Самый надёжный способ борьбы со спамом — не позволить спамерам узнать электронный адрес. Это трудная задача, но некоторые меры предосторожности можно предпринять.
Не следует публиковать свой адрес на веб-сайтах или в группах Usenet. Если по каким-то причинам адрес электронной почты приходится публиковать, его можно написать в виде изображения или закодировать наподобие «u_s_e_r_(a)_d_o_m_a_i_n_._n_e_t». С другой стороны, спамеры часто используют программы, которые раскодируют собранные адреса. Чем труднее адрес для автоматической раскодировки, тем лучше. Не нужно без полной гарантии неразглашения регистрироваться на интернет-сайтах. Если какой-то полезный сайт требует регистрации, можно указать временный адрес, который в дальнейшем не использовать. Никогда не следует отвечать на спам или переходить по содержащимся в нём ссылкам. Такое действие подтвердит, что электронный адрес активно используется, и приведёт к увеличению количества спама. Выбирая адрес электронной почты, следует, по возможности, остановиться на длинном и неудобном для угадывания имени. Так, имеется менее 12 миллионов имён, состоящих из не более 5 латинских букв. Даже если добавить цифры и символ подчерка, количество ников менее 70 миллионов. Спамер может отправить почту на все такие имена и отсеять те, с которых ему пришёл ответ «адресата не существует». Таким образом, желательно, чтобы имя было не короче 6 символов, а если в нём нет цифр - не короче 7 символов. Кроме того, имя не должно быть словом в любом языке, включая распространённые имена собственные, а также записанные латиницей русские слова. К сожалению, даже такие суровые меры не дают полной гарантии того, что спамер не узнает электронный адрес. Методы сбора адресов включают использование вирусов с целью охоты за контакт-листами пользователей. Вирусы эксплуатируют изъяны в известных почтовых программах и отправляют адреса из контакт-листа злоумышленнику или самостоятельно отправляют по этим адресам копии нежелательных писем.
Некоторые пользователи время от времени меняют свой адрес, но это связано с очевидными трудностями: нужно сообщить новый адрес людям, от которых хотелось бы получать почту.
Автоматическая фильтрация
Существует программное обеспечение (ПО) для автоматического определения спама (т. н. фильтры). Оно может быть предназначено для конечных пользователей или для использования на серверах. Это ПО использует два основных подхода.
Первый заключается в том, что анализируется содержание письма и делается вывод, спам это или нет. Если письмо классифицировано как спам, оно может быть помечено, перемещено в другую папку или даже удалено. Такое ПО может работать как на сервере, так и на компьютере клиента. При таком подходе вы не видите отфильтрованного спама, но продолжаете полностью или частично нести издержки, связанные с его приемом, так как антиспамное ПО в любом случае получает каждое спамерское письмо (затрачивая ваши деньги), а только потом решает, показывать его или нет. С другой стороны, если ПО работает на сервере, вы не несёте издержек по копированию его на свой компьютер.
Второй подход заключается в том, чтобы, применяя различные методы, опознать отправителя как спамера, не заглядывая в текст письма. Это ПО может работать только на сервере, который непосредственно принимает письма. При таком подходе можно уменьшить издержки — деньги затрачиваются только на общение со спамерскими почтовыми программами (т. е. на отказы принимать письма) и обращения к другим серверам (если таковые нужны) при проверке. Выигрыш, однако, не такой большой, как можно было бы ожидать. Если получатель отказывается принять письмо, спамерская программа пытается обойти защиту и отправить его другим способом. Каждую такую попытку приходиться отражать отдельно, что увеличивает нагрузку на сервер.
Существуют также специализированные online-сервисы, например СПАМОРЕЗ, предоставляющие платную защиту от спама. Изменение MX-записи в доменном имени предприятия (см. DNS) особым образом позволяет перенаправить почту для защищаемого домена на специализированный почтовый сервер, где она очищается от спама и вирусов, а затем направляется на корпоративный почтовый сервер. Метод подходит для корпоративных пользователей и не годится для обладателей почтовых ящиков в публичных почтовых системах.
Ещё одна проблема автоматической фильтрации в том, что она может по ошибке отмечать как спам полезные сообщения. Поэтому многие сервисы (например, Yahoo! mail, mail.ru) не стирают те сообщения, которые фильтр счёл спамом, а помещают их в отдельную папку.
Излишне агрессивная фильтрация, присущая некоторым антиспам-службам, оказывается, по сути, бесполезной — полезную корреспонденцию приходится отыскивать в том числе в «спамовой» папке.
Методы автоматической фильтрации
Программы автоматической фильтрации используют статистический анализ содержания письма для принятия решения, является ли оно спамом. Наибольшего успеха удалось достичь с помощью алгоритмов, основанных на теореме Байеса. Для работы этих методов требуется «обучение» фильтров, т. е. нужно использовать рассортированные вручную письма для выявления статистических особенностей нормальных писем и спама.
Метод очень хорошо работает при сортировке сообщений, в которых рекламная информация представлена в виде простого текста или HTML. После обучения на достаточно большой выборке, удаётся отсечь до 95—97 % спама. Однако спамеры нашли способ для обхода таких фильтров. Для этого в письмо помещается произвольный текст и реклама в виде присоединённого к письму изображения. Наличие случайного текста обманывает фильтр и не даёт возможности его обучить. Хотя существует возможность воспользоваться программами распознавания текста, чтобы извлечь рекламное сообщение из изображения и обработать его байесовским фильтром, существующие сейчас фильтры этого, как правило, не делают. К тому же, такое решение потребует дополнительных вычислительных мощностей.
Для обучения фильтров многие сервисы в Паутине используют кнопку «пожаловаться на спам». Сведения о том, какие сообщения пользователи считают спамом, используются как для фильтрации этих сообщений, так и для обучения фильтров в дальнейшем.
Программы, работающие на компьютере клиента, также получают от клиента обратную связь о том, какие сообщения, по его мнению, являются спамом.
Неавтоматическая фильтрация
Многие программы и почтовые сервисы в Паутине позволяют пользователю задавать собственные фильтры. Такие фильтры могут состоять из слов или, реже, регулярных выражений, в зависимости от наличия или отсутствия которых сообщение попадает или не попадает в мусорный ящик. Однако такая фильтрация трудоёмкая и негибкая, кроме того, требует от пользователя известной степени знакомства с компьютерами. С другой стороны, она позволяет эффективно отсеять часть спама, и пользователь точно знает, какие сообщения будут отсеяны и почему.
