Anti pourriel bombing
Bombing filtre


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 :


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

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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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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 :

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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Comment reconnaître un spam ?

Grâce à l'adresse de l'expéditeur

A la réception d’un email, tout utilisateur doit, avant de l'ouvrir, faire attention à son origine. Ainsi, une adresse email inconnue ou en anglais ou dans une langue étrangère ou très longue ou en majuscules ou contenant un grand nombre de caractères spéciaux, doit vous alerter immédiatement !

Grâce à l'objet du message

L’internaute doit toujours lire attentivement les titres des emails qu’il réceptionne.

Les titres contenant soit des intitulés publicitaires ou promotionnels, soit des jeux concours ou des lots incroyables à gagner ou des loteries, soit des promesses impossibles, soit des titres cherchant clairement à susciter une émotion pour une cause humanitaire ou autre, soit des termes en anglais ou dans une langue étrangère, soit des mots en majuscules, soit une succession de points d'exclamation, de guillemets, de symboles d'argent, des symboles entre chaque lettres d'un même mot (-, *, .), soit un signe de messages transmis : « Trans : » qui peut signifier qu'un de vos contacts (adresse connue) vous aurait fait suivre un spam., soit un signe de messages réponses : « Re : »., soit, enfin, certains spammeurs n’hésitent pas à faire croire qu'ils vous répondent car cela peut susciter votre curiosité et vous inciter à ouvrir leurs messages, doivent éveiller la prudence de l’internaute.

Grâce au contenu du message

Dans le cas où l’utilisateur ouvre un email suspect, il y a de forte chance pour celui-ci s’avère être un spam si il repère dans son contenu les éléments suivants :

Grâce à la langue employée dans le message

Effectivement, la CNIL a constaté que 8 % des spams seulement proviennent de sources françaises. Ainsi, les messages en langue anglaise ou en tout autre langue étrangère doivent éveiller la méfiance de l’internaute.

Grâce à l’effet de répétition des messages

Les spams sont envoyés en masse et de manière très récurrente. Et, il est fréquent que l’on reçoive plusieurs fois le même message en peu de jours ou le même jour.

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Sites intéressants

OPT-IN - Forum email, spam, antispam -  http://www.opt-in.fr/
Forum de discussion sur les thèmes: email, spam, pourriel, loi, opt-in, antispam, logiciel anti-spam, emailing

Logiciel antispam -  http://www.logiciel-antispam.com/
Comment choisir correctement son logiciel antispam : les points importants du logiciel antispam , les techniques antispam , les solutions antispam , les recommandations et la sélection de logiciel antispam.

Guide anti-spam -  http://www.anti-spam.fr/
Ce guide concis reprend les informations à connaître sur le spam et les logiciels anti-spam : définition, statistiques, coûts, techniques et solutions pour l'éviter.

Caspam -  http://www.caspam.org/
Encodeur d'adresses de courrier électronique.

Antispam mode d'emploi -  http://halte.chez.tiscali.fr/
Conseils pratiques de lutte contre le spam : comment identifier le spammeur, modèles de courriers en français et en anglais, ressources en ligne.

Euro Cauce -  http://www.euro.cauce.org/fr/
Pétition du collectif "European Coalition Against Unsolicited Commercial Email" contre le courrier non sollicité et pour la modification des dispositions de l'UE le régissant.

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Le spam et ses risques.

Les risques liés à la réception de spams sont nombreux, on peut les distinguer en deux niveaux : ceux pour les entreprises et ceux pour les utilisateurs.

Les risques pour l’entreprise

Les risques pour l’utilisateur

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