Spamschutz effektiv: Technik

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1 Spamschutz effektiv: Technik Was ist Spam überhaupt? Wie arbeiten Spammer? Welche Abwehrmöglichkeiten gibt es präventiv reaktiv Beispiele Was bringt es? What's next: SPF und DKIM Zusammenfassung / Fazit

2 2 Referent Dipl.-Phys. univ. Stefan Armbruster seit 2001 selbstständig: IT-Beratung allgemein, speziell "Linuxthemen" ( server, Groupware, Sicherheit) Softwareentwickung & Testing (Java (EE), Python, Zope/Plone) zusätzlich seit 2006: Mitgründer und Gesellschafter Netjay GmbH & Co. KG Anbieter Web 2.0 Portalsoftware

3 3 Begriffe & Definitionen UBE (Unsolicited Bulk ) Unerwünschte Massen Würmer Trojaner Kettenbriefe UCE (Unsolicited Commercial ) = Spam Definition: unerwünschte Werbebotschaften jeder Art UCE ist Untermenge von UBE

4 4 Was ist Spam überhaupt? seit 1936 als Dosenfleich: SPiced ham Monty Python Sketch: Wiederholung des Wortes

5 5 Was ist Spam überhaupt? Fax-Spam Telefon-Spam Briefkasten-Spam (Postwurfsendung) VOIP-Spam (Voice-over-IP), Spit Google-Spamming Forum- bzw. Gästebücher-Spamming im weiteren nur -Spam betrachtet

6 6 Die Folgen: Verlust von Geld und Zeit Aussortieren und Lesen von Spam kostet Arbeitszeit. Spamfilter müssen beschafft und gewartet werden. es entsteht zusätzlicher IP Traffic Verarbeitung der Spams beansprucht IT Resourcen last but not least: es nervt!

7 7 Die Folgen: ein paar Zahlen ca. 90% aller s sind Spam ca. 80% aller Spams werden von ca. 200 Gruppen verursacht Kosten p.a. weltweit: $ 66 ct pro Mail (Kleinbetrieb) Quelle:

8 8 Warum ist Spam überhaupt möglich? kostet nichts, es gibt keine "Briefmarke" z.b. 0,1 ct/ für 1 Mio Spams juristische Verfolgung von Spammern im Ausland schwierig Spammer verdienen gut damit allein 2007 ca. 4 Mrd mit der "Nigeria-Masche" ca erhält der Spammer pro "Aktion" 0,01 0,05% Klickrate

9 9 Warum ist Spam überhaupt möglich? Internet-Standards aus den 70er Jahren, Sicherheit damals kein Thema SMTP kennt keine Absenderauthentifizierung Beispiel:

10 Wie arbeiten Spammer? Beschaffung von -Adressen durch: Absuchen von Webseiten (Harvesting) Wörterbuchscans bei großen Hostern Adressbücher von Rechnern, die mit Trojanern etc. infiziert wurden. Versenden prinzipiell von jedem Rechner aus möglich Rechner im Ausland BOT-Netze offene Relays, d.h. unsicher konfigurierte server 10

11 11 Welche Abwehrmöglichkeiten gibt es? präventive Methoden: Wechseln von adressen, bzw. Einsatz von mehreren Adressen Nutzung von "bcc" (Blind Carbon Copy) Auf welchen Seiten hinterlasse ich meine - Adresse? Einsatz Virenschutz auf PC (wegen Trojanern) "Spam the spammers": Scambaiting; aber Vorsicht! juristisches Vorgehen

12 12 präventive Methoden: Tarnen Verschleierung von adressen auf den eigenen Webseiten z.b. -> -> u s e d o m a i n. d e durch Grafiken (Barrierefreiheit?) Automatisierung: Filter im Webserver

13 präventive Methoden: HTTP-Teergruben Über mehrere Domains werden dynamisch Linklisten erzeugt verzögerte Auslieferung Spammer verfängt sich darin, bleibt "kleben" und verschwendet seine Resourcen in der Teergrube Probleme: Harvester versuchen Teergruben zu erkennen (Timeouts, max. Linkzahl pro Domain, etc.) "gute" Spider (Googlebot, Yahoo, etc...) Erweiterungsmöglichkeiten: verteilte Teergrube dynamische Zugriffskontrolle 13

14 14 präventive Methoden: HTTP-Teergruben Quelle:

15 15 Welche Abwehrmöglichkeiten gibt es? reaktive Methoden: Abweisen von s vor deren Annahme mit "verdächtigen" IP-Absender-Adressen: RBL Challange-Response-Verfahren Greylisting Filterung jede wird anhand eines komplexen Regelkatalogs bewertet serverseitig clientseitig "Stottern" des Mailservers / SMTP Teergruben

16 16 Challange-Response A sendet an B Mailserver B schickt Anwortmail mit Autorisierungslink, ggf. mit Captcha Nachteile 2 CR System spielen "Ping-Pong" gefälschte Absender -> zusätzliche Belastung Mailinglisten Verstoß gegen Netiquette Bitte lassen Sie die Finger davon!

17 17 Greylisting Tupel gebildet aus: IP-Adresse des Absenders -Adresse Empfänger -Adresse Absender Vergleich mit bestehender Liste wenn neu, Annahme temporär blockieren Vorraussetzung: Spammer geben nach einem Zustellversuch auf Nachteil: kurze Zeitverzögerung in der Praxis sehr effektiv!

18 18 Header-Filterung enthält neben dem eigentlichen Inhalt zusätzliche Informationen, die Header Header können als Filterkriterium dienen "merkwürdige" Header vorhanden? Received-Reihenfolge in Ordnung? Problem: Spammer haben sich darauf gut eingestellt

19 Header-Filterung 19

20 Inhalts-Filterung jede Mail wird mit einer Zahl "Spamscore" bewertet und als Kopfzeile eingetragen statische Kriterien feste Worte: Adult, Viagra,... Links aus Blacklists HTML-only Webbugs: kleine Bilder, die Tracking erlauben unscharfe Prüfsummen -> RBL Auto-Whitelisting für jeden Absender fließt der Mittelwert der bisherigen Mail in die Bewertung mit ein. 20

21 21 Inhalts-Filterung Bayes-Verfahren statische Inhaltsanalyse Training nötig! bei richtigem Training hocheffektiv ( > 98% möglich) relativ langsam Probleme: ungewöhnliche Schreibweise: Viagra -> \ / G R /-\ individuelle Anpassung nötig false positives / false negatives

22 Beispiel: Gefilterte 22

23 Beispiel: Gefilterte 23

24 24 Filtern auf Client oder Server? Server spart ingesamt Resourcen zentrale Administration und Installation komplexere Möglichkeiten Client einfachere Installation flexiblere Anwendung

25 25 Beispiel: Client Thunderbird Mailprogramm mit integriertem Filter für Linux, Windows, Mac OS X erhältlich viele Addons verfügbar, z.b. Lightening, Enigmail Demo

26 26 Beispiel: Server Cyrus Razor Bayes Training Internet Postfix Amavisd Spamassassin Pyzor Postgrey Clamd DCC

27 27 Beispiel: Server (2) Postfix sortiert "böse" IP-Adressen aus (RBL) dann Greylisting dann Amavis: Virenfilter mit Clamd Spamassassin (Filter): Prüfsummen-Checks (DCC, Pyzor, Razor) Bayes Filter Auto-Whitelisting am Schluss wird in den IMAP (Cyrus) übertragen

28 28 Beispiel: Server (3) Benutzer trainiert den Spamfilter durch Ablegen von Spams im Order "Training.Spam" und "Training.Ham" Die "Training" Order werden regelmäßig vom Server für das Bayes-Training benutzt, dann geleert Filterkonfiguration folgt Pareto-Prinzip: Standardkonfiguration der Filter meist ausreichend Entscheidung: Training Benutzerspezifisch oder Systemweit?

29 29 Beispiel: Proxy nachträgliche Integration in bestehende Infrastruktur Internet Proxy als Filter bestehendes System

30 30 Verfügbare Proxy-Lösungen Ipcop (http://www.ipcop.org) mit Copfilter ( (kommerziell)

31 31 Was bringt es? D.h. 93% aller s wurden ausfiltert!

32 What's next: SPF SPF (Sender Policy Framework): Schutz vor Adressfälschung Ein Eintrag im DNS gibt die authorisierten server für die betreffende Domain an. Problem: bestimmte kritische Masse erforderlich soll verhindern, dass mit eigener Domain Spam verschickt wird (wenn der Empfänger SPF prüft!) In der Fachwelt auch kritisch gesehen, da Probleme bei Mailumleitung Nutzung von privater im Firmenumfeld Vereinfacht Überwachung durch z.b. staatliche Stellen Hilft nicht bei "Zombiedomains" (ca. 80%) 32

33 33 What's next: DKIM DKIM (Domainkeys identified Mail): standardisiert seit 2007 (RFC 4871) Teile der werden digital signiert und in den Header eingetragen Im DNS wird Public Key hinterlegt Empfänger kann Signatur prüfen läuft transparent mit bestehenden Infrastrukturen Prüfung kann sowohl im Client als auch im Server stattfinden

34 34 Zusammenfassung / Fazit präventive Verfahren werden immer wichtiger ewiger Wettlauf: Spammer vs Benutzer teilweise komplizierte Verfahren und Technologien Für effektiven Einsatz ist ensprechendes Know- How nötig. Mit Opensource-Produkten lässt sich die Spamflut erheblich eindämmen. Aufwand / Nutzen muss betrachtet werden.

35 35 Danke für Ihre Aufmerksamkeit! und nun bitte die Fragen...

36 36 Kontakt Sie erreichen mich: Stefan Armbruster Tel:

37 37 Links: Heise.de Nigeria-Spam: Strafbares Filtern: Liste der verfügbaren Tests in Spamassassin: Monty Python Sketch:

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