Труды КНЦ вып.7 (ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ вып.2 4/2011(7))

Далее можно детально анализировать поведение и почтовый трафик выделенных таким образом сущностей с целью выявления ранее неизвестных закономерностей в их поведении и строить прогноз действий этих сущностей. Стоит отметить, что проведение описанных выше наблюдений невозможно в рамках отдельно взятого почтового домена, так как в этом случае картина действий отправителей спама будет не полной - одной почтовой системе видна лишь малая часть того, что происходит. Необходимо наблюдение за почтовым трафиком сотен или тысяч почтовых доменов, чтобы выявить отправителей спама по описанной выше схеме. Заключение Проблема защиты от спама является сложной, многоаспектной и, увы, обещает быть «вечной» в размерности времени жизни современного Интернета. Это обусловлено высокой степенью неопределенности задачи и динамичностью развития Интернет-технологий и Интернет-сообщества. Неопределенность проявляется уже в самом определении спама. «Нежелательная почтовая корреспонденция»: что является критерием «нежелательности» - рекламный характер письма, его массовость, или неизвестность для его получателя автора корреспонденции? Однозначные ответы на эти вопросы дать практически невозможно. Защищаясь от спама, пользователь Интернета вынужден постоянно искать компромисс между собственной информационной открытостью и подверженностью нежелательным почтовым рассылкам. Полностью автоматизировать данный процесс вряд ли возможно, однако ряд подходов к автоматической фильтрации спама, все же, существуют. Вместе с тем, все рассмотренные в статье подходы не являются стопроцентно надежными и, как правило, снижают свою эффективность с течением времени за счет появления новых, более изощренных с точки зрения толерантности к спам-фильтрам способов рассылки массовой нежелательной корреспонденции. Перспективным направлением развития существующих методов борьбы со спамом, на наш взгляд, является их комплексное использование, направленное на «упреждающее» противодействие нежелательным рассылкам за счет предсказания поведения их источников. Литература 1. Независимое тестирование различных антиспам решений. Режим доступа: http://habrahabr.ru/blogs/spam/56779 2. The Apache SpamAssassin Project. - Режим доступа: http://spamassassin.apache.org 3. Dspam - Community Driven Antispam Filter. - Режим доступа: http://www.nuclearelephant.com 4. Simple Mail Transfer Protocol.- Режим доступа: http://tools.ietf.org/html/rfc5321 5. CAPTCHA. - Режим доступа: http://ru.wikipedia.org/wiki/CAPTCHA 6. Sender Policy Framework. - Режим доступа: http://www.openspf.org 7. DomainKeys Identified Mail. -Режим доступа: http://www.dkim.org 110