Шрифт:
Интервал:
Закладка:
Корпоративный продукт Спамооборона — это серверное решение для фильтрации спама. Устойчивость Спамообороны к новым видам спама обеспечивается автоматическим обновлением базы признаков на основе данных, полученных от Яндекс. Почты. Спамооборона относительно недорогой продукт — около $1 за каждый почтовый ящик в месяц. Она работает на операционных системах FreeBSD и Linux и поддерживает такие почтовые серверы, как SendMail, CommunigatePro и QMail. А совсем недавно Яндекс пригласил компании, чьи почтовые серверы используют MTA CommuniGate Pro под управлением операционной системы Windows, принять участие в бета-тестировании Спамообороны на новой для нее платформе.
Вот три принципа, на которых строилась разработка программы.
□ С роботами должны бороться роботы — спамерские письма рассылаются роботами в миллионах экземпляров. Отсюда следует, что быстро реагировать и эффективно обрабатывать их могут только роботы. Поэтому развитие Спамообороны — это создание все более умных алгоритмов, которые могут распознавать спам. Несмотря на все разнообразие спамерских технологий, в подобных письмах есть много характерных признаков, которые могут быть выделены статистическим анализом.
□ Письма не должны проваливаться в "черную дыру" — на Яндексе письмо либо не принимается почтовым сервером (о чем сервер-отправитель получает соответствующее уведомление), либо доходит до ящика пользователя.
□ Судьбу писем решает владелец почтового ящика — почта Яндекса по умолчанию предлагает фильтр, который складывает в папку Рассылки письма, похожие на спам. Владелец ящика может полностью отключить этот фильтр (и получать все письма в папку Входящие) либо реабилитировать адреса конкретных рассылок.
Таким образом Спамооборона РЅРµ является "жестким", СЃ раз Рё навсегда заданными правилами, продуктом, защищающим почту РѕС‚ спама. Алгоритм работы этой системы настраивается РЅР° предпочтения пользователя. Р’ то же время система является обучаемой, Р° РІ качестве "учебного материала" для нее служит постоянно обновляемая база знаний, пополняемая Р·Р° счет непрерывного анализа приходящих РЅР° Яндекс. Почту сообщений. Спамооборона учится Рё Р·Р° счет нас, пользователей. Рто РїСЂРѕРёСЃС…РѕРґРёС‚ РІ силу наличия обратной СЃРІСЏР·Рё — вспомните, РІ интерфейсе почтового ящика есть РєРЅРѕРїРєРё Рто спам! Рё Рто РЅРµ спам. Безусловно, для РѕРґРЅРёС… сообщение может считаться спамом, для РґСЂСѓРіРёС… — нет, поэтому РІ системе для принятия общего решения ведется анализ количества сигналов Рё того, Рё РґСЂСѓРіРѕРіРѕ СЂРѕРґР°.
Помимо обучения всей системы, Спамооборона умеет подстраиваться и под конкретного пользователя Яндекс. Почты — она корректирует "белые" списки по данным обратной связи и по списку корреспондентов, которым пользователь отправляет письма.
Основные элементы СпамообороныСпамооборона состоит из нескольких частей:
□ парсера, который разбирает письмо на элементы и собирает статистику;
□ анализирующего модуля, применяющего правила и вычисляющего "спамовый вес" каждого сообщения;
□ базы знаний, на основе которой работают правила.
РСЃС…РѕРґРЅРѕР№ информацией, СЃ которой работает Спамооборона, является совокупность всех данных, относящихся Рє каждому сообщению. Рто Рё данные почтовых серверов (IP-адреса, служебная информация), Рё заголовки писем, Рё тексты, включающие как "чистые", так Рё "грязные" элементы, вложения, РїРѕРґРїРёСЃРё, адреса отправителей Рё С‚.В Рї. Анализируется Рё сам текст РїРёСЃСЊРјР° — количество несловарных слов, скрытой информации. Системе пришлось обучаться Рё РЅР° письмах спамеров, которые сознательно коверкали СЂСѓСЃСЃРєРёР№ язык, надеясь таким образом пробить РѕР±РѕСЂРѕРЅСѓ Рё донести СЃРІРѕРё РїРёСЃСЊРјР° РґРѕ ящиков адресатов.
На первом этапе обработки письма в дело вступает парсер, который разделяет письмо на "чистую", воспринимаемую человеком, составляющую, и "грязную", "шумовую", составляющую, которая может содержать и невидимый для пользователя текст, и бессмысленные данные.
Одновременно с этим происходит анализ технической информации о письме — проверяется достоверность информации об отправителе, анализируется подлинность заголовков письма, учитываются особенности настройки сетей и почтовых систем отправителей. Поставщиком данных для системы правил является обновляемая база знаний, которая включает данные RBL, шинглы и наборы эвристик.
ПоясненияШингл — это специальным образом рассчитываемая метрика письма, позволяющая выявлять массовые рассылки. Алгоритм расчета шинглов основан на определении уникальных характеристик схожих сообщений.
- Галактика Интернет - Мануэль Кастельс - Интернет
- Как мы покупали русский интернет - Сергей Васильев - Интернет
- Wi-Fi: Все, что Вы хотели знать, но боялись спросить - А. Щербаков - Интернет
- Отзывчивый веб-дизайн - Итан Маркотт - Интернет
- Как заработать в Интернете. 35 самых быстрых способов - Ольга Фомина - Интернет
- SEO для бизнеса - Гроховский Леонид - Интернет
- Интернет для женщин - Евгения Пастернак - Интернет
- QNX/UNIX: Анатомия параллелизма - Цилюрик Олег Иванович - Интернет
- Эра Facebook Как использовать возможности социальных сетей для развития вашего бизнеса - Автор Неизвестен - Интернет
- Деловая e-mail переписка. Пять правил успеха - Тамара Воротынцева - Интернет