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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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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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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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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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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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