NiX Spam. Erfahrungen mit dem Filterprojekt der ix. 2. Mailserver-Konferenz, 19. Mai Bert Ungerer, Redaktion ix

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1 NiX Spam Erfahrungen mit dem Filterprojekt der ix 2. Mailserver-Konferenz, 19. Mai 2005 Bert Ungerer, Redaktion ix

2 Spam der 1. Generation: Diebstahl der Aufmerksamkeit Echte s von festen IP- und Absender-Adressen Gelegenheits- und Hobby-Spammer, die für eigene Produkte und Dienstleistungen werben Gegenmaßnahmen: kleine, lokale Blacklists unerwünschter IP- und From:-Adressen, Beschwerden beim Provider des Spammers, in Deutschland: Abmahnungen, Klagen 2

3 Spam der 2. Generation: Diebstahl einzelner Ressourcen Spammer nutzen Server-Schwachstellen, zum Beispiel Open Relays, CGI-Skripte (Formmail), offene Proxies. Fälschung von Header-Einträgen (From:, Received: etc.) Verschleierung der Urheberschaft Professionalisierung der Spammer, Auftragsarbeiten Gegenmaßnahmen: netzweit verfügbare, per DNS abfragbare IP- Blacklists (DNSBLs), Inhaltsfilterung und -vergleiche 3

4 IP-Black- und Whitelists IP-Adressen sind nicht fälschbar. Die meisten Mailserver versenden entweder nur Spam oder nur Ham. Lokale Blacklists oder einfache Online-Abfrage mittels DNS (DNSBLs) bei der Annahme durch den Mailserver Oft unklare Policy der DNSBL-Betreiber Whitelists meistens lokal zur Milderung von Filter- Nebenwirkungen 4

5 Spam der 3. Generation: Diebstahl der Infrastruktur Von Spammern oder für Spammer installierte Open Proxies und andere Hintertür-Funktionen auf ungeschützten PCs Ferngesteuerte Zombie-PCs (Botnetze) als (verteilte) Mailserver für den Direktversand von s Organisierte Kriminalität, Allianz zwischen Spammern sowie Viren- und Wurmprogrammierern Verschleierung der -Inhalte zum Unterlaufen von Inhaltsfiltern Gegenmaßnahmen: Dialup-Blacklists, Greylisting, Port-25-Sperre, Mailserver-Akkreditierung durch SPF, DomainKeys, MTAmark etc. 5

6 6 Verteilter Spam-Angriff

7 Envelope-From Betreffzeile Verteilter Spam-Angriff Einlieferndes Gateway (nicht fälschbar!) Produce Stronger Erections pd9e8ebf0.dip.t-dialin.net Stop Premature Ejaculation! c belrs1.nsw.optusnet.com.au pcp pcs.pimaco01.az.comcast.net Gain 3+ Full Inches In Length pool bos.east.verizon.net 100% Safe To Take, With No Side Effects client.insightbb.com ADD 3 INCHES IN LENGTH! Fast Distribution Worldwide Gain 3+ Full Inches In Length HAVE MORE INTENSE ORGASMS! Fast Distribution Worldwide 100% Safe To Take, With No Side Effect Natural Penis enlargement pill! Is your cock to small? HAVE MORE INTENSE ORGASMS! Stop Premature Ejaculation! GAIN AN EXTRA 20% IN THICKNESS! ADD 3 INCHES IN LENGTH! c client.comcast.net user.ono.com pltce7002.dsl.brasiltelecom.net CBL bb.netvision.net.il AReims w81-49.abo.wanadoo.fr cable sudbury.personainc.net u195n206.hfx.eastlink.ca Gemeinsames Merkmal: Gleiche Prüfsumme MUCH BIGGER PENIS?? The EZ way to increase penis size? Gain 3+ Full Inches In Length wsp030879wss.mccormick.mu.edu modemcable mtl.mc.videotron.ca h001060c1f8b8.ne.client2.attbi.com 7

8 DNS-Namen von Zombie-PCs und richtigen Mailservern user tvcablenet.be kbl-vlis2916.zeelandnet.nl d cust.tele2.fr 139.red user.auna.net lyris.devworld.com voyager.usenix.org smtphost1.microsoft.com 8

9 Spam der 4. Generation: Diebstahl der Identität Spammer nutzen Backdoors und Spyware auf Zombie-PCs zum Ausspionieren der Anwender. Jetzt: Immer mehr Spam über offizielle Mailserver (Smart Hosts) der Anwender-Provider In Zukunft: Spam als individuelle s an Empfänger aus dem Adressbuch? Gegenmaßnahmen:? 9

10 Wo filtern? wachsender Aufwand Mailserver des Absenders Mailserver des Empfängers Mailclient des Empfängers Empfänger manuell Rückkopplung 10

11 Was filtern? wachsender Aufwand IP-Adresse des Absenders SMTP-Befehle (z. B. HELO) Header-Zeilen der Inhalt der Rückkopplung 11

12 Wie filtern? wachsender Aufwand IP-Blacklists Greylisting, Checksums Heuristische Filter Statistische Filter Rückkopplung 12

13 Exkurs: Greylisting Unterscheidung zwischen richtigen Mailservern und Spam-Gateways durch strenge SMTP-Auslegung Verzögerte Zustellung Höherer Ressourcenbedarf bei Absender und Empfänger Whitelist notwendig Untauglich bei Missbrauch offizieller Mailserver Derzeit sehr wirksam 13

14 Greylisting an der Uni Würzburg Verzehnfachung des Spam-Volumens 2003 Anfang 2004: Ablehnung aller s an ungültige Empfängeradressen Kurzfristiger Effekt, weiterhin drastische Steigerung Mai 2004: Einführung von Greylisting Quelle: Uni Würzburg

15 Anti-Antispam-Maßnahmen Blacklists von Absenderadressen IP-Blacklists Whitelists, Greylisting, SPF & Co. beliebig Antispam-Verfahren Verschleiern von Adressen, Vermeiden der Veröffentlichung Prüfsummenbildung zur Erkennung schon bekannter Spam- s Inhaltsanalyse mit statistischen Filtern (z. B. Bayes) Spammer-Gegenmaßnahme Fantasie-Adressen Zombie-PCs mit dynamischen IP-Adressen als "Wegwerf-Gateways" Durchprobieren, Suchmaschinen, Stehlen (Backdoors, Spyware) pseudozufällige -Inhalte Verschleierung durch Tippfehler, Javascript, HTML etc. Identitätsdiebstahl je mehr Filter, desto mehr Spam 15

16 Vorbeugende Antispam-Maßnahmen Höchstens (!) eine -Adresse pro Mitarbeiter Ausnahmsweise eine weitere zum Verbrennen (Fre er) Mailserver-Feineinstellungen Laufend aktualisierter Virenscanner Unbenutzte PCs ausschalten Große Verteilerlisten nicht im Header verewigen (BCC) Schulung der Mitarbeiter 16

17 Fragwürdige Antispam-Methoden Geheimhalten der eigenen -Adresse Unbrauchbare Adressen wie meine at dot com Automatische Antworten mit Aufforderung zur Bestätigung der Absender-Adresse (Challenge/Response) Viel Aufwand für einen Bruchteil der möglichen Verbreitungswege 17

18 Wie Spammer an Adressen gelangen Durchsuchen öffentlicher Quellen: Web, Newsgruppen, Whois- und andere Verzeichnisse Ausprobieren: Adressbuch-, Wörterbuch- und Brute- Force -Angriffe Automatische Antworten Verseuchte PCs: private Adressenlisten, Browser- Cache Adressenhandel 18

19 Erste Hilfe bei Spambefall Keinen Link in Spam-Mails anklicken, auch nicht zum Austragen (Unsubscribe) Laden externer Web-Inhalte durch die Mailclient-Software unterbinden Automatische Antworten nur an vertrauenswürdige Absender Unterstützung des eigenen Filters durch erweiterte mailto:- URLs auf den eigenen Kontakt-Webseiten Entsprechend vorausschauende Nutzung vollständiger Header in selbst versandten s 19

20 Was tun mit Spam? Unmittelbar abweisen (im SMTP-Dialog) Annehmen und löschen mit Fehlermeldung (Bounce) an Absenderadresse Annehmen, Markieren und Zustellen Zustellen in Quarantäne-Verzeichnis, Mitteilung an Empfänger (bei Viren- und Wurmverdacht) Drei Kategorien: eindeutig Spam unklar eindeutig Ham 20

21 Ärgernis Autoreply und Bounces Die meisten Spams und Wurm- s tragen gefälschte, schlimmstenfalls existierende, da gestohlene Absender-Adressen. Automatische Antworten auf Spam und Würmer (Empfangsbestätigungen, Out of Office,...) sind daher nicht nur sinnlos und ärgerlich, sondern können wichtige persönliche Informationen preisgeben. Automatische Bitten um Absender-Verifikation ( Challenges ) wegen jeder Mail sind eine Zumutung! Fazit: Erst filtern, dann handeln! 21

22 heute ix-adressen: 0 bis über 400 Spam-Mails pro Tag individuelles Mail-Volumen Ham? Spam niedrig Spam-Wahrscheinlichkeit hoch 22

23 morgen? individuelles Mail-Volumen Ham Weder-noch MTA-Warnungen (u. a. wg. Spam+Viren) Generell immer mehr "Automaten-Mail" Bitten um Adress-Verifikation Werbung von Geschäftspartnern (oder die sich dafür halten) andere "gut gemeinte" Werbung Update your contact details private s (Witze etc.) Firmeninterne Junk-Mail Bitten um Weiterleitung Bitten um Verlinkung Irrläufer... Spam niedrig Spam-Wahrscheinlichkeit hoch 23

24 Kombinierte Filter-Elemente Eingehende Ham Absender okay: Whitelist Match Mail bekannt: Checksum Match Header- Analyse Absender nicht okay: Blacklist Match Body- +Header- Analyse 90% - 8% 2% 4% 16% 40% 40% Statistiken aus ca Spams/Woche an 30 Anwender Spam 24

25 Filter-Kombination: Ohne Inhaltsanalyse gegen Botnetze Inhalt der Absender- Mailserver Spam & Würmer hochredundant (meist durch Checksum-Treffer bekannt) stark differenziert (Netze aus Zombie-PCs, IP- Adresse oft unbekannt) Erwünschte s stark differenziert (meist Unikate) hochredundant (meist durch Whitelist-Treffer bekannt) Folgerung Mail bekannt, Absender unbekannt: wahrscheinlich Spam nicht bekannt, Absender bekannt: wahrscheinlich Ham Datenschutzrechtlich weniger bedenklich als der Inhalts-Scan! 25

26 40 % Autark durch Rückkopplung 90 % 10 % 40 % 20 % Eigenentwicklung NiX Spam : Procmail- Skript für SMTP-Gateways; ca. 100 heuristische Regeln in 1000 Zeilen Grundannahmen Spam ist hochgradig redundant (=> Fuzzy Checksums) und Gateways senden meist nur Spam oder nur Ham (=> White-/Blacklists). Ressourcenfressender Inhaltsfilter entlastet sich selbst mit jedem Blacklist-, Whitelist- und Prüfsummen-Eintrag. Mit steigender Zahl der Anwender sinkt die für eine Inhaltsanalyse nötige Rechenkapazität pro Anwender. Vermeidung von Nachteilen externer Dienste wie DNSBLs (Zeitverlust, Overhead, Kosten, geringe Nachvollziehbarkeit) Öffentliches Projekt: 26

27 Filter-Elemente aus wirtschaftlicher Sicht Gateways: Blacklist-Test empfangene s: Fuzzy Checksums Treffer-Anteil Rückkopplung Je teurer das Verfahren, desto seltener kommt es zum Einsatz wenn sich die Elemente kennen... unbekannte s: Header-Analyse noch unklare s: Body-Analyse Kosten: Rechenlast, Transport, Speicherung, Arbeitszeit 27

28 Fazit Gegen verteilte Spam-Attacken helfen verteilte, miteinander gekoppelte Filterlösungen. Rückkopplung der Ergebnisse teurer Filter in günstigere Filter spart Ressourcen. Je mehr eigene s für die Rückkopplung zur Verfügung stehen, desto weniger Bedarf besteht am Import zusätzlicher Informationen (DNSBLs, Prüfsummen-Server). Die nächste Bedrohung (immer mehr Spam von offiziellen Mailservern) erfordert Ausgangsfilterung bei Providern. Spam-Gegenmaßnamen sollten stets zum Ziel haben, Spammer in deren eigene Infrastruktur zurückzudrängen. 28

29 Bei allem Aufwand: Das Medium verdient jede erdenkliche Maßnahme gegen seinen Missbrauch. Oder? 29 Bert Ungerer

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