戰(zhàn)勝垃圾郵件的七種武器
2005/04/15
一、傳輸層攔截
由于目前郵件協(xié)議比較“簡(jiǎn)單”，所以電子郵件地址很容易偽造。但我們可以通過用戶認(rèn)證的方式，禁止從某一個(gè)郵件服務(wù)器發(fā)出的偽造郵件。但是這種方法不能避免已經(jīng)通過認(rèn)證的用戶向外發(fā)送垃圾郵件。郵件服務(wù)器還可以提供Open Relay服務(wù)：無(wú)條件轉(zhuǎn)發(fā)屬于其他域的郵件。所以，關(guān)閉互聯(lián)網(wǎng)上一切郵件服務(wù)器Open Relay的功能，對(duì)減少垃圾郵件的傳播非常重要。
當(dāng)一臺(tái)開啟了Open Relay的郵件服務(wù)器被垃圾郵件發(fā)送者發(fā)現(xiàn)時(shí)，它也會(huì)被加入一些公開的RBL（實(shí)時(shí)黑洞名單）當(dāng)中，郵件服務(wù)器接受郵件時(shí)，可以檢查這些郵件的發(fā)信地址和域是否在這些RBL當(dāng)中。但是RBL有時(shí)也會(huì)包含一些合法的郵件服務(wù)器。因此，使用RBL的同時(shí)把常用的一些合法的郵件服務(wù)器加入到白名單當(dāng)中。
二、指紋分析
從理論上來(lái)說，如果一個(gè)收件人收到垃圾郵件之后，提取其中的指紋特征并分享給其他收件人，那么其他收件人就可以根據(jù)這些數(shù)字指紋拒絕接收具有同樣指紋特征的郵件。不幸的是，這些大批量發(fā)送的郵件也會(huì)包含細(xì)微的變化。例如，垃圾郵件一般都包括一個(gè)“退訂（Unsubscribe）”鏈接。另外，收集指紋特征是一項(xiàng)極其耗費(fèi)資源的工作，尤其是在郵件流量巨大的企業(yè)環(huán)境當(dāng)中。
經(jīng)過認(rèn)真細(xì)致的分析，找到這些郵件當(dāng)中共同的特征點(diǎn)，就可以把這些指紋特征收集整理成一個(gè)規(guī)模化的垃圾郵件特征庫(kù)。
三、語(yǔ)義分析
垃圾郵件制造者的另一種辦法就是使用以往常用的詞匯。語(yǔ)義分析會(huì)根據(jù)這些詞語(yǔ)出現(xiàn)的位置和環(huán)境分配一個(gè)權(quán)重。一旦整封郵件的內(nèi)容分析完畢，這些權(quán)重將會(huì)相加得到一個(gè)最終的分值，如果這個(gè)分值超過某一個(gè)預(yù)設(shè)的閾值，這封郵件將被判斷為垃圾郵件。
四、人工智能
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是人工智能技術(shù)在軟件中的實(shí)現(xiàn)，用來(lái)識(shí)別變化模式匹配。一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在輸入、輸出和兩者之間的連接。輸入/輸入節(jié)點(diǎn)代表那些需要分析的源數(shù)據(jù)。輸入是郵件當(dāng)中的所有詞語(yǔ)，輸出是電子郵件的分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的準(zhǔn)確性依賴于它是如何被“訓(xùn)練”的。在“訓(xùn)練”過程中，會(huì)有大量的輸入/輸出被送入網(wǎng)絡(luò)，網(wǎng)絡(luò)通過持續(xù)調(diào)整節(jié)點(diǎn)之間的連接權(quán)重來(lái)增加準(zhǔn)確性。
五、統(tǒng)計(jì)分析
統(tǒng)計(jì)分析是通過分析大量已經(jīng)正確分類的垃圾郵件和正常郵件，統(tǒng)計(jì)其中詞語(yǔ)出現(xiàn)的頻率從而生成一個(gè)關(guān)于可能性的權(quán)重?cái)?shù)據(jù)庫(kù)。通過分析累加一封郵件中出現(xiàn)的所有的詞語(yǔ)的權(quán)重值，可以得到這封郵件的權(quán)重值，從而判斷這封郵件是垃圾郵件的可能性有多大。盡管統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)庫(kù)中可能不會(huì)包含所有的詞語(yǔ)，但是經(jīng)過精確的“訓(xùn)練”，貝葉斯算法可以得到相當(dāng)?shù)臏?zhǔn)確率。
六、啟發(fā)式分析
啟發(fā)式分析是對(duì)郵件進(jìn)行一系列的測(cè)試分析，然后將這些測(cè)試分析的結(jié)果綜合和一個(gè)閾值比較，超過這個(gè)閾值就判斷為垃圾郵件。啟發(fā)式分析可以包括上面提到的所有方法，也會(huì)檢查郵件的內(nèi)容和屬性。垃圾郵件也是不斷變化的，需要更多的分析判斷方法結(jié)合起來(lái)。因此執(zhí)行多個(gè)分析過程對(duì)提高準(zhǔn)確率非常重要。整個(gè)啟發(fā)式分析的準(zhǔn)確性依賴于組成它的多個(gè)分析過程的權(quán)重打分有效性和閾值機(jī)制。
七、中文的特殊性
由于中文的特殊性，使得郵件是由多個(gè)漢字而不是“詞語(yǔ)+空格”組成的，在中文郵件的處理上，需要對(duì)這些方法做一些改革。首先，需要一個(gè)非常高效的機(jī)制對(duì)詞語(yǔ)進(jìn)行分隔和識(shí)別；其次，還需要有一個(gè)能夠理解中文的辭典；同時(shí)，漢字還存在“簡(jiǎn)體”和“繁體”，存在GB2312、GB18030等多種編碼方式。最好的辦法就是把這些編碼統(tǒng)一轉(zhuǎn)換到一個(gè)統(tǒng)一的格式，然后進(jìn)行統(tǒng)一處理。
基于業(yè)界最完整、精確的相關(guān)內(nèi)容數(shù)據(jù)庫(kù)以及用于精確內(nèi)容識(shí)別的適應(yīng)性推理技術(shù)，美訊智是信息安全領(lǐng)域惟一能夠真正提供整體內(nèi)容安全解決方案的公司，方案包括網(wǎng)頁(yè)過濾、電子郵件過濾、即時(shí)信息過濾和間諜軟件過濾。美訊智的整體內(nèi)容安全解決方案具有配置靈活、功能豐富、可擴(kuò)展性強(qiáng)的特點(diǎn)，能夠滿足來(lái)自信息安全市場(chǎng)的多種需求，業(yè)務(wù)延伸至世界的每一個(gè)角落。
美訊智的安全信息網(wǎng)關(guān)RiskFilter/SMG使用15層過濾措施，嚴(yán)格過濾垃圾郵件。美訊智的垃圾郵件過濾策略和指紋特征庫(kù)由內(nèi)容安全專家小組維護(hù)并每日更新，過濾效果達(dá)到準(zhǔn)確率高于98%，誤判率低于0.1%。在中國(guó)，每天有超過3千萬(wàn)個(gè)郵件賬戶正得到美訊智RiskFilter/SMG的有效保護(hù)。
計(jì)算機(jī)世界網(wǎng)(www.ccw.com.cn)
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