Spam 2.0

Teil 8: Kampf dem Spam

Einfache Textfilter für die Betreffzeile, die etwa nach "Viagra" suchen, sind aktuellen Spammern nicht mehr gewachsen. Deshalb setzen die meisten Spamfilter auf verschiedene Techniken.

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Die Inhaltsanalyse bewertetWörter, Links, Attachments, eingebundene Bilder etc. und sammelt Verdachtsmomente bis ein Schwellwert erreicht ist. Auf der Basis von statistischen Analysen arbeiten Bayes-Filter (nach Thomas Bayes, ein Mathematiker im 18 Jhdt.). Zunächst müssen Sie einen Bayes-Filter trainieren, also gute und schlechte EMails markieren. Nach einigen hundert EMails erzielen die Filter bei Text-Spam sehr gute Erfolge, wie zum Beispiel der eingebaute Filter von Thunderbird beweist.

Ähnlich gehen E-Mail-Dienstleister wie Commtouch oder Barracuda vor. Sie filtern für ihre Firmenkunden stündlich Abermillionen von E-Mails und berechnen eine Art unscharfe Prüfsumme. Tauchen zu viele E-Mails mit gleicher Prüfsumme auf, klassifizieren sie die Provider als Spam. Dahinter steckt natürlich eine Menge Feinabstimmung, damit nicht fälschlich legale Mails geblockt werden. Einen Echtzeitmonitor über den Anteil geblockter E-Mails finden Sie unter:

www.barracudanetworks.com/ns/resour ces/spam_central.php

Auf die Datenbank von Commtouch greift übrigens GData Internet Security 2007 unter dem Namen OutbreakShield zurück und erreicht damit sehr gute Erkennungswerte.

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