利用exchange实现垃圾邮件过滤（二）

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1、利用Exchange实现垃圾邮件过滤（二）　　在上面文章中，我简单介绍了Exchange邮件服务器垃圾邮件过滤容器的第一种过滤功能，基于IP地址的过滤。今天我讲介绍的是SMTP过滤，即协议过滤的相关内容。　　IP地址过滤，若比做飞机安检的话，就好像你做飞机时，安检人员只检查你身份证号码跟机票上的号码是否一致，而不会检查这张身份证是否是真的，或者身份证上的照片跟你本分是否一致。也就是说，若只启用IP地址过滤的话，则只要IP地址准确，就不能过滤垃圾邮件。而现在IP地址欺骗是一种很容易实现的技术。故，为了最大限度的阻挡垃圾邮件，那就有必要再去核对IP地址的真实性问题。这些任务的

2、话，SMTP过滤，即协议过滤，可以帮助你实现。　　协议过滤大致可以分为三块内容。　　一、发件人过滤与收件人过滤。　　发件人过滤与收件人过滤比较简单，而且，发展也比较成熟，这里在不做详细讲述了。　　二、协议分析。　　1、利用SPF策略。　　SPF是发送方策略框架的缩写，其是一个邮件防伪的标准，希望通过此来防止伪造邮件地址。　　我们假设现在有两个邮件服务器A与B。A是网络上的一个邮件服务器，B是我们公司的邮件服务器。在A服务器上有个SPF纪录，他记录的是自己这个服务器可以发送邮件的合法地址，假设其有甲、乙、丙、丁、戊五个地址。这个邮件服务器发送邮件给我们公司，我们公司服务器收

3、到邮件时，就会像A服务器询问，要求其SPF记录。A服务器会把他们的SPF记录发给我们的服务器，我们的服务器就会把邮件地址跟他们发给我们的SPF记录进行核对，若该地址是合法的，就会顺利放过。若不合法的话，就会拒绝，或者做一标志，降低其可信性。　　SPF使用电子邮件头部信息中的return-path(或MAILFROM)字段，因为所有的MTA都可以处理包含这些字段的邮件。不过微软也提出了一种叫做PRA(PurportedResponsibleAddress)的方法。PRA对应于MUA(比如thunderbird)使用的终端用户的地址。这样，当我们把SPF和PRA结合起来的时候

4、，就可以得到所谓的SenderID了。SenderID允许电子邮件的接收者通过检查MAILFROM和PRA来验证邮件的合法性。所以，有的地方把SPF策略就叫做SenderID信任。　　2、组织目标垃圾邮件的攻击。　　字典攻击，是现在网络上常见的攻击方法。这个技术刚出现的时候，主要用来攻击网络或者破解密码。但是，现在也被一些发送垃圾邮件的人来使用。　　如发送垃圾邮件的人，可以先用文本文档编辑成千上万的邮件地址，但是，发送者不知道这些邮件地址哪些是有效的地址，哪些是无效的。怎么办呢?他就会利用工具，往这些邮件地址都发送邮件。若成功发送到对方邮箱的话，则在这个工具上就会显示发送

5、OK的提示。这些发送OK的邮件地址就是有效的。他们以后就会往这些邮件地址发送垃圾邮件。这就是最常见的字典攻击。　　而现在邮件服务器提供了一个功能，它可以在收到对方发送的邮件是，延缓响应时间，如延缓个十秒。不要小看这短短的十秒，只要这十秒，就可以大大的降低字典攻击的效率。一般来说，这短短的十秒，电子字典攻击工具也是等不起的。　　邮件过了第二道关卡协议过滤后，就进入到内容过滤容器。这个内容过滤会进一步对邮件进行分析，进一步识别垃圾邮件。　　在内容过滤中，我们主要用的是机器学习这个工具。　　机器学习是微软开发的一个工具，其主要还是基于HOTMAIL的，从这个服务器的反馈中学习相

6、关的信息。HOTMAIL每天会收到成千上万的邮件，机器学习功能就会分析这些邮件，基于这些邮件的特征，生成垃圾邮件置信度这么一个值。说到通俗一点，其就是对邮件的可信性进行分类，如分成一到九级。然后，再设置一定的规则，进行过滤，值越低，可信度就越高。如可以设置规则，当可信度级别高于八级的时候，就把那些邮件自动删除掉;若可信度级别在五到八级的时候，就暂时先放一放，由邮件管理员进行手工的确认，若是垃圾邮件，就删除，若不是，就放行。　　而且，这个置信度规则，还可以根据某个特定的用户进行设置。如一般可能会把邮件管理员的置信度设置的低一点，把其他用户的置信度设置的高一点。不过，这里我还

7、是建议，刚开始利用这个功能的话，最好还是利用其默认的模版。　　在服务器中，微软提供了一些默认的模版设置，这些可以说是微软这么多专家平时工作的积累，非常具有参考价值。我们在配置服务器的时候，可以先按这个默认模版来设置。过了一段时间后，我们在根据实际利用的结果，来进行一些调整。　　一般在客户端我们是看不到SCL(垃圾邮件置信度)的，不过现在已经有人开发了一些插件，利用这些插件我们可以在客户端邮件上看到邮件的置信度。大家若有兴趣的话，可以去弄一个玩玩。　　内容过滤这道关卡过去之后，邮件就可以发到客户端了。不过，在客户端上，用户可以自