Pourquoi sommes-nous des victimes du spam?

Cette question est légitime car bien souvent lorsque nous recevons un spam nous n’avons aucun lien avec l’émetteur de celui-ci ou avec l’objet et le contenu du message.

Les spammeurs collectent toutes les données qu'ils peuvent trouver sur le web ou autre moyens, néanmoins les principales sources informations pour les spammeurs sont les forums, les chatrooms, les sites persos, etc.

De plus les chaînes créent d’importantes listes que les spammeurs interceptent et utilisent pour leurs propres envois.

Des listes de destinataires sur les logiciels de messagerie des correspondants des victimes mal protégés sont aspirées et utilisées par certains virus.

Les adresses email peuvent également être reconstituées aléatoirement par croisement d'informations (prénoms, noms, domaines), en se basant sur des schémas classiques de construction du type : adupuis@domaine.com, a.dupuis@domaine.com, antoine.dupuis@domaine.com, etc.

Enfin, il faut savoir qu’il existe bien d'autres façons de se procurer des adresses email, c’est pour cette raison qu’il devient difficile de garder un adresse email vierge !

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Qualité du logiciel antispam

Les critères de mesure de qualité des logiciels antispam sont : les taux de faux positifs et de faux négatifs. Le taux de faux positifs est le pourcentage de courriers électroniques légitimes identifiés à tort comme spams par la solution antispam mise en place. Le taux de faux négatifs est le pourcentage de spams interprétés par l'antispam comme étant des courriers électroniques légitimes.

Plus ces taux sont bas, plus la solution est performante. Un logiciel antispam efficace sera un système garantissant un faible taux de faux positifs et de faux négatifs. Malheureusement ces deux taux varient toujours de façon inversée. Il est relativement simple de développer une solution supprimant quasiment tous les spams, cependant des emails légitimes seront inévitablement interprétés comme des spams. Inversement, en réduisant au maximum le nombre de faux positifs, la quantité de spams détectés se trouvera également réduite !

Les faux positifs restent cependant un élément critique car ils peuvent correspondre à des emails légitimes importants, davantage préjudiciables. Il est donc naturel de privilégier au maximum la réduction du taux de faux positifs tout en essayant de conserver un bon niveau de détection de spams.

Étant donné que tous les logiciels antispam génèrent forcément des faux positifs, il convient également de proposer au client une alternative afin de se retourner en cas de faux positifs. Pour répondre à cette problématique, plusieurs techniques existent. Dans le cas d'une solution implémentée directement sur le poste de l'utilisateur, on trouvera souvent un dossier associé aux spams afin que l'utilisateur puisse lui-même analyser à posteriori le contenu de ce dossier. Dans le cas d'une solution implémentée du côté du serveur de messagerie, l'éditeur proposera soit une mise en quarantaine des spams, soit l'accès à un webmail contenant comme dans le premier cas un dossier spécifique aux spams.

>>> Un logiciel antispam doit réduire au maximum le taux de faux positif.
>>> Un logiciel antispam doit gérer les faux positifs : informer l'expéditeur et/ou le destinataire du message et récupérer le message bloqué.

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L’origine du mot

Le mot « spam » est un mot anglais destiné au domaine de l’informatique.

Il représente les communications électroniques (particulièrement de courrier électronique) massives ayant des fins publicitaires ou malhonnêtes et qui ne sont pas sollicitées par les destinataires. Ce terme est un anglicisme emprunté à la langue anglaise.

Ainsi, certains pays francophones utilisent les mots pourriel (de « poubelle » et « courriel ») et polluriel (de « pollution » et « courriel »), ainsi que d'autres variantes.

Spammer est le verbe du mot spam qui est souvent utilisé dans le langage familier dans le but de qualifier l'action d'envoyer du spam, le spamming.

Spammeur désigne celui qui envoie du spam.

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Technologies du logiciel antispam

Il existe un très grand nombre de techniques antispams, dont certaines sont très récentes, comme le Greylisting et le Teergrubing. Voici une liste, la plus exhaustive possible, des techniques utilisées pour lutter contre les spams :

• Analyse lexicale (mots clefs et expressions) : L'analyse lexicale constitue un ensemble de règles représentées sous forme d'expressions régulières ou mots clefs. Elle permet de rechercher les mails dont les entêtes et/ou les corps des messages correspondent à des caractéristiques très particulières connues pour avoir une forte probabilité d'être un spam. Ces règles doivent être customisées afin d'identifier aussi bien les spams français qu'américains ou autres.
• Listes noires : Les RBL (Realtime Blackhole List) ou DNSBL (Back List DNS) sont des listes de serveurs ou de réseaux connus pour aider, accueillir, produire ou retransmettre des spams ou fournir un service pouvant être utilisé comme support pour l'expédition de spams : OpenSMTP Relay, Open Proxy List (OPL). Certaines de ces listes sont gratuites d'accès, d'autres nécessitent de souscrire à un abonnement payant.
• Conformité du protocole : Vérifie la conformité du protocole d'échange des emails avec les RFC 821 (SMTP) et RFC 1651 (ESMTP).
• Bases collaboratives de spams : Ces bases de signatures de spams sont utilisées de la même manière que les bases de signatures de virus. Elles sont alimentées par les utilisateurs de solutions antispams. Les bases les plus couramment utilisées sont : Razor, Distributed Checksum Clearinghouses (DCC) et Pyzor.
• Enregistrement DNS : Vérifie la corrélation entre l'adresse IP du serveur source et son nom via une requête DNS inverse (in-addr.arpa). Généralement, les véritables serveurs de messagerie possèdent une adresse IP fixe et bijective avec un nom de domaine associé. Malheureusement une grande quantité de serveurs ne possède pas d'enregistrement PTR dans les zones d'adresses pour lesquelles leurs fournisseurs sont autoritaires.
• Filtres bayésiens : Méthode probabiliste de filtrage des courriers électroniques fonctionnant par apprentissage et se basant sur la distribution statistique de mots clefs dans les mails. Ce type d'algorithme s'auto-adapte en s'appuyant sur l'analyse des emails connus comme étant ou n'étant pas des spams.
• Liste blanche : Liste de sites, hôtes, domaines ou adresses sûres. Par défaut très peu d'hôtes sont considérés comme sûrs car leurs adresses pourraient être usurpées par les spammeurs.
• Pondération par l’historique des transactions : il s'agit d'un système d'auto apprentissage des transactions effectuées entre un expéditeur et un destinataire. Cette technique permet généralement d'accélérer le temps de traitement des émetteurs déjà testés et considérés comme sûrs.
• Adresses URL : L'analyse des URL présentes dans le corps du message a pour but d'identifier et de filtrer le mail en fonction de l'action souhaitée (le click de l'utilisateur sur un lien promotionnel). Cette analyse est basée sur la détection de sites suspects et des url suspectes (numériques, mal formatées).
• Teergrubing : Technique permettant, par un maintien de session, de réduire significativement la vitesse de réponse du serveur SMTP sur certaines connexions considérées comme suspectes. Le teergrubing permet de bloquer temporairement les serveurs de spams afin de limiter toute réexpédition ultérieure.
• Greylisting : Le greylisting est une technique antispam récente qui consiste à rejeter temporairement un message, par émission d'un code de refus temporaire au serveur émetteur. Le serveur émetteur réexpédie le mail après quelques minutes, la plupart des serveurs de spams ne prennent pas cette peine !
• Sender Policy Framework (SPF), Caller-ID (Microsoft) ou Sender-ID (convergence de SPF et Caller-ID) sont des techniques ayant pour but d'identifier, pour un domaine donné, les hôtes autorisés à expédier des emails pour ce domaine. Concrètement cela s'effectue par la mise en place d'un identifiant particulier dans un champ TXT du domaine.

Toutes ces techniques comportent leurs avantages et leurs inconvénients, le greylisting par exemple ne génère aucun faux positif, les filtres bayésiens offrent des performances très intéressantes, après un temps d'apprentissage malheureusement important. La solution idéale ne consiste-t-elle pas à tirer partie de toutes ces techniques en les assemblant ? Il est préférable en terme de pertinence de résultat, et de réduction des faux positifs d'utiliser une combinaison de techniques antispam plutôt qu'une seule technique.

>>> Un logiciel antispam pour être efficace doit utiliser une combinaison de techniques antispam.

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Le contenu du spam

Le contenu d’un spam se compose habituellement de publicité. Des  propositions malhonnêtes  crées de toutes pièces par des escrocs se propagent également par ce moyen. Les lettres en chaînes sont souvent interprétées comme étant des spams.

Les produits les plus présent dans les contenus des spams sont les services de pornographie, les médicaments (notamment le « dopage sexuel » ou les hormones contre le vieillissement), les crédits financiers ou des escroqueries d’enrichissement rapide.

De plus, certaines entreprise ne connaissant pas la Netiquette voient dans les spams un moyen peu onéreux d’assurer leur promotion.

Par fin, la dernière forme de spam est appelée le phishing. Elle consiste à berner le destinataire du spam en le faisant passer pour un message de sa banque ou d'un autre service protégé via un mot de passe. Le but étant de collecter des données personnelles concernant le destinataire du spam (notamment ses mots de passe) en l’attirant sur un faux site qui enregistre toutes ses actions.

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Quel est le coût réel du spamming ?

Le coût du spam est estimé entre 600 et 1000 dollars par an et par salarié. Ainsi, il coûte énormément d'argent aux entreprises.  Il est relativement aisé d’estimer le coût généré par le spam dans une entreprise en fonction du nombre de postes et de la quantité moyenne de spams reçus. Cette charge inutile nuit au bon fonctionnement de l'entreprise car elle paralyse l'activité des employés et monopolise les ressources informatiques utiles à d'autres tâches.

Quelques chiffres relatifs au spam :

• 100% de croissance du coût du spam chaque année
• Le coût du spam par an et par salarié est compris entre 600 et 1000 $
• 42 milliards de $  est le coût global du spam pour les entreprises au niveau mondial en 2004 (la prévision du coût est estimée à 200 milliards de $ en 2007)
• 60% provenant des Etats-Unis
• 85% des spams reçus en France sont rédigés en langue anglaise (7% en français)

Sources : Basex, Radicati Group, Ferris Research, Postini, CNIL

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