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Spamfilter

Was sind Spamfilter?

Spamfilter sind Softwareprogramme, die über das Internet versendete elektronische Nachrichten filtern. Sie wurden entwickelt, um Spam, also unerwünschte E-Mails, auszusortieren, bevor diese im E-Mail-Posteingang des Nutzers ankommen. Ihre Aufgabe ist es, unwillkommene Nachrichten zu erkennen. Viele E-Mail-Programme beinhalten eine Spamfilter-Funktion, die je nach Einstellung des Nutzers als Spam klassifizierte E-Mails, automatisch in einen speziellen Ordner ablegt oder direkt löscht. Dieser Ordnerinhalt kann sich automatisch in bestimmten Zeitintervallen durch das Programm leeren.

Elektronische Nachrichten können von den Empfängern unerwünscht sein, weil es sich um unaufgeforderte Werbemitteilungen oder Dienstleistungsangebote handelt. Spamfilter kann man auch nutzen, um Phishing Mails abzufangen. Phishing Mails zielen auf das betrügerische Ausspähen von sensiblen Daten ab, beispielsweise Passwörter oder Kreditkartendaten. Durch Weiterentwicklungen kommen Spamfilter als Werbeblocker zum Einsatz. Über ein im Browser installiertes Add-on blockieren sie die Einblendung von Werbebannern auf Internetseiten. Spamfilter werden auch in Internetforen oder auf Blogs installiert, um abgegebene Kommentare vor ihrer Veröffentlichung auf unerwünschte Inhalte zu überprüfen.

Statische Filtertechniken für die Spamerkennung

Die einfachste Vorgehensweise eines Spamfilters ist, den Inhalt einer Nachricht nach einer vordefinierten Liste von Wörtern und Wortkombinationen zu durchsuchen. Taucht einer dieser Begriffe auf, wird die Nachricht ausgesteuert. Nach dieser Methode können auch E-Mails von negativ gelisteten Absendern oder IP-Adressen geblockt werden. E-Mails mit potenzieller Schadsoftware im Anhang können über einen Dateianhang-Filter abgefangen werden. Der Filter sperrt E-Mail-Anhänge in bestimmten Dateiformaten, der Empfänger erhält nur den reinen Textinhalt der E-Mail. Diese Arten des statischen Filterns nach dem Blacklist-Prinzip erfordern einen relativ hohen Aufwand bei der Erstellung und fortlaufenden Aktualisierung der Kriterienlisten. Spamversender können sich der Erkennung leicht entziehen. Die Fehlerrate beim Filtern ist verhältnismäßig hoch, das bedeutet Spamnachrichten erkennt der Filter nicht und stellt diese nicht zu. Umgekehrt erreichen seriöse Nachrichten den Empfänger nicht, da sie aussortiert und je nach Filterkonfiguration direkt gelöscht werden.

Heuristische Anti-Spam-Technologien

Aktuelle Spamfilter-Software nutzt mehrere Kriterien und komplexere Filterregeln, um erwünschte von unerwünschten Nachrichten zu unterscheiden. Sie verwendet heuristische Methoden, mit deren Hilfe man das Programm trainiert. Eines dieser lernenden Systeme ist die Klassifikator-Methode auf Basis der bayesschen Wahrscheinlichkeit. Nach diesem Konzept wird Wahrscheinlichkeit nicht objektiv als relative Häufigkeit aufgefasst. Wahrscheinlichkeit nach Bayes ist subjektiv, d. h. von der jeweiligen persönlichen Einschätzung abhängig. Spamfilter-Software, die nach diesem Grundsatz filtert, beruht auf dem mathematischen Prinzip, dass Ereignisse voneinander abhängen und dass sich die Wahrscheinlichkeit eines zukünftigen Ereignisses aus vorherigen Ereignissen ableiten lässt.

Tauchen Merkmale aus einer einmal als Spam identifizierten Nachricht in einer zukünftigen Nachricht erneut auf, handelt es sich bei der neuen Nachricht mit hoher Wahrscheinlichkeit ebenfalls um Spam. Bei der Neueinführung eines bayesschen Spamfilters muss der Nutzer zunächst etwa 1000 E-Mails als Spam oder Nicht-Spam kategorisieren. E-Mailanbieter liefern diese Grundklassifizierung häufig bereits mit. Ausgehend von dieser Basis übernimmt die Filtersoftware die Nachrichtenklassifizierung anhand der erlernten Wortfrequenzen und Inhaltsmuster. Bereits zu Beginn arbeiten derartige Systeme mit Fehlerquoten von unter 5 Prozent.

Tipp

Bayessche Filtermechanismen beziehen jede Korrektur, die der Nutzer an softwareseitig falsch einsortieren Nachrichten vornimmt, bei zukünftigen Entscheidungen mit ein. Sie passen sich damit von selbst an neue Spamtaktiken an.

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