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Un modo migliore per abbattere lo spam
Il nuovo software sviluppato presso il Georgia Institute for Technology è in grado di identificare lo spam prima che raggiunga il server di posta. Il sistema, noto come SNARE (Spatio-temporal Network-level Automatic Reputation Engine), classifica ogni e-mail in arrivo in base a una serie di nuovi criteri che possono essere ricavati da un singolo pacchetto di dati. I ricercatori coinvolti affermano che il sistema automatizzato mette a dura prova la rete e riduce al minimo la necessità di intervento umano, ottenendo la stessa precisione dei filtri antispam tradizionali.
Separare lo spam dalla posta elettronica legittima, nota anche come ham, non è facile. Ciò è dovuto in parte all'enorme volume di messaggi che devono essere elaborati e in parte alle aspettative di posta elettronica: gli utenti desiderano che la posta elettronica arrivi pochi minuti, se non secondi, dopo essere stata inviata. L'analisi del contenuto di ogni e-mail potrebbe essere un metodo affidabile per identificare lo spam, ma richiede troppo tempo, afferma Nick Feamster , un assistente professore alla Georgia Tech che ha supervisionato la ricerca SNARE. Anche lasciare che lo spam fluisca nelle nostre caselle di posta senza filtri non è un'opzione sensata. Secondo a rapporto rilasciato dalla società di sicurezza della posta elettronica MessageLabs , lo spam rappresentava il 90,4% di tutte le e-mail inviate a giugno.
Se non sei preoccupato per lo spam, ti suggerirei di disattivare il filtro antispam per circa un'ora e vedere cosa succede, afferma Sven Krasser, direttore senior della ricerca sull'estrazione di dati presso McAfee. La società di Santa Clara, in California, ha fornito dati grezzi per l'analisi da parte del team della Georgia Tech.
Il team ha analizzato 25 milioni di e-mail raccolte da TrustedSource.org , un servizio online sviluppato da McAfee per raccogliere dati sulle tendenze in materia di spam e malware. Utilizzando questi dati, i ricercatori della Georgia Tech hanno scoperto diverse caratteristiche che potrebbero essere raccolte da un singolo pacchetto di dati e utilizzate per identificare in modo efficiente la posta indesiderata. Ad esempio, la loro ricerca ha rivelato che il prosciutto tende a provenire da computer che hanno molti canali, o porte, aperti per la comunicazione. I bot, sistemi automatizzati che vengono spesso utilizzati per inviare risme di spam, tendono a tenere aperta solo la porta di posta elettronica, nota come porta Simple Mail Transfer Protocol.
Inoltre, i ricercatori hanno scoperto che tracciando la distanza geodetica tra gli indirizzi del protocollo Internet (IP) del mittente e del destinatario, misurata sulla superficie curva della terra, potevano determinare se il messaggio era spazzatura. (Proprio come ogni casa ha un indirizzo stradale, ogni computer su Internet ha un indirizzo IP e quell'indirizzo può essere mappato su un'area geografica.) Lo spam, hanno scoperto i ricercatori, tende a viaggiare più lontano del prosciutto. Gli spammer tendono anche ad avere indirizzi IP numericamente vicini a quelli di altri spammer.
Dean Malmgren, un dottorando alla Northwestern University, il cui lavoro include l'identificazione di nuovi metodi per identificare lo spam, afferma di trovare interessante la ricerca. Ma si chiede quanto sarà robusto SNARE una volta che la sua metodologia sarà ampiamente conosciuta. Gli indirizzi IP, osserva, sono facili da falsificare. Quindi, se gli spammer vengono a sapere come funziona SNARE, potrebbero, ad esempio, utilizzare un indirizzo IP falso vicino a quello del destinatario.
I ricercatori della Georgia Tech hanno anche esaminato il numero del server autonomo (AS) associato a un'e-mail. (Un numero AS viene assegnato a ogni rete gestita in modo indipendente, che si tratti di un provider di servizi Internet o di una rete di campus.) Sapendo che una percentuale significativa di spam proviene da una manciata di numeri di server autonomi, i ricercatori hanno deciso di integrare quella caratteristica in SNARE, pure.
Il risultato finale è stato un sistema in grado di rilevare lo spam il 70% delle volte, con un tasso di falsi positivi dello 0,3%. Feamster afferma che è paragonabile ai filtri antispam esistenti, ma osserva che se utilizzato in combinazione con i sistemi esistenti, il processo dovrebbe essere molto più efficiente.
Considera SNARE una prima linea di difesa, dice Shuang Hao , dottorando in informatica presso il Georgia Institute of Technology e ricercatore SNARE. Ciascuna delle caratteristiche del sistema SNARE contribuisce al punteggio complessivo di una e-mail. Finora SNARE è stato implementato solo in un ambiente di ricerca, ma se utilizzato in un ambiente aziendale, l'amministratore di rete potrebbe impostare regole su cosa succede alla posta elettronica in base al suo punteggio SNARE. Ad esempio, le e-mail con un punteggio scarso potrebbero essere eliminate prima ancora che raggiungano il server di posta. Hao afferma che questo può far risparmiare risorse considerevoli, poiché molte aziende hanno una politica che richiede di conservare una copia di ogni e-mail che raggiunge il server, indipendentemente dal fatto che sia spazzatura o meno. I messaggi con punteggi mediocri potrebbero essere ulteriormente valutati dai filtri di contenuto tradizionali.
Hao sta attualmente aiutando Yahoo a migliorare il suo filtro antispam, sulla base di ciò che ha appreso sviluppando SNARE. Dice che anche Cisco ha espresso interesse per il lavoro.
È abbastanza intelligente nel modo in cui combinano un mucchio di dati che è economico da usare, dice Giovanni Levine , presidente della Coalizione contro le e-mail commerciali non richieste e un consulente tecnico senior per il Gruppo di lavoro anti-abuso di messaggistica , un consorzio di aziende impegnate nella lotta allo spam. D'altra parte, penso che alcune delle loro conclusioni siano un po' troppo ottimistiche. Gli spammer non sono stupidi; ogni volta che hai uno schema popolare [per identificare lo spam], lo eluderanno.
Il team di ricerca presenterà il proprio lavoro su SNARE alla Usenix Security Conference il mese prossimo a Montreal. In futuro, Feamster spera di poter applicare le sue scoperte ad altri problemi di sicurezza informatica, come le e-mail di phishing, in cui il mittente finge di provenire da un'istituzione fidata per convincere i destinatari a divulgare le loro password.