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Die Techniken der SPAM-Filter

Unerwünschte Werbung erkennen

Funktionen eines professionellen SPAM-Filters

SPAM-Filterbetreiber und -Versender liefern sich ein permanentes Technologiewettrennen:

Anti Relay

Unerwünschtes Relaying, also das Weiterleiten (fremder) E-Mail wird wirksam verhindert. So kann das eigene Mailsystem nicht von SPAMern mißbraucht werden.

Zieladressprüfung

Alle Empfängeradressen werden geprüft, ob sie auch existieren. E-Mails für Empfänger, die es nicht (mehr) gibt, wird erst gar nicht angenommen.

Einfache Filterregeln

Statische, festgelegte Bewertungskriterien und Regeln werden auf jede E-Mail angewendet. Oft sind dies viele hundert Regeln. Damit können bestimmte Mails bereits als SPAM erkannt werden.

Blacklists

Verschiedene Systeme im Internet sind bereits früher als SPAM-Versender aufgefallen. Solche Systeme werden in dynamischen Blacklists gesammelt. Kommt eine neue E-Mail von einem System, das in einer Blacklist verzeichnet ist, wird die E-Mail abgewiesen.

SPAM-Traps

SPAM-Versender vergessen niemals E-Mail-Adressen. Auch nicht diejenigen von Mitarbeitern, die es seit Jahren nicht mehr im Unternehmen gibt. Verläßt ein Mitarbeiter ein Unternehmen, oder wechselt er seine E-Mail-Adresse, so erhällt die alte Adresse nach kurzer Zeit nur noch SPAM. Alle an diese alten Adressen versendete E-Mail kann also als SPAM-Mail in eine öffentliche Datenbank eingetragen werden. Gleichartige Mails an andere Empfänger können gefiltert werden. In die Datenbank wird dabei nicht die eigentliche Mail, sondern nur eine Hash-Prüfsumme eingetragen.

Anzahl gleichartiger Mails

SPAM-Versender haben E-Mail-Adresslisten von bis zu 100 Millionen E-Mail-Adressen. Wenn eine identische E-Mail an eine große Anzahl Empfänger (z.B. 100 000) versendet wird, so handelt es sich vermutlich um SPAM.

Automatische Whitelists

SPAM ist immer eine Einwege-Kommunikation, vom SPAM-Versender zum Opfer. Alle E-Mail-Adressen, die als Zieladresse die Firma verlassen, sind also mit großer Wahrscheinlichkeit kein SPAM.

Selbstoptimierende Filter

SPAM-Mails enthalten eine Anzahl typischer, verräterischer Begriffe im Nachrichtentext. Erwünschte Mails enthalten andere solcher charakteristischen Begriffe. Mit Hilfe eines statistischen Verfahrens kann ein Filter sich selbst optimieren, indem er diese charakteristischen Begriffe von SPAM und Nicht-SPAM lernt und auswertet. Das heute dafür gebräuchliche statistische Verfahren nennt sich Bayes-Verfahren.

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