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Pagina 2 di 2 È presente un certo numero di servizi e software che i server e-mail e gli utenti possono utilizzare per ridurre il carico di spam sui loro sistemi e caselle di posta. Alcuni di questi contano sul rifiuto dei messaggi provenienti dai server conosciuti come spammer. Altri analizzano in modo automatico il contenuto dei messaggi e-mail ed eliminano quelli che somigliano a spam. Questi due approcci al problema sono talvolta definiti come bloccaggio e filtraggio. Ognuna delle tecniche ha i suoi difensori e vantaggi; mentre entrambe riducono l'ammontare di spam inviata alle caselle postali degli utenti, il bloccaggio permette di ridurre la banda sprecata, rifiutando i messaggi prima che siano trasmessi al server dell'utente. Il filtraggio tende ad essere una soluzione più accurata, poiché può esaminare tutti i dettagli del messaggio. Molti sistemi di filtraggio si avvantaggiano delle tecniche di apprendimento del software, che permette di aumentare la propria accuratezza rispetto al sistema manuale. Alcuni trovano questa tecnica troppo invadente nei riguardi della privacy, e molti amministratori preferiscono bloccare i messaggi che provengono dai server tolleranti nei confronti degli spammer. Fino a poco tempo fa, le tecniche di filtraggio facevano affidamento agli amministratori di sistema che specificavano le liste di parole o espressioni regolari non permesse nei messaggi di posta. Perciò se un server riceveva spam che pubblicizzava "herbal Viagra", l'amministratore poteva inserire queste parole nella configurazione del filtro. Il server avrebbe scartato tutti i messaggi con quella frase. Lo svantaggio di questo filtraggio "statico" consiste nella difficoltà di aggiornamento e nella tendenza ai falsi positivi: è sempre possibile che un messaggio non-spam contenga quella frase. Il filtraggio euristico, come viene implementato nel programma SpamAssassin, si basa nell'assegnare un punteggio numerico a frasi o modelli che si presentano nel messaggio. Quest'ultimo può essere positivo, indicando che probabilmente contiene spam o negativo in caso contrario. Ogni messaggio è analizzato e viene annotato il relativo punteggio, esso viene in seguito rifiutato o segnalato come spam se quest'ultimo è superiore ad un valore fissato.In ogni caso, il compito di mantenere e generare le liste di punteggi è lasciato all'amministratore. Il filtraggio statistico, proposto per la prima volta nel 1998 nel AAAI-98 Workshop on Learning for Text Categorization, e reso popolare da un articolo di Paul Graham nel 2002 usa metodi probabilistici, ottenuti grazie al Teorema di Bayes, per predire se un messaggio è spam o no, basandosi su raccolte di email ricevute dagli utenti. Come dicevamo inizialmente parte del problema e’ legato anche a comportamenti sbagliati, spesso non si presta attenzione a dove e come i propri dati personali, in particolare la propria mail, vengano usati.
Un modo in cui gli spammer ottengono gli indirizzi e-mail è il setaccio del Web per stringhe di testo che assomigliano a indirizzi. Perciò se l'indirizzo di una persona non è mai apparso in questi posti, non potrà essere trovata. Un sistema per evitare questa raccolta di indirizzi è falsificare i nomi e indirizzi di posta. Gli utenti che vogliono ricevere in modo legittimo posta riguardante il proprio sito Web possono alterare i loro indirizzi in modo tale che gli esseri umani possano riconoscerli ma i software degli spammer no. Per esempio,
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potrebbe venir modificato in
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. Questo sistema è detto address munging, dalla parola "munge" tratta dal Jargon File che significa rompere. Questo sistema, comunque, non sfugge ai cosiddetti "attacchi al dizionario" nei quali lo spammer genera un numero di indirizzi che potrebbero esistere, come
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che, se esistesse, riceverebbe molto spam Una soluzione alternativa per le aziende e’ pubblicare la propia email attraverso un immagine ed utilizzare form per l’invio dei contatti.
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