Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr

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1 Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr IT-Palaver Karin Miers Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 1

2 Übersicht Tools und Verfahren zur Spamabwehr bei GSI Statistik zum Mail- / Spamaufkommen Mögliche Abwehrmaßnahmen Bewertung / Ausblick Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 2

3 Anti-Spam-Software Tools (alles OpenSource): postfix amavisd-new spamassassin (clamd) Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 3

4 Spamverarbeitung Grundsätzlich kein Zurückweisen von Mails mit hoher Punktzahl, sondern nur Tag Spamassassin vergibt nach bestimmten Kriterien Punkte Benutzer haben die Möglichkeit, einen Reject-Level und Whitelist-Adressen zu setzen Reject von Virus-Mails, Benachrichtigung des Empfängers Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 4

5 Typische Spamassassin-Kriterien Inhalt, bestimmte Ausdrücke Versand über gelistete IP (Blackliste) HTML HELO / DNS unterschiedlich Nummern in From: Bayes-Filter (siehe später) usw. Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 5

6 Beispielbewertung Sep 13 06:33:06 lxmta2 amavis[5188]: ( ) SPAM-TAG, -> Yes, score= tagged_above=-99 required=3 tests=[bayes_99=3.5, DATE_IN_FUTURE_96_XX=2.403, DNS_FROM_RFC_ABUSE=0.2, DNS_FROM_RFC_POST=1.708, FORGED_MUA_OUTLOOK=4.056, FORGED_OUTLOOK_HTML=2.713, FROM_ENDS_IN_NUMS=2.53, FROM_ILLEGAL_CHARS=4.1, HEAD_ILLEGAL_CHARS=1.606, HTML_50_60=0.134, HTML_IMAGE_ONLY_12=1.867, HTML_MESSAGE=0.001, HTML_TEXT_AFTER_BODY=0.115, HTTP_77=2.34, HTTP_EXCESSIVE_ESCAPES=1.572, LONGWORDS=3.789, MIME_BASE64_NO_NAME=0.224, MIME_BASE64_TEXT=1.885, MIME_BOUND_DD_DIGITS=4.5, MIME_HTML_ONLY=0.001, MIME_HTML_ONLY_MULTI=0, MISSING_MIMEOLE=1.612, MSGID_SPAM_CAPS=4.4, RAZOR2_CF_RANGE_51_100=0.5, RAZOR2_CF_RANGE_E8_51_100=1.5, RAZOR2_CHECK=0.5, RCVD_DOUBLE_IP_SPAM=3.69, RCVD_HELO_IP_MISMATCH=4, RCVD_IN_BL_SPAMCOP_NET=1.558, RCVD_IN_DSBL=2.6, RCVD_IN_NJABL_PROXY=0.721, RCVD_IN_XBL=3.897, RCVD_NUMERIC_HELO=1.5, SUBJ_HAS_UNIQ_ID=0.19, SUBJ_ILLEGA... Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 6

7 Weitere (Anti-Spam-)Maßnahmen Reject durch postfix Unbekannter Empfänger, sendende Domain unbekannt usw. Individuelles Greylisting Temporäres Zurückweisen der Mail, Speichern der Verbindungsdaten, Annahme der Mail beim zweiten Versuch Basierend auf Absenderdomain nur für Domains, von denen regelmäßig Spam kommt, wird täglich aktualisiert -> Beispiel Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 7

8 Schema der Mail-/Spamverarbeitung innerhalb GSI Mail Verbindung auf Port 25 reject (1) reject (2) postfix amavis Regelset allow (1) MTA reject (2) Individuelle Reject-Level Virus allow (2) IMAP-Server Postfächer clamd (Virusscan, evtl. blocked, Info-Mail) spamassassin - diverse rule sets - Bewertung (Tag) Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 8

9 Aktuelle Probleme/Fragen Spamaufkommen steigt an Spammer lernen dazu Spamassassin ist resourcenintensiv Probleme beim Greylisting mit bestimmten Providern Erwünschte Werb , Newsletter usw. werden oft fälschlich als Spam erkannt Spezielle Behandlung von Mails an Listen? Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 9

10 Statistik für einen Beispieltag Mittwoch, Verteilung aller über die MTAs gelaufenen Mails Verhältnis von Spam / NonSpam / Whitelist aller über amavis gelaufenen Mails Greylist-Effizienz Mailverteilung <-> Bewertung durch Spamassassin Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 10

11 Verteilung des Mailverkehrs (insgesamt Mails) Exchange-Server (w2k3mail) tplx09 (theory) lxbs00 (Monitoring usw.) listserv (Mailinglisten, ca. 450 Mails) Extern weitergeleitet (ca. 620 Mails) Extern weitergeleitet Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 11

12 Amavis-Auswertung / Spam - NoSpam (insgesamt Mails) NoSpam von extern (ca Mails) NoSpam intern (ca Mails) Blocked Infected (ca Mails) Zugestellter Spam (ca Mails) Blocked Spam (ca Mails) amavis erkennt etwa Mails als Spam Greylisting blockt am gleichen Tag ca Mails bis auf wenige Ausnahmen Spam! Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 12

13 20000 Verteilung von Spam auf Wertung Anzahl Mails Whitelist < <=50 Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 13

14 Verbesserungsansätze Spamassassin bestenfalls Update Bayes-Filter füttern Black- and Whitelists Postfix - Rejects Address Verification Erweitertes Greylisting SPF Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 14

15 Verbesserungsansätze Spamassassin bestenfalls Update Bayes-Filter füttern Black- and Whitelists Postfix - Rejects Address Verification Erweitertes Greylisting SPF Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 15

16 Bayes - Filter typische Eigenschaften von Spammails werden statistisch ausgewertet Vorteil Site-spezifisch und aktuell! Autolearning Spam > 10,5 NoSpam < 0,1 Gezieltes Einlesen und Auswerten von False Positives und niedrig bewertetem Spam Falsch einsortierte Mails führen zu großen Fehlern Sehr effizient, aber bisher nicht automatisierbar Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 16

17 Verbesserungsansätze Spamassassin bestenfalls Update Bayes-Filter füttern Black- and Whitelists Postfix - Rejects Address Verification Erweitertes Greylisting SPF Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 17

18 Black- und Whitelists Whitelist spart Resourcen Generelle GSI-Whitelist für Newsletter usw. Generelle Blacklist: Anhand welcher Kriterien? Als Basis für Rejects? oder Als Basis für hohe Punktzahl? Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 18

19 Verbesserungsansätze Spamassassin bestenfalls Update Bayes-Filter füttern Black- and Whitelists Postfix - Rejects Address Verification Erweitertes Greylisting SPF Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 19

20 Postfix-Rejects Sehr effektiv und resourcensparend Nicht korrekte Mails werden zurückgewiesen Spammail kommt meist von nicht-existenten oder gefälschten Absendern Verwendete Reject-Kriterien: Senderdomain unbekannt (ca. 7,5 Tsd.) unbekannter Empfänger (ca. 22 Tsd.) Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 20

21 Beispiele für Postfix-Rejects reject_unknown_sender_domain (x) reject_unknown_hostname (22 Tsd. / Tag) reject_unknown_client reject_non_fqdn_sender reject_unauth_pipelining smtpd_helo_required strict_rfc821_envelopes Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 21

22 Probleme durch Rejects Fehlerhafte Mailprogramme Schlecht installierte Mailserver, speziell private Rechner Einige GSI-interne Mails entsprechen auch nicht den Anforderungen Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 22

23 Verbesserungsansätze Spamassassin bestenfalls Update Bayes-Filter füttern Black- and Whitelists Postfix - Rejects Address Verification Erweitertes Greylisting SPF Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 23

24 Address Verification Wenn eine Mail eingeliefert wird, überprüft der Mailserver, ob ein Versand an den Absender theoretisch möglich ist Mails von gefälschten Absendern werden nicht angenommen Erhöhter Mailverkehr Fehlerträchtig Ausnahmelisten notwendig Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 24

25 Verbesserungsansätze Spamassassin bestenfalls Update Bayes-Filter füttern Black- and Whitelists Postfix - Rejects Address Verification Erweitertes Greylisting SPF Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 25

26 Greylisting Weist einen großen Teil Spammails ab Führt zu Verzögerungen im Mailverkehr Erweiterung auf ALLE Mails denkbar, mit Ausnahme-Listen Gemeinsame Speicherung der Daten aller MTAs Evtl. IP-basiert statt adressbasiert, da Senderadressen oft gefälscht? Oder benutzerspezifisch? Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 26

27 Verbesserungsansätze Spamassassin bestenfalls Update Bayes-Filter füttern Black- and Whitelists Postfix - Rejects Address Verification Erweitertes Greylisting SPF Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 27

28 Sender Policy Framework Zusätzliche Einträge im DNS, die besagen, welche Rechner authorisiert sind, für die betreffende Domain Mails zu verschicken Wird von anderen Sites als Kriterium für Spamerkennung verwendet Trägt zunächst nichts zur eigenen Spamerkennung bei Probleme entstehen, wenn Benutzer Mails mit GSI-Absender von extern verschicken Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 28

29 Weitere Möglichkeiten Mails von außerhalb mit Absender gsi.de abweisen Benutzererziehung individuelle Reject-Level setzen Spam/NoSpam sammeln für Bayes-Filter Spam ab bestimmten Level generell abweisen (juristisches Problem?) Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 29

30 Mails an Listen Listenadressen teilweise leicht zugänglich Spammails gehen an viele Empfänger Hohes Spamaufkommen Arbeitsaufwand für Moderatoren Keine persönlichen Mails evtl. strengere Reject-Kriterien zulassen? Andere Behandlung auf dem Listserv mit den vorgestellten Methoden wie Greylisting, Sender Verification etc.? Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 30

31 Beurteilung Bayes-Filter Black/Whitelists Postfix Rejects Adress Verification Greylisting Effizienz Resourcen Fehlerpotential gut hoch gering aufwendig mittel, evtl. mittel niedrig-mittel niedrig-mittel pflegeintensiv mittel niedrig mittel einfach mittel-hoch, mittel Netzlast relativ hoch etwas aufwendig gut mittel mittel-hoch mittel SPF - niedrig mittel-hoch einfach Technische Durchführung Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 31

32 Kurzfristige Änderungen Mail von gsi.de von extern blockieren? Keine Benachrichtigung an Spammer? Spam ab 20 Punkte generell abweisen? Whitelisteinträge sammeln Postfix Rejects aktivieren? Niedrigere Reject-Level für Listen Technische Verbesserung des Greylisting Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 32

33 Langfristige Verbesserungen Bayes Filter besser nutzen SPF-Einträge oder anderer Standard Detaillierte Black/Whitelists Greylisting / Adress Verification nur bedingt erweitern Greylisting kann auch von Spammern überwunden werden Zukünftige Maßnahmen für eine verbesserte Spamabwehr K.Miers 33

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