WWW.DISSERS.RU

БЕСПЛАТНАЯ ЭЛЕКТРОННАЯ БИБЛИОТЕКА

   Добро пожаловать!

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 9 |

На компьютерах пользователей также осуществляется фильтрация средствами самих почтовых клиентов или внешними программами (спасение утопающих в спаме – это в том числе и дело рук самих утопающих). В этом случае уже поздно отказываться от письма, поскольку оно уже скачено с сервера, однако можно указать программе на необходимость автоматического перемещения полученных подозрительных писем (кандидатов в спам) в папку отличную от той, где оказываются письма вне подозрений (то есть «отделить зерна от плевел»).

Стандарт интернет-сообщения определяет множество полей (обязательных или опциональных), которые включаются в служебный заголовок сообщения его отправителем, транзитными или оконечным серверами. Кроме того, отправитель и серверы могут изобретать любые собственные поля, именовать их, начиная с латинской буквы «X» и использовать по своему усмотрению. Самым простым способом было бы изобретение поля, однозначно определяющего письмо как желательное (например, «XMessage-Type: NO SPAM HERE!»), но, очевидно, что это невозможно, поскольку такое поле к сообщению может добавить как добропорядочный отправитель, так и спамер.

Вместо этого фильтры на сервере или на клиентской машине анализируют служебный заголовок сообщения и его тело на предмет множества аспектов, таких как маршрут, пройденный сообщением до сего момента (он может быть подозрительным), тема сообщения (она может быть более чем подозрительной), тело сообщения (подозрительно, если в письме только рисунок или таблица и совсем нет текста) и так далее. По итогам анализа письму присваивается, скажем так, «рейтинг сомнительности», а дальше оно относится к желательным или нежелательным на основании сравнения с некоторым установленным пороговым значением для этого рейтинга.

Традиционные спам-фильтры, наиболее широко распространенные до 2002 года требовали, чтобы системный администратор (или другое ответственное лицо) поддерживал информацию об образцах текста, найденных в спаме, - имена узлов, не отправляющих ничего, кроме спама, фразы-приманки, часто используемые порнографическими сайтами или интернет-мошенниками, и аналогичные сведения.

Фактически, все фильтры представляли собой здоровенные «черные» списки того или иного рода.

Проблема традиционных спам-фильтров на основе сличения с образцом заключается в их хрупкости. Спамеры постоянно состязаются с базами данных правил фильтрации, заставляя кураторов постоянно перенастраивать фильтры, для того, чтобы «оставаться на первых позициях в гонке вооружений».

С другой стороны, статистические спам-фильтры, ставшие широко распространенными после выхода в 2002 году статьи Пола Грэхема «A Plan for Spam» (20) работают, накапливая информацию от пользователей о том, что те считают спамом, а что нет.

Данные сведения вносятся в базы данных статистических корреляционных коэффициентов, связывающих слова или фразы с пользовательской классификацией спам / неспам. В наиболее популярных алгоритмах используются частные случаи теоремы Байеса10 об условных вероятностях, но применяются и другие методики (включая различные виды полиномиального хэширования).

У технологии фильтров есть два проблемных аспекта:

1. Иногда они все же не срабатывают и пропускают спам – спамеры не дремлют и изобретают все новые способы обхода фильтров.

2. Иногда они неверно срабатывают на вполне полезных и, возможно, нужных и ожидаемых письмах, благодаря чему пользователь никогда такое письмо не получит или вынужден будет его искать в папке для спама на сервере среди сотен и тысяч нежелательных сообщений (то есть мы возвращаемся к потере времени, с которой и начали).

Каждый сервер и программный продукт применяет свои методы и подходы к фильтрации спама, что создает неразбериху: спам-письмо отправленное через один сервер может быть задержано, в то время как отправленное по другому маршруту достигнет-таки получателя. Так же дело обстоит с обычными – «желательными» письмами.

Появляется дополнительный вопрос: как, будучи добропорядочным отправителем, убедить спам-фильтры в конструктивности своего письма Очевидно, что для этого нужно сделать что-то, чего спамер делать не станет, например, перед отсылкой вычислить по какой-нибудь сложной формуле «функцию хэширования»11 для тела письма, адреса получателя и времени отправки и пересылать ее вместе с самим письмом (например, в одном из полей его служебного заголовка). Вычисление хэш-функции требует определенных затрат процессорного времени. Для единичного отправляемого письма эти затраты незаметны, но спамер по идее рассчитывает на отправку тысяч писем в час, поэтому он не станет заниматься подобными вычислениями или будет вынужден тратить деньги на покупку дополнительных компьютеров. Таким образом, если обрабатываемое письмо содержит некий хэш (или «штемпель» в терминологии программы Microsoft Outlook), оно вряд ли является спамом. Этот метод мог бы работать, но у спамеров есть ответ – ботнеты. Если в ботнет входит большое число зомби-машин, то задача по массовой рассылке распределяется между ними, и каждая машина может уже не слишком уж торопиться, то есть она может вычислять хэши или ставить «штемпели» на нежелательные письма точно так же, как это делается для «хороших» писем.

Действительно, зачем тратить деньги на покупку новой вычислительной техники, если можно использовать существующую, пусть даже и чужую N Согласно следствию из формулы Байеса P(B) P(Ai )P(B | Ai ) - вероятность наступления iсобытия B, зависящего от ряда гипотез Ai, если известны степени достоверности этих гипотез (например, измерены экспериментально). При обучении фильтра для каждого встреченного в письмах слова высчитывается и сохраняется его «вес» — вероятность того, что письмо с этим словом – спам (в простейшем случае — по классическому определению вероятности: «появлений в спаме / появлений всего»). При проверке вновь пришедшего письма вычисляется вероятность того, что оно – спам, по указанной выше формуле для множества гипотез. В данном случае «гипотезы» – это слова, и для каждого слова «достоверность гипотезы» – P(Ai ) N / N – % этого слова в письме, а «зависимость события от гипотезы» P(B | wordsi words _ total Ai) — вычисленный ранее «вес» слова. То есть «вес» письма в данном случае — не что иное, как усредненный «вес» всех его слов. Отнесение письма к спаму или неспаму производится по тому, превышает ли его «вес» некую планку, заданную пользователем (обычно берут 60-80 %). После принятия решения по письму в базе данных обновляются «веса» для вошедших в него слов. (38) Функция хэширования – это детерминированная функция, отображающая строку битов произвольной длины в хэшированное значение, представляющее собой строку битов фиксированной длины. (39) Статья «A Plan for Spam» была ошеломляющей новостью, поскольку ее автор убедительно доказал, что простой, даже грубый статистический подход дает меньшее количество принятых за спам и не являющихся таковыми сообщений, чем могли бы предоставить любые сложные методики сличения с образцом или человек, просматривающий письма.

Однако то, что «хорошие» письма чаще всего проходят через фильтры не спасает от того, что ИНОГДА они фильтрами задерживаются. По словам руководителя информационно-аналитической службы Межрегиональной общественной организации «Информация для всех», координатора Рабочей группы Проекта «АнтиСпам» Евгения Альтовского:

Я минимум раз в неделю вылавливаю из папки «Спам» сайта почтовой службы нужное мне письмо, которое было ошибочно отнесено к нежелательным. К десятку-другому пропущенного спама я еще отношусь спокойно, а вот false positive (англ. - «ложно позитивные») - это караул. Тем более, я не знаю, сколько писем было потеряно по дороге и не дошло даже до этой папки ввиду неких «антиспамовых» усилий.

Что я пытаюсь показать в этой части работы, так это то, что абсолютно любое реализуемое техническое решение в области борьбы со спамом ведет к появлению новых технических вызовов со стороны спамеров или к коррекции старых, в результате чего существующие решения работают уже не в полной мере. Верно и обратное – это бесконечный цикл.

Тут опять хорошо работает аналогия с обычной почтой. Представьте: вы обнаруживаете в почтовом ящике три конверта, подписанных именем и адресом вашего друга, в письмах содержится противоречивая информация (возможно, что согласно одному из них, ваш друг мечтает расстаться с вами навеки). Вы можете подозревать, какое из писем настоящее, делать предположения на основе почерка, интуитивно чувствовать это, анализируя стиль текста, догадываться о подделках, вглядываясь в штемпель, но удостоверить свои заключения вы можете только одним способом: разговором с вашим другом по телефону или очно. То же самое и в случае с электронными письмами, только пообщаться лично с отправителем далеко не всегда возможно, поскольку далеко не всегда известно – кто он.

Существуют радикальные энтузиасты и группы энтузиастов, совершающие удаленные кибер-атаки на серверы спамеров. Это незаконно и не имеет долгосрочного эффекта, хотя ИНОГДА и работает на коротком отрезке времени.

«ИНОГДА» - это одно слово, которое очень хорошо выражает ход технической борьбы со спамом. Моя хорошая подруга как-то предложила организовать «пункты приема электронной макулатуры» - решение полное отчаяния и комизма, хотя и я бы не отказался получать деньги за сдаваемый спам. Мой уже упоминавшийся друг и коллега Игорь Семёнов выразил эту мысль так:

Мой вердикт прост: в условиях нынешних протоколов и программного обеспечения для обмена электронной почтой НАДЕЖНО бороться со спамом невозможно. Точка. А дальше идут тавтология, прецедентное право и фильтры Байеса. Решение может быть или не надежным, или не техническим. Глобальное решение одно: создать альтернативную систему обмена сообщениями, единый реестр сайтов, передающих базы e-mail адресов спамерам, отказаться от SMTP. Можно многое придумать. Mail 2.0, e2-mail, e-mail 3.0… но это новое оборудование, протоколы, программное обеспечение, это экономически невыгодно большинству игроков рынка – такой проект не поддержат, так откуда возьмется движущая сила Рис. 6.2. «…НАДЕЖНО бороться со спамом невозможно. Точка. А дальше идут тавтология, прецедентное право и фильтры Байеса» «НАДЕЖНО» – это то, что хотелось бы когда-нибудь получить, то, к чему нужно стремиться, «ИНОГДА» – это то, что мы имеем на сегодняшний день.

Массовые нежелательные рассылки приносят их исполнителям весьма весомый доход.

По данным на август 2009 г. стоимость рекламной рассылки на миллион адресов электронной почты составляла 4000 рублей.12 Действуют ощутимые скидки при рассылке на несколько миллионов (рассылка на 6,5 млн. адресов обходилась в 12000 руб.).

Скорость рассылки писем зависит от количества компьютеров в используемом ботнете и может составлять 2,5 млн. писем в сутки и более при абсолютно мизерной себестоимости пересылки отдельного письма, которую вообще можно не брать в расчет.

Суть экономических мер против спама, пока существующих исключительно в воображении их авторов, заключается в том, чтобы повысить себестоимость рассылки, сделав спам-бизнес невыгодным.

Ранее я озвучивал предложение Якоба Нильсена относительно платы, которую должен вносить отправитель за ознакомление с письмом получателя (разумеется, в том случае, если отправитель получателю неизвестен). Я назвал это предложение неактуальным, хотя точнее было бы назвать его несостоятельным. С ним возникает слишком много вопросов:

Кому должен платить отправитель - Он может вступить в сговор с кем-то, кому доверяет множество пользователей, и сэкономить.

Как устанавливаются доверительные отношения между конкретным отправителем и получателем – Как определяется, должен я вносить плату или нет На каком этапе должна происходить эта оплата и подтверждение доверительных отношений с получателем - Если оплата производится на финальном этапе, когда письмо уже пришло получателю, то такой подход не разгрузит каналы связи, а забьет их еще плотнее за счет информации о финансовых транзакциях.

Другой, более реалистичный подход предполагает введение единовременной оплаты за регистрацию почтового ящика.

Вообще говоря, в основе и того, и другого подхода лежит правильная идея естественного разделения пользователей на категории (спамер/неспамер) в зависимости от их онлайнповедения и, далее, увязывание этих категорий с экономическим поведением.

Рассмотрим подробнее.

В случае первого подхода мы можем установить цену в один рубль (или одну копейку) за ознакомление пользователя, которому я неизвестен, с моим письмом. Если я – обычный благоразумный пользователь, хочу отправить письмо кому-либо (одному человеку или нескольким) с кем я не знаком, будучи уверенным, что и им, и мне это нужно, то я вполне могу потратить один или несколько рублей. Однако если я рассылаю рекламу, без которой потенциальные получатели могли бы спокойно жить, и при этом делаю это В тот же день, когда снимались эти данные, литр 95-го бензина стоил примерно 22 рубля, столько же – буханка «Бородинского», средняя цена пачки «красного» Marlboro составляла рублей, говяжьего фарша – 366 рублей за килограмм, а за коммунальные услуги в августе месяце мне пришлось выложить 1333 рубля 66 копеек, не считая добровольного страхования. Все это по городу Москве, и все это я привожу для того, чтобы было проще разобраться по истечении времени, что было дорогим, а что – нет. В нашей стране трудно ориентироваться в ценах прошлых лет, если не указана база сравнения. Начинаешь задумываться: сколько тогда стоили доллар и евро, было ли это до деноминации и всплеска инфляции или после и «до» или «после» каких именно миллионами писем, то я и выплатить должен миллионы рублей, если хочу, чтобы получатели прочитали мои послания.

Что касается подхода с вводом единовременной оплаты за регистрацию электронного почтового ящика, то тут действует схожий принцип. Если у меня как у добропорядочного пользователя один, два или несколько ящиков, то я могу и раскошелиться на один, два или несколько рублей. Если я ошибочно буду обвинен в спаме, в результате чего ящик будет забанен, то я смело могу отстаивать свою правоту, ничего более не уплачивая.

Однако спамеры регистрируют сотни, тысячи и сотни тысяч ящиков, поскольку часть из них ежедневно и ежечасно банится, потому и платить они должны будут сотни, тысячи и сотни тысяч рублей, чтобы продолжать бизнес. Делать этого они, конечно же, не будут.

Взимать плату за регистрацию уже действующих почтовых адресов было бы неправильным и ненужным – те из них, что используются для рассылки, постепенно и довольно быстро будут заблокированы (так сказать, выведены естественным путем).

Pages:     | 1 |   ...   | 3 | 4 || 6 | 7 |   ...   | 9 |



© 2011 www.dissers.ru - «Бесплатная электронная библиотека»

Материалы этого сайта размещены для ознакомления, все права принадлежат их авторам.
Если Вы не согласны с тем, что Ваш материал размещён на этом сайте, пожалуйста, напишите нам, мы в течении 1-2 рабочих дней удалим его.