Одной из основных стратегий борьбы со спамом является использование «черных» списков. Этот метод позволяет значительно снизить объем спама.
На другом полюсе находятся «белые» списки, которые, наоборот, игнорируют любую почту, кроме заранее одобренных адресов. Этот метод не решает проблему объема трафика, но обеспечивает 100% эффективность.
Также существуют «серые» списки, которые представляют собой следующую ступень в развитии антиспамовых методов. Этот метод основан на анализе поведения программного обеспечения, используемого для рассылки спама. Спамерские программы часто не соблюдают стандарты протокола SMTP, не пытаясь повторно отправлять письмо при возникновении ошибки. Используя различные техники обхода защиты, они могут создавать разные релеи и обратные адреса, что делает их легко выявляемыми через метод серых списков. Метод серых списков обладает уровнем ложных срабатываний всего в несколько процентов, что делает его весьма эффективным в борьбе со спамом. Этот подход позволяет минимизировать количество нежелательных сообщений, обеспечивая чистоту почтового ящика и защиту от вредоносных писем.
Есть группа методов, которая еще не получила официального названия, но является эффективной в борьбе со спамом благодаря использованию косвенных признаков и поведения писем. Один из таких методов - вакцинация. Этот подход предполагает доставку письма только одному пользователю, который может отметить его как спам. Это позволяет серверу "обучить" свой основной фильтр и избежать дальнейшей доставки вредного письма. Такой метод также называется "голосованием".
Ловушка (honeypot) - еще один инновационный метод, предложенный, возможно, впервые К. Касперским. Он заключается в создании "случайных" почтовых ящиков, которые не принадлежат реальным пользователям. Если на такой ящик приходит почта, можно с высокой вероятностью утверждать, что это спам. Этот метод показывает высокий уровень обнаружения спама при минимальном количестве ложно-положительных результатов.
Метод контрольных сумм - еще один способ борьбы со спамом. Почтовая система сканирует весь входящий трафик и отправляет контрольные суммы на центральный сервер. При превышении определенного порога одинаковых сумм, сервер классифицирует это как спам. Эти методы эффективны лишь с применением распределенной архитектуры. Например, сервисы такие как Razor и DCC используются Спаморезом для определения массовости писем и борьбы со спамом. Благодаря использованию новаторских подходов и косвенных признаков, эти методы помогают значительно сократить объем нежелательной почты и обеспечить защиту от спама.
.webp)
