адресов является SpamHause. Если провайдер автоматически не фильтрует спам или делает это некачественно, а по каким-то причинам ящиком, на который ведутся атаки, приходится продолжать пользоваться, то можно попробовать установить защиту от спама самостоятельно, воспользовавшись базами SpamHause.

У большинства современных  почтовых провайдеров существует опция  «Черный список» или просто «Анти-спам». Для начала использования баз SpamHause необходимо прописать в соответствующем разделе адрес базы спам-адресов для фильтрации: zen.spamhaus. Это поможет исключить получение спама от адресатов, которые успели досадить назойливой рекламой другим пользователям и попасть в официальную базу.

Тем не менее, каждый день появляются новые спамеры, и база должна постоянно обновляться. Если фильтр не блокировал письмо, которое явно является спамом, то об этом стоит сообщить в соответствующее учерждение.

SpamHause ведет базы, рассматривает вопросы об удалении адресов из этих баз, но не принимает жалобы от пользователей по поводу спамовых рассылок. Каким же образом можно пожаловаться на спам?

Удобнее всего это делать через сайт spamcop. SpamCop определяет происхождение нежелательной почты и отправляет жалобу соответствующим сервис-провайдерам, которые, в свою очередь, блокируют спамеров, пользующихся их услугами.

 Как сообщить о спаме,  используя сайт SpamCop?

1. нужно перейти по ссылке Register now с главной страницы сайта;
2. в форме снизу ввести своё имя и e-mail и нажать кнопку “Send authorization email”;
3. проверить почту на указанном email: на него должно быть отправлено письмо с паролем для входа в систему;
4. на странице Login нужно ввести полученные данные;
5. в открывшуюся форму необходимо скопировать текст письма со спамом, вместе с его полными заголовками.

В Outlook Express полный заголовок письма можно получить следующим образом:

• выделить сообщение со спамом в списке правой кнопкой мыши и выбрать пункт меню "Параметры сообщения";
• копировать информацию из поля «Заголовки Интернета»

6. вставить скопированные заголовки и тело письма в форму на сайте SpamCop;
7. нажать Send Spam Report(s) Now по мере обработки формы.

Эти действия не гарантируют  моментальную блокировку злостного  спамера, но, тем не менее, информация о нарушениях будет направлена его провайдеру, который сможет принять соответствующие меры. Более того, на сайте SpamCop сообщается, что жалобы на спам помогают в обновлении баз адресов для различных спам-фильтров. И, возможно, именно таким образом IP-адреса спамеров в последствии попадают в официальные базы спам-источников, которые используют различные почтовые провайдеры для предотвращения рассылки спама их многочисленным клиентам.

Серые списки. Метод серых списков основан на том, что «поведение» программного обеспечения, предназначенного для рассылки спама, отличается от поведения обычных почтовых серверов, а именно, спамерские программы не пытаются повторно отправить письмо при возникновении вре́менной ошибки, как того требует протокол SMTP. Точнее, пытаясь обойти защиту, при последующих попытках они используют другой релей, другой обратный адрес и т. п., поэтому это выглядят для принимающей стороны как попытки отправки разных писем.

Простейшая версия серых  списков работает следующим образом. Все ранее неизвестные SMTP-серверы  полагаются находящимися в «сером»  списке. Почта с таких серверов не принимается, но и не отклоняется  совсем — им возвращается код временной  ошибки («приходите позже»). В случае, если сервер-отправитель повторяет свою попытку не менее чем через некоторое время tg (это время называется задержкой), сервер вносится в белый список, а почта принимается. Поэтому обычные письма (не спам) не теряются, а только задерживается их доставка (они остаются в очереди на сервере отправителя и доставляются после одной или нескольких неудачных попыток). Программы-спамеры либо не умеют повторно отправлять письма, либо используемые ими серверы успевают за время задержки попасть в чёрные списки DNSBL.

Этот метод в настоящее  время позволяет отсеять до 90 % спама практически без риска потерять важные письма. Однако его тоже нельзя назвать безупречным.

Могут ошибочно отсеиваться  письма с серверов, не выполняющих  рекомендации протокола SMTP, например, рассылки с новостных сайтов. Серверы  с таким поведением по возможности  заносятся в белые списки.

Задержка при доставке письма может достигать получаса (а то и больше), что может быть неприемлемо в случае срочной  корреспонденции. Этот недостаток компенсируется тем, что задержка вносится только при  посылке первого письма от ранее  неизвестного отправителя. Также, многие реализации серых списков автоматически, после некоторого периода «знакомства», вносят SMTP-сервер в белый список. Есть и способы межсерверного обмена такими белыми списками. В результате, после начального периода «запоминания», фактически задерживается менее 20 % писем.

Крупные почтовые службы используют несколько серверов с разными IP-адресами, более того, возможна ситуация, когда  несколько серверов по очереди пытаются отправить одно и то же письмо. Это  может привести к очень большим  задержкам при доставке писем. Пулы серверов с таким поведением также  по возможности заносятся в белые  списки.

Спамерские программы могут совершенствоваться. Поддержка повторной посылки сообщения реализуется довольно легко и в значительной степени нивелирует данный вид защиты. Ключевым показателем в этой борьбе является соотношение характерного времени попадания спамера в чёрные списки tb и типичного времени задержки «серых» списков tg. При  серые списки в перспективе бесполезны; при серые списки труднопреодолимы для спамеров.

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 или The 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.

Глава 2. СПАМ В РОССИИ. ПРОБЛЕМА СПАМА С ДРУГОЙ СТОРОНЫ

2.1 РОССИЙСКАЯ СТАТИСТИКА

«Лаборатория Касперского» подвела итоги исследования активности спамеров в Рунете по итогам 2010 года. В опубликованном отчете отмечается, что наибольшее количество спама в почтовом трафике в 2010 году было зафиксировано 21-го февраля и составило 90,8%, наименьшее — 70,1% — наблюдалось 28 октября. Средняя доля спама в почтовом трафике в 2010 году составила 82,2%. Наибольшее количество спама в 2010 году было разослано из США (11,3%), на втором месте Индия (8,3%), на третьем — Россия (6,0%). Как и в 2009 году, в TOP 20 достаточно широко представлены страны Восточной Европы и Азиатского региона, в то время страны Западной Европы — в меньшинстве. 2010 год назван революционным в том, что касается борьбы со спамом на разных уровнях. Прежде всего, он примечателен успехами правоохранительных органов разных стран в борьбе с киберпреступлениями, в том числе связанными с рассылкой спама.

В 2010 году были закрыты командные  центры таких спамерских ботнетов, как Waledac, Pushdo/Cutwail, Lethic и Bredolab, заведено несколько крупных уголовных дел на подозреваемых в киберпреступлениях, прекратила свою деятельность спамерская партнерская программа SpamIt. Следствием этих событий стали изменения в распределении основных географических источников спама и в его тематическом содержании. Так, к концу года беспрецедентно уменьшилась доля спама, рассылаемого из США, и увеличилась доля спама, рассылаемого из Восточной Европы. Впервые за всю историю наблюдений мы видим продолжительное снижение доли спама в почтовом трафике. Однако есть и плохая новость: спам стал намного более опасен. В 2010 году спам стал источником многочисленных вредоносных атак: за год количество вредоносных вложений в почте увеличилось в 2,6 раз.