А вы знали, как работает антиспам в почте?

Мы привыкли ругать почту за то, что “опять письмо улетело в спам”. Но редко задумываемся, что этот же фильтр, возможно, не раз спасал нас от очень дорогих ошибок. Собственно, настало время разобраться в том, как почтовый ящик отсортировывает “мусорные письма” и почему он все-таки пропускает фишинговые сообщения.

Начнем с того, что спам-фильтр не читает письма как человек. Он оценивает риски. Каждое входящее сообщение проходит через цепочку проверок, и на выходе получается простой ответ: это похоже на нормальную переписку или на попытку вас обмануть. В банках и схожих организациях подобные процедуры называются скорингом.

Первое, на что смотрит почта, кто вообще написал. Откуда это письмо, с какого IP, с какого домена, и чем этот отправитель занимался раньше (ну условно). Если IP уже попал в чёрные списки, светился в рассылках или домен молодой, не подтверждены базовые вещи вроде SPF, DKIM и DMARC (это такие специфичные протоколы аутентификации электронной почты), письмо начинает путь с минуса.

Дальше начинается разбор содержимого. Алгоритм не просто ищет стоп-слова вроде “выигрыш” или “срочно”, он считает их плотность, сочетания и контекст. Семантический анализ, да. Странная вёрстка, картинка вместо текста, ссылки с маскировкой, вложения непонятного формата – всё это не по отдельности, а в сумме повышает вероятность, что письмо небезопасно. Само собой, тут тоже есть своя гонка вооружений и авторы фишинга постоянно работают над тем, чтобы мимикрировать под нормальные письма и обойти алгоритмы/фильтры.

Но тут в игру вступает самая интересная механика. Почтовый сервис внимательно смотрит, что делают пользователи. Если письма от этого отправителя массово удаляют, не открывая, или помечают как спам, репутация у этого адресата падает очень быстро. Если по ссылкам никто не переходит или, наоборот, переходят и сразу жалуются – это тоже сигнал.

Именно обучение на коллективном поведении помогает спам-фильтрам эффективно защищать нас от фишинга. Даже если письмо выглядит правдоподобно и имитирует банк, доставку или коллегу, оно часто ломается на одном из уровней: домен не тот, шаблон уже где-то встречался, есть признаки манипуляции или призыва в тексте. Поэтому многие атаки не доходят до пользователя вовсе – их ловят ещё до того, как у вас появится шанс кликнуть не туда.

Плюс к этому алгоритмы дообучаются, следят за инфополем (порой не без помощи TI (https://t.me/package_security/686)) и актуальными фишинговыми кампаниями. А еще много где уже встроены ИИшки, которые нормально отрабатывают и иногда даже помогают выявлять новые вектора атак.

Но не стоит расслабляться и доверять проверкам на 100%. Если хакеры проводят целенаправленную атаку с «чистого» адреса (например, со взломанной почты), то распознать фишинг защитным системам будет крайне сложно.

Думаю, что вы и сами не раз видели, как в основной ящик просачивается что-то из серии акционных предложений от магазинов или прощальные письма от дядюшки из Нигерии. Так что наличие спам-фильтров не отменяет необходимость быть внимательным и использовать критическое мышление. Это всего лишь первая линия обороны, которая останавливает львиную долю мусора и мошенничества ещё до того, как оно доберётся до вас. Как-то так.

⚡ ПБ (https://t.me/package_security) | 😎 Чат (https://t.me/+pMuo0wo0ctkwNmFi) | 🛍 Проекты (https://t.me/package_with_packages) | 📹 YT (https://www.youtube.com/@package_security/videos)