Разделы
- Главная страница
- Новости
- Краткий исторический экскурс
- Эра динозавров
- Гигантские растительноядные динозавры
- Устрашающие хищные динозавры
- Удивительные птиценогие динозавры
- Вооруженные рогами, шипами и панцирями
- Характерные признаки динозавров
- Загадка гибели динозавров
- Публикации
- Интересные ссылки
- Статьи
- Архив
Спам-фильтры: принципы работы и способы их обхода
И так в продолжение вчерашней статьи про Email Экстракторы сегодня я хочу уделить внимание другому вопросу Email маркетинга, как работают спам-фильтры и как все-таки пользователи могут себя защитить от настойчивых спамеров.
Что же такое спам-фильтры - это программное обеспечение для автоматического определения спама, которое предназначено для использования конечными пользователями или серверами и позволяют фильтровать нормальную переписку от спам рассылок. Практически все спам-фильтры используют 2 основных метода фильтрации:
Анализ содержание письма
На основании анализа делается вывод - письмо спам или нет. Для этого используется статистический анализ содержания. Для работы этих методов требуется «обучение» фильтров, т.е. используются рассортированные вручную письма для выявления статистических особенностей нормальных писем и спама. Метод очень хорошо работает при сортировке сообщений, в которых рекламная информация представлена в виде простого текста или HTML. После обучения на достаточно большой выборке, удаётся отсечь до 95-97 % спама. Однако есть методы для обхода таких фильтров. Для этого в письмо помещается произвольный текст и реклама в виде присоединённого к письму изображения. Наличие случайного текста обманывает фильтр и не даёт возможности его обучить. Для обучения фильтров многие почтовые сервисы используют кнопку «пожаловаться на спам». Сведения о том, какие сообщения пользователи считают спамом, используются как для фильтрации этих сообщений, так и для обучения фильтров в дальнейшем. Подобную систему использует Gmail.
Анализ отправителя письма.
В интернете существует множество черных списков IP-адресов компьютеров, о которых известно, что с них ведется рассылка спама. Для получения информации, находится ли IP в черном списке, делается обращение через службу DNS. Поэтому подобные списки называются DNSBL (DNS Black List). Данный метод в данный момент не очень эффективен, так как спамеры находят новые сервера для своих целей быстрее, чем их успевают заносить в черные списки. Кроме того, несколько компьютеров, отправляющих спам, могут скомпрометировать весь почтовый домен или подсеть, и тысячи законопослушных пользователей на неопределённое время будут лишены возможности отправлять почту серверам, использующим такой чёрный список. Также нередко безответственное и неправильное использование черных списков администраторами ресурсов, приводящее к блокированию большого числа ни в чем не повинных пользователей.
Серые списки.
Метод серых списков основан на анализе «поведения» программного обеспечения, предназначенного для рассылки спам писем, так поведение обычных почтовых серверов отличается от спам серверов. Спамерские программы не отправляют повторно письмо при возникновение ошибки отправления. Простейший вариант работы ПО, основанный на серых списках, работает примерно следующим образом: все ранее неизвестные SMTP-сервера считаются «серыми». Почта с таких серверов не принимается, но и не отклоняется окончательно - им возвращается код временной ошибки. В случае, если сервер-отправитель повторяет свою попытку через определенный период, то сервер вносится в белый список. Поэтому нормальные письма не теряются, а только задерживается их доставка. 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.
Также существует множество других методов:
- отказ в приеме писем с неправильным обратным адресом (письма из несуществующих доменов);
- анализ заголовков письма;
- системы определения признаков массовости сообщения и др.;
Поэтому сейчас нет ПО, которое бы позволяло фильтровать спам со 100% точностью.
Ну и наконец приведу некоторые советы, как не попасть в спам списки. Это рекомендации не для спамеров, а для всех кто занимается легальным Email маркетингом, так как никто не застрахован от попадания в спам список.
Человеческий фактор:
- Делайте рассылки равномерно, например, еженедельно или ежемесячно. Тогда вероятность, что читатели отнесут письмо к спаму меньше;
- Сохраняйте тематическую ориентацию рассылки, не надо превращать рассылку в сплошную рекламную площадку;
- Будьте аккуратными и вежливыми, старайтесь избегать грамматических ошибок;
- Обязательно оставляйте свои координаты. Читатели должны иметь возможность написать Вам письмо в случае недовольства, или наоборот, чтобы поблагодарить Вас.
- Ну и не делайте рассылки людям, которые не подписались на неё:)
Машинный фактор:
- Используйте правильные слова. Лучше написать так: Subscribe / Unsubscribe, вместо Remove. Для автоматических систем это важно.
- Обратите внимание на тему письма (Subject). Некоторые заголовки просто кричат о том, что это спамерские письма, например, те в которых содержится: "Free," "Respond Now!" "Money," и т.п.
- Старайтесь не отправлять прикрепленных файлов. Это вызовет лишние подозрения как у фильтров, так и у Ваших читателей.
- Используйте только авторитетные сервисы рассылки писем в случае рассылки не со собственного домена, а использовании специальной службы.
Ну вот собственно и всё! Надеюсь я не утомила размером своей статьи:)