Articulo de referencia

Técnicas antispam

Se utilizan diversas técnicas antispam para prevenir el correo electrónico no deseado (correo electrónico masivo no solicitado). Ejemplo de correo basura Ninguna técnica es una ...

Se utilizan diversas técnicas antispam para prevenir el correo electrónico no deseado (correo electrónico masivo no solicitado).

Ejemplo de correo basura

Ninguna técnica es una solución completa al problema del spam, y cada una tiene sus ventajas y desventajas: rechazar incorrectamente correos electrónicos legítimos ( falsos positivos ) o no rechazar todo el spam ( falsos negativos ), además de los costos asociados en tiempo, esfuerzo y dinero que supone bloquear indebidamente el correo legítimo. [ 1 ] Esto lleva a combinar las diversas técnicas para lograr la mejor protección contra el spam y los posibles daños que pueda conllevar, manteniendo intactos los correos electrónicos que deben ser vistos.

Las técnicas antispam se pueden dividir en cuatro grandes categorías: las que requieren acciones individuales (técnicas de usuario final) , las que pueden ser automatizadas por los administradores de correo electrónico , las que pueden ser automatizadas por los remitentes y las empleadas por investigadores y agentes del orden . A menudo se utilizan de forma conjunta.

Técnicas de usuario final

Existen diversas técnicas que las personas pueden utilizar para restringir la disponibilidad de sus direcciones de correo electrónico, con el objetivo de reducir la probabilidad de recibir correo no deseado.

Discreción

Compartir una dirección de correo electrónico solo con un grupo reducido de contactos es una forma de limitar la posibilidad de que se utilice para enviar spam. Del mismo modo, al reenviar mensajes a varios destinatarios que no se conocen entre sí, se pueden incluir sus direcciones en el campo CCO (copia oculta) para que cada destinatario no reciba una lista con las direcciones de los demás.

Al identificar el spam, el correo electrónico del remitente puede diferir ligeramente del de una empresa oficial. Ganar concursos y premios, ofertas de trabajo y cualquier cosa relacionada con el mundo bancario se encuentran entre los temas más comunes del spam. [ 2 ] La redacción puede carecer de profesionalismo y gramática correcta. La inteligencia artificial puede utilizarse para crear los mensajes y puede tener un estilo de lenguaje automatizado o robótico. [ 3 ] Se ha descubierto que en la actualidad más de la mitad de los correos electrónicos de spam enviados involucran inteligencia artificial de alguna forma. Además de crear el mensaje de spam por completo, la IA también puede utilizarse para revisar la redacción y corregir errores, haciéndolo parecer más auténtico. [ 4 ] Con el tiempo, es muy posible que la IA se vuelva más difícil de detectar y emplee otros métodos que hagan que el spam tenga más probabilidades de llegar a las bandejas de entrada de los destinatarios y engañar con éxito a los lectores. Actualmente , de entre los proveedores de servicios de correo electrónico más utilizados, Yahoo es el que mejor ha logrado evitar que el spam generado por IA penetre a través de sus sistemas de seguridad integrados. [ 5 ] Por el contrario, Gmail y Outlook permitieron que más correos electrónicos de un mismo conjunto pasaran por sus detectores de spam.

Manipulación de direcciones

Las direcciones de correo electrónico publicadas en páginas web , Usenet o salas de chat son vulnerables a la recolección de direcciones de correo electrónico . [ 6 ] El enmascaramiento de direcciones es la práctica de disfrazar una dirección de correo electrónico para evitar que se recopile automáticamente de esta manera, pero que aún permita a un lector humano reconstruir la original: una dirección de correo electrónico como " no-one@example.com " podría escribirse como "no-one at example dot com", por ejemplo. Una técnica relacionada es mostrar toda o parte de la dirección de correo electrónico como una imagen, o como texto desordenado con el orden de los caracteres restaurado usando CSS .

Evite responder al spam.

Un consejo común es no responder a mensajes de spam [ 7 ], ya que los spammers pueden interpretar las respuestas como una confirmación de la validez de la dirección de correo electrónico. Deshabilitar las confirmaciones de lectura también puede ser útil, puesto que incluso abrir un correo no deseado podría indicar actividad. [ 8 ] [ 9 ] Del mismo modo, muchos mensajes de spam contienen enlaces o direcciones web que se dirigen al usuario para ser eliminado de la lista de correo del spammers; estos deben tratarse como peligrosos. [ 10 ] En cualquier caso, las direcciones de remitente suelen falsificarse en los mensajes de spam, por lo que responder a ellos puede resultar en entregas fallidas o en que el correo llegue a terceros completamente inocentes. Algunas campañas de phishing utilizan plataformas de redes profesionales como LinkedIn para recopilar información personal y laboral, lo que permite a los atacantes crear mensajes convincentes que parecen provenir de compañeros de trabajo, reclutadores o departamentos de recursos humanos . Estos impostores que se hacen pasar por reclutadores pueden llevar a estafas, extorsionando dinero o información personal. [ 11 ] Interactuar con estos intentos de phishing, incluyendo hacer clic en enlaces para "cancelar la suscripción" o "verificar detalles", puede confirmar la validez de la dirección a los atacantes y exponer a los usuarios al robo de credenciales o malware. Incluso la eliminación exitosa de suscripciones tiene resultados mínimos en el mejor de los casos, [ 12 ] y en general es más probable que cause más problemas en lugar de resolverlos. Estos mensajes de phishing altamente dirigidos, al estilo de la ingeniería social, a menudo se basan en información públicamente visible de LinkedIn y pueden eludir los filtros de spam tradicionales, lo que hace que la vigilancia del usuario sea especialmente crítica. [ 13 ] [ 14 ] Llamar al servicio de atención al cliente del supuesto remitente que intenta obtener esta información e investigar la legitimidad del correo electrónico, si es real, debe hacerse a través de la información de contacto en el sitio web oficial del supuesto remitente o en algún otro lugar que sea verificable, ya que un número dentro del correo electrónico puede conectar con los spammers o sus asociados. [ 15 ]

Formularios de contacto

En ocasiones, las empresas y los particulares evitan publicar su dirección de correo electrónico solicitando que el contacto se realice mediante un formulario en su página web, que normalmente reenvía la información por correo electrónico. Sin embargo, estos formularios a veces resultan incómodos para los usuarios, ya que no pueden usar su cliente de correo electrónico preferido , corren el riesgo de introducir una dirección de respuesta incorrecta y, por lo general, no reciben notificaciones sobre problemas de entrega. Además, los formularios de contacto tienen la desventaja de requerir un sitio web con la tecnología adecuada.

En algunos casos, los formularios de contacto también envían el mensaje a la dirección de correo electrónico proporcionada por el usuario. Esto permite que el formulario se utilice para enviar spam, lo que puede ocasionar problemas de entrega de correo electrónico desde el sitio una vez que se reporta el spam y la dirección IP del remitente se incluye en la lista negra.

Deshabilitar HTML en el correo electrónico

Muchos programas de correo electrónico modernos incorporan funcionalidades de navegador web , como la visualización de HTML , URL e imágenes.

Evitar o desactivar esta función no ayuda a evitar el spam. Sin embargo, puede ser útil para evitar algunos problemas si un usuario abre un mensaje de spam: imágenes ofensivas, enlaces ocultos, seguimiento por parte de web bugs , ataques a JavaScript o vulnerabilidades de seguridad en el renderizador HTML. Los clientes de correo que no descargan ni muestran automáticamente HTML, imágenes o archivos adjuntos presentan menos riesgos, al igual que aquellos configurados para no mostrarlos por defecto.

Direcciones de correo electrónico desechables

En ocasiones, un usuario de correo electrónico puede necesitar proporcionar una dirección a un sitio web sin la certeza absoluta de que el propietario no la utilizará para enviar spam. Una forma de mitigar este riesgo es proporcionar una dirección de correo electrónico desechable : una dirección que el usuario puede desactivar o abandonar y que reenvía los correos a una cuenta real. Existen varios servicios que ofrecen el reenvío de direcciones desechables. Estas direcciones se pueden desactivar manualmente, caducar tras un intervalo de tiempo determinado o tras un cierto número de mensajes reenviados. Los usuarios pueden utilizar las direcciones de correo electrónico desechables para comprobar si el propietario de un sitio web ha revelado una dirección o si ha sufrido una brecha de seguridad . [ 16 ]

Contraseñas de jamón

Los sistemas que utilizan contraseñas falsas solicitan a los remitentes no reconocidos que incluyan en su correo electrónico una contraseña que demuestre que el mensaje es legítimo (no spam). Normalmente, la dirección de correo electrónico y la contraseña falsa se describen en una página web, y la contraseña falsa se incluye en el asunto del correo electrónico (o se añade al nombre de usuario de la dirección de correo electrónico mediante la técnica de direccionamiento con signo más ). Las contraseñas falsas suelen combinarse con sistemas de filtrado que solo permiten el paso de los mensajes que se identifican como legítimos. [ 17 ]

Evite los sitios que comparten información con terceros.

Algunos sitios pueden tener un incentivo económico para compartir direcciones de correo electrónico con terceros, quienes luego pueden enviar spam. Para evitar esto, un usuario puede leer la política de privacidad al usar un sitio por primera vez; el propietario del sitio debe explicar qué se puede y qué no se puede hacer con la dirección de correo electrónico del usuario. [ 18 ] Una plataforma de redes sociales puede otorgar licencias a otras empresas para usar la información personal de los usuarios de la plataforma, como las direcciones de correo electrónico. Las plataformas de esta naturaleza suelen tener políticas de privacidad. [ 19 ]

Software actualizado

Actualizar el software a tiempo proporciona una mejor protección contra la actividad ciberdelictiva, incluidos virus y malware. [ 20 ] Esto puede evitar que los remitentes de spam reciban un correo electrónico, además de proteger los dispositivos de los archivos maliciosos que podrían instalarse accidentalmente desde correos no deseados.

Denunciar spam

Localizar el proveedor de servicios de Internet (ISP) de un remitente de spam y denunciar la infracción puede conllevar la cancelación de su servicio [ 21 ] y un proceso penal [ 22 ] . Algunas herramientas en línea, como SpamCop y Network Abuse Clearinghouse, pueden ser útiles, pero no siempre son precisas. Históricamente, estos informes no han contribuido significativamente a la reducción del spam, ya que los remitentes suelen trasladar sus operaciones a otra URL, ISP o red de direcciones IP.

En muchos países, los consumidores también pueden denunciar correos electrónicos comerciales no deseados y engañosos ante agencias gubernamentales. En Estados Unidos, la Comisión Federal de Comercio (FTC), una agencia del Departamento de Comercio , ha tomado medidas contra los remitentes de spam. [ 23 ] Existen agencias similares en otros países. [ 24 ]

Técnicas automatizadas para administradores de correo electrónico

Ejemplo de un correo electrónico rechazado

Actualmente, existen numerosas aplicaciones, dispositivos, servicios y sistemas de software que los administradores de correo electrónico pueden utilizar para reducir la cantidad de spam en sus sistemas y buzones. En general, estos sistemas intentan rechazar (o bloquear) la mayoría del correo no deseado directamente en la etapa de conexión SMTP. Si aceptan un mensaje, normalmente analizan su contenido y pueden decidir poner en cuarentena cualquier correo clasificado como spam.

Autenticación

Se han desarrollado varios sistemas que permiten a los propietarios de nombres de dominio identificar el correo electrónico como autorizado. Muchos de estos sistemas utilizan el DNS para listar los sitios autorizados a enviar correo electrónico en su nombre. Tras muchas otras propuestas, SPF , DKIM y DMARC cuentan ahora con un amplio respaldo y una creciente adopción. [ 25 ] [ 26 ] [ 27 ] Si bien no atacan directamente el spam, estos sistemas dificultan considerablemente la suplantación de direcciones , una técnica común entre los spammers que también se utiliza en el phishing y otros tipos de fraude por correo electrónico. El uso de cualquier combinación de estos sistemas ayudará a evitar que los correos electrónicos se clasifiquen erróneamente como spam o correo basura. [ 28 ]

Sistemas de desafío/respuesta

Un método que pueden utilizar los proveedores de servicios de internet, los servicios especializados o las empresas para combatir el spam consiste en exigir a los remitentes desconocidos que superen diversas pruebas antes de que se entreguen sus mensajes. Estas estrategias se denominan «sistemas de desafío-respuesta».

Filtrado basado en suma de comprobación

Los filtros basados ​​en sumas de verificación aprovechan el hecho de que los mensajes se envían en lotes, es decir, que serán idénticos con pequeñas variaciones. Estos filtros eliminan todo lo que pueda variar entre los mensajes, reducen lo que queda a una suma de verificación y la buscan en una base de datos como la Distributed Checksum Clearinghouse , que recopila las sumas de verificación de los mensajes que los destinatarios consideran spam (algunas personas tienen un botón en su cliente de correo electrónico que pueden pulsar para marcar un mensaje como spam). Si la suma de verificación se encuentra en la base de datos, es probable que el mensaje sea spam. Para evitar ser detectados de esta manera, los spammers a veces insertan un código ilegible invisible, conocido como hashbusters, en medio de cada uno de sus mensajes, para que cada mensaje tenga una suma de verificación única.

Filtrado por país

Algunos servidores de correo electrónico esperan no comunicarse nunca con determinados países de los que reciben gran cantidad de spam. Por lo tanto, utilizan el filtrado por país, una técnica que bloquea el correo electrónico procedente de ciertos países. Esta técnica se basa en el país de origen, determinado por la dirección IP del remitente, en lugar de en ninguna característica del mismo. Por supuesto, esto puede eludirse mediante servicios que pueden cambiar la IP del remitente, como una VPN .

Listas negras basadas en DNS

Existen numerosas listas negras basadas en DNS ( DNSBL) , tanto gratuitas como comerciales , que permiten a un servidor de correo consultar rápidamente la IP de una conexión entrante y rechazarla si figura en ellas. Los administradores pueden elegir entre decenas de DNSBL, cada una con políticas diferentes: algunas incluyen sitios conocidos por emitir spam; otras, servidores de retransmisión o proxies abiertos; y otras, proveedores de servicios de Internet (ISP) conocidos por admitir spam. Lamentablemente, este método puede generar falsos positivos, bloqueando potencialmente correo legítimo si una IP incluida en la lista negra está vinculada a remitentes de spam, pero también es utilizada por usuarios legítimos. Las redes privadas virtuales (VPN) y otros métodos de suplantación de identidad mediante direcciones IP falsas permiten a los remitentes de spam eludir estas listas negras. [ 29 ]

Listas de agujeros negros

Esencialmente, se trata de una lista negra basada en DNS, configurada y mantenida por un tercero. Estas listas suelen actualizarse con frecuencia y su eficiencia puede ser comparable a la de las listas negras internas. Naturalmente, esto conlleva los mismos inconvenientes, como la posibilidad de falsos positivos y la relativa facilidad con la que los spammers pueden eludirla. [ 29 ]

Listas blancas

El polo opuesto de una lista negra permite el envío de correo solo de usuarios y fuentes seleccionados. Si bien es extremadamente restrictivo en cuanto a quién puede enviar mensajes, resulta muy eficaz. Existen las llamadas listas blancas automáticas, que marcan como limpios a los remitentes que no tienen antecedentes de distribución de correo basura; su uso puede ser mucho más razonable que el de una lista blanca estándar. [ 29 ]

Listas grises

Las listas grises funcionan de manera muy similar a las listas blancas. Rechazan cualquier correo electrónico enviado desde una cuenta no autorizada y muestran una notificación al remitente. Si se intenta enviar otro correo, este se procesará y el remitente se agregará a la lista (que funciona exactamente como una lista blanca, ya que puede enviar correos cuando quiera). Si bien la mayoría de los usuarios legítimos intentarán enviar el correo nuevamente, muchos sistemas de spam solo envían los mensajes una vez. Esto provoca que el correo no deseado no se reciba. [ 29 ]

Filtrado de URL

La mayoría de los mensajes de spam/phishing contienen una URL que incitan a las víctimas a hacer clic. Por lo tanto, una técnica popular desde principios de la década de 2000 consiste en extraer las URL de los mensajes y buscarlas en bases de datos como la Lista de Bloqueo de Dominios (DBL) de Spamhaus , SURBL y URIBL. [ 30 ]

Aplicación estricta de las normas RFC

Muchos remitentes de spam utilizan software mal programado o no cumplen con los estándares porque no tienen control legítimo del ordenador que usan para enviar spam ( ordenador zombi ). Al establecer límites más estrictos para la desviación de los estándares RFC que el MTA aceptará, un administrador de correo puede reducir significativamente el spam; sin embargo, esto también conlleva el riesgo de rechazar correos provenientes de servidores antiguos o mal programados o configurados.

Retraso en el saludo : El servidor emisor debe esperar a recibir el banner de saludo SMTP antes de enviar datos. Los servidores receptores pueden introducir una pausa deliberada para detectar y bloquear las aplicaciones que envían spam y que no esperan a recibir este banner.

Rechazo temporal : La técnica de greylisting se basa en el hecho de que el protocolo SMTP permite el rechazo temporal de mensajes entrantes. El greylisting rechaza temporalmente todos los mensajes de remitentes o servidores de correo desconocidos, utilizando los códigos de error 4xx estándar. [ 31 ] Todos los MTA compatibles intentarán la entrega nuevamente más tarde, pero muchos spammers y bots de spam no lo harán. La desventaja es que todos los mensajes legítimos de remitentes nuevos experimentarán un retraso en la entrega.

Verificación HELO/EHLO : RFC 5321 establece que un servidor SMTP "PUEDE verificar que el argumento del nombre de dominio en el comando EHLO corresponda realmente a la dirección IP del cliente. Sin embargo, si la verificación falla, el servidor NO DEBE rechazar un mensaje por ese motivo". Los sistemas, sin embargo, pueden configurarse para 

  • Rechazar las conexiones de hosts que proporcionen un HELO no válido; por ejemplo, un HELO que no sea un FQDN o una dirección IP que no esté entre corchetes.
  • Rechazar conexiones de hosts que proporcionen un HELO obviamente fraudulento.
  • Rechazar el correo electrónico cuyo argumento HELO/EHLO no se resuelva en DNS.

Enrutamiento en paralelo no válido : Se permite incluir varios comandos SMTP en un mismo paquete de red y enviarlos en paralelo. Por ejemplo, si se envía un correo electrónico con el encabezado CC:, varios comandos SMTP "RCPT TO" podrían incluirse en un solo paquete en lugar de un paquete por cada comando "RCPT TO". Sin embargo, el protocolo SMTP requiere que se verifiquen los errores y que todo esté sincronizado en ciertos puntos. Muchos remitentes de spam envían todo en un solo paquete, ya que no les importan los errores y les resulta más eficiente. Algunos MTA detectan este enrutamiento en paralelo no válido y rechazan los correos electrónicos enviados de esta manera.

Nolisting : Los servidores de correo electrónico para un dominio determinado se especifican en una lista priorizada mediante los registros MX . La técnica nolisting consiste simplemente en añadir un registro MX que apunta a un servidor inexistente como "principal" (es decir, el que tiene el valor de preferencia más bajo), lo que significa que un primer contacto por correo electrónico siempre fallará. Muchas fuentes de spam no reintentan el envío tras un fallo, por lo que el remitente de spam pasará a la siguiente víctima; los servidores de correo electrónico legítimos deberían reintentar el envío al siguiente registro MX con un número superior, y el correo electrónico normal se entregará con solo un breve retraso.

Detección de cierre : Una conexión SMTP siempre debe cerrarse con el comando QUIT. Muchos remitentes de spam omiten este paso porque su spam ya se ha enviado y cerrar la conexión correctamente consume tiempo y ancho de banda. Algunos MTA son capaces de detectar si la conexión se ha cerrado correctamente y utilizan esta información como indicador de la fiabilidad del otro sistema.

trampas de miel

Otro enfoque consiste simplemente en crear un MTA falso que aparente ser un relé de correo abierto, o un servidor proxy TCP/IP falso que aparente ser un proxy abierto. Los spammers que sondean los sistemas en busca de relés y proxies abiertos encontrarán un host de este tipo e intentarán enviar correo a través de él, desperdiciando tiempo y recursos, y potencialmente revelando información sobre sí mismos y el origen del spam que envían a la entidad que opera el honeypot. Dicho sistema puede simplemente descartar los intentos de spam, enviarlos a las listas negras de DNS (DNSBL ) o almacenarlos para que la entidad que opera el honeypot los analice, lo que podría permitir identificar al spammer para bloquearlo.

Diagrama de un nido de miel

Filtrado híbrido

SpamAssassin , Rspamd , Policyd-weight y otros utilizan algunas o todas las pruebas de detección de spam y asignan una puntuación numérica a cada una. Cada mensaje se analiza en busca de estos patrones y se suman las puntuaciones correspondientes. Si el total supera un valor fijo, el mensaje se rechaza o se marca como spam. Al garantizar que ninguna prueba de spam por sí sola pueda marcar un mensaje como spam, se reduce considerablemente la tasa de falsos positivos.

Protección contra spam saliente

La protección contra el spam saliente consiste en analizar el tráfico de correo electrónico al salir de la red, identificar los mensajes no deseados y, posteriormente, tomar medidas como bloquear el mensaje o interrumpir el origen del tráfico. Si bien el impacto principal del spam recae sobre los destinatarios, las redes remitentes también sufren costes económicos, como el desperdicio de ancho de banda, y el riesgo de que sus direcciones IP sean bloqueadas por las redes receptoras.

La protección contra el spam saliente no solo detiene el spam, sino que también permite a los administradores de sistemas rastrear las fuentes de spam en su red y solucionarlas  ; por ejemplo, eliminando el malware de las máquinas que se han infectado con un virus o que participan en una botnet .

Comprobaciones PTR/DNS inversas

Los registros DNS PTR en el DNS inverso se pueden utilizar para varias cosas, entre ellas:

  • La mayoría de los agentes de transferencia de correo electrónico (servidores de correo) utilizan una verificación de DNS inverso con confirmación directa (FCrDNS) y, si existe un nombre de dominio válido, lo colocan en el campo de encabezado de seguimiento "Received:".
  • Algunos agentes de transferencia de correo electrónico realizarán una verificación FCrDNS en el nombre de dominio proporcionado en los comandos SMTP HELO y EHLO. Consulte #Aplicación estricta de los estándares RFC §  HELO/EHLO.
  • Para comprobar los nombres de dominio en el rDNS y determinar si probablemente pertenecen a usuarios de acceso telefónico, direcciones asignadas dinámicamente o clientes de banda ancha doméstica. Dado que la gran mayoría del correo electrónico que se origina desde estos ordenadores es spam, muchos servidores de correo también rechazan los correos electrónicos con nombres rDNS faltantes o "genéricos". [ 32 ]
  • La verificación DNS inversa Forward Confirmed permite autenticar la existencia de una relación válida entre el propietario de un nombre de dominio y el propietario de la red a la que se le ha asignado una dirección IP. Si bien depende de la infraestructura DNS, que presenta vulnerabilidades conocidas, esta autenticación es lo suficientemente robusta como para utilizarse en listas blancas, ya que los spammers y los estafadores no suelen poder eludir esta verificación al falsificar dominios mediante ordenadores zombi .

Filtrado basado en reglas

Las técnicas de filtrado de contenido se basan en la especificación de listas de palabras o expresiones regulares prohibidas en los mensajes de correo electrónico. Por lo tanto, si un sitio recibe spam que anuncia "Viagra herbal", el administrador podría incluir esta frase en la configuración del filtro. El servidor de correo rechazaría entonces cualquier mensaje que contenga dicha frase. Esto podría provocar que cuentas legítimas sean bloqueadas por error si las palabras o frases restringidas son bastante comunes. Muchos remitentes de spam pueden escribir mal las palabras a propósito para eludir esta restricción, además de que algunos tienen idiomas nativos diferentes que podrían generar errores ortográficos. [ 29 ] Esto lleva a que también se agreguen a la lista grafías alternativas de las palabras bloqueadas para una mejor protección contra el spam.

Los filtros heurísticos van más allá y asignan puntos a ciertas palabras o frases, al igual que el filtrado estándar basado en reglas. Estas frases pueden valer más puntos que otras y, al añadirse, determinarán si se trata de spam o no según un umbral preestablecido. Dependiendo de lo bajo que sea este umbral, esto puede generar falsos positivos.

El filtrado de encabezados examina el encabezado del correo electrónico, que contiene información sobre el origen, el destino y el contenido del mensaje. Si bien los remitentes de spam suelen falsificar campos en el encabezado para ocultar su identidad o para intentar que el correo electrónico parezca más legítimo de lo que es, muchos de estos métodos de falsificación pueden detectarse, y cualquier violación de estándares como los RFC 5322 y 7208 sobre cómo debe formarse el encabezado también puede servir como base para rechazar el mensaje. 

Verificación de devolución de llamada SMTP

Dado que un gran porcentaje del spam tiene direcciones de remitente ("from") falsificadas e inválidas, es posible detectarlo comprobando la validez de dicha dirección. Un servidor de correo puede intentar verificar la dirección del remitente estableciendo una conexión SMTP con el servidor de correo, como si se tratara de un rebote, pero deteniéndose justo antes de que se envíe el correo.

Ejemplo de SMTP

La verificación de devolución de llamada tiene varios inconvenientes: (1) Dado que casi todo el spam tiene direcciones de retorno falsificadas , casi todas las devoluciones de llamada se realizan a servidores de correo de terceros inocentes que no están relacionados con el spam; (2) Cuando el remitente de spam utiliza una dirección trampa como dirección de remitente. Si el MTA receptor intenta realizar la devolución de llamada utilizando la dirección trampa en un comando MAIL FROM, la dirección IP del MTA receptor será incluida en la lista negra; (3) Finalmente, los comandos estándar VRFY y EXPN [ 33 ] utilizados para verificar una dirección han sido tan explotados por los remitentes de spam que pocos administradores de correo los habilitan, dejando al servidor SMTP receptor sin una forma efectiva de validar la dirección de correo electrónico del remitente. [ 34 ]

proxy SMTP

Los proxies SMTP permiten combatir el spam en tiempo real, combinando los controles de comportamiento del remitente, proporcionando a los usuarios legítimos información inmediata y eliminando la necesidad de ponerlos en cuarentena.

Trampas de spam

El spamtrapping consiste en crear una dirección de correo electrónico para que los spammers la encuentren, pero los usuarios normales no. Si alguien usa esa dirección, el remitente es un spammer y se le incluye en la lista negra.

Por ejemplo, si la dirección de correo electrónico "spamtrap@example.org" se inserta en el código HTML de un sitio web de forma que no se muestre en la página, los visitantes no la verían. Sin embargo, los spammers utilizan programas de extracción de datos y bots para obtener direcciones de correo electrónico del código fuente HTML, por lo que sí encontrarían esta dirección. Cuando el spammer envía un correo a esa dirección, el sistema antispam sabe que es muy probable que se trate de un remitente de spam y puede tomar las medidas oportunas.

Filtrado estadístico de contenido

Una vez configurado, el filtrado estadístico o bayesiano no requiere mantenimiento administrativo propiamente dicho: los usuarios marcan los mensajes como spam o no spam , y el software de filtrado aprende de estas clasificaciones. De esta forma, se adapta a las necesidades del usuario final y, siempre que los usuarios marquen o etiqueten los correos electrónicos de forma consistente, puede responder rápidamente a los cambios en el contenido de spam. Los filtros estadísticos también suelen analizar los encabezados de los mensajes, considerando no solo el contenido, sino también las particularidades del mecanismo de transmisión del correo electrónico. En concreto, se pueden recopilar estadísticas sobre los gráficos de volumen de transmisión de las direcciones IP de origen: los picos de volumen masivos en intervalos cortos de tiempo predicen la actividad de spam. En los últimos tiempos, con el uso de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático, estos tipos de filtros han podido profundizar y mejorar su rendimiento general en la lucha contra el spam.

Entre los programas de software que implementan el filtrado estadístico se incluyen Bogofilter , DSPAM , SpamBayes , ASSP , CRM114 , los programas de correo electrónico Mozilla y Mozilla Thunderbird , Mailwasher y revisiones posteriores de SpamAssassin .

pozos de alquitrán

Un tarpit es cualquier software de servidor que responde intencionalmente con extrema lentitud a los comandos del cliente. Al ejecutar un tarpit que trata el correo legítimo con normalidad y el spam conocido con lentitud, o que parece ser un relé de correo abierto, un sitio puede ralentizar la velocidad con la que los spammers pueden inyectar mensajes en el sistema de correo. Dependiendo del servidor y la velocidad de internet, un tarpit puede ralentizar un ataque hasta 500 veces. [ 35 ] Muchos sistemas simplemente se desconectarán si el servidor no responde rápidamente, lo que eliminará el spam. Sin embargo, algunos sistemas de correo legítimos tampoco gestionarán correctamente estas demoras. La idea fundamental es ralentizar el ataque para que el perpetrador pierda tiempo sin obtener un éxito significativo. [ 36 ]

Una organización puede implementar con éxito un tarpit si puede definir el rango de direcciones, protocolos y puertos para el engaño. [ 37 ] El proceso implica que un enrutador pase el tráfico admitido al servidor apropiado, mientras que los enviados por otros contactos se envían al tarpit. [ 37 ] Ejemplos de tarpits incluyen el tarpit de Labrea, Honeyd, [ 38 ] los tarpits SMTP y los tarpits a nivel de IP.

Daños colaterales

Las medidas para protegerse contra el spam pueden causar daños colaterales. Esto incluye:

  • Estas medidas pueden consumir recursos, tanto en el servidor como en la red.
  • Cuando un servidor de correo rechaza mensajes legítimos, el remitente debe contactar al destinatario fuera del canal de comunicación habitual.
  • Cuando los mensajes legítimos se envían a la carpeta de correo no deseado, el remitente no recibe ninguna notificación al respecto.
  • Si un destinatario revisa periódicamente su carpeta de correo no deseado, eso le costará tiempo y, si hay mucho correo basura, es fácil pasar por alto los pocos mensajes legítimos.
  • Las medidas que imponen costes a un servidor de terceros pueden considerarse un abuso y provocar problemas de entrega.

Técnicas automatizadas para remitentes de correo electrónico

Existen diversas técnicas que los remitentes de correo electrónico utilizan para evitar enviar spam. Sin embargo, si no se controla la cantidad de spam enviado, según la percepción de los destinatarios, incluso los correos legítimos pueden ser bloqueados y el remitente incluido en listas negras de DNS (DNSBL) .

Verificación de antecedentes de nuevos usuarios y clientes.

Dado que las cuentas de los spammers suelen ser desactivadas por infringir las políticas de abuso, intentan constantemente crear nuevas cuentas. Debido al daño que sufre la reputación de un proveedor de servicios de internet (ISP) al ser la fuente del spam, muchos ISP y proveedores de correo web utilizan CAPTCHA en las nuevas cuentas para verificar que quien las registra sea una persona real y no un sistema automatizado de spam. También pueden verificar que las tarjetas de crédito no sean robadas antes de aceptar nuevos clientes, consultar la lista ROKSO del Proyecto Spamhaus y realizar otras comprobaciones de antecedentes.

Confirmación de suscripción a las listas de correo

Una persona malintencionada puede intentar fácilmente suscribir a otro usuario a una lista de correo para acosarlo o para que la empresa u organización parezca estar enviando spam. Para evitarlo, todos los programas modernos de gestión de listas de correo (como GNU Mailman , LISTSERV , Majordomo y ezmlm de qmail ) admiten la confirmación de suscripción por defecto. Cuando se introduce una dirección de correo electrónico para suscribirse a la lista, el software envía un mensaje de confirmación. Este mensaje no contiene publicidad, por lo que no se considera spam, y la dirección no se añade a la lista de correo activa a menos que el destinatario responda al mensaje de confirmación.

Filtrado de spam de salida

Actualmente, quienes envían correos electrónicos suelen realizar el mismo tipo de comprobaciones antispam en los correos de sus usuarios y clientes que en los correos entrantes procedentes del resto de Internet. Esto protege su reputación, que de otro modo podría verse perjudicada en caso de infección por malware que envía spam.

Limitar el envío de correos electrónicos no deseados

Si un servidor receptor acepta inicialmente un correo electrónico y posteriormente determina que se trata de spam o que el destinatario no existe, generará un mensaje de rebote al supuesto remitente. Sin embargo, si (como suele ocurrir con el spam) la información del remitente en el correo electrónico entrante se falsificó para que pareciera la de un tercero ajeno, este mensaje de rebote se considera spam de retroceso . Por este motivo, generalmente es preferible que la mayoría de los rechazos de correo electrónico entrantes se produzcan durante la etapa de conexión SMTP, con un código de error 5xx, mientras el servidor emisor aún está conectado. En este caso, el servidor emisor informará del problema al remitente real de forma clara.

Bloqueo del puerto 25

Los firewalls y enrutadores pueden programarse para impedir el tráfico SMTP (puerto TCP 25) desde equipos de la red que no deberían ejecutar agentes de transferencia de mensajes ni enviar correo electrónico. [ 39 ] Esta práctica resulta algo controvertida cuando los proveedores de servicios de Internet (ISP) bloquean a los usuarios domésticos, especialmente si no permiten desactivar el bloqueo a petición del usuario. Aun así, es posible enviar correo electrónico desde estos equipos a servidores inteligentes designados a través del puerto 25 y a otros servidores inteligentes a través del puerto de envío de correo electrónico 587.

Intercepción del puerto 25

La traducción de direcciones de red (NAT) puede utilizarse para interceptar todo el tráfico del puerto 25 (SMTP) y dirigirlo a un servidor de correo que aplique límites de velocidad y filtrado de spam saliente. Esto se hace comúnmente en hoteles, [ 40 ] pero puede causar problemas de privacidad del correo electrónico , además de imposibilitar el uso de STARTTLS y SMTP-AUTH si no se utiliza el puerto de envío 587.

limitación de velocidad

Las máquinas que de repente comienzan a enviar cantidades inusuales de correo electrónico podrían haberse convertido en computadoras zombi . Al limitar la velocidad de envío de correo electrónico a un nivel similar al habitual para la computadora en cuestión, se pueden seguir enviando correos electrónicos legítimos, pero se puede ralentizar el envío masivo de spam hasta que se pueda realizar una investigación manual. [ 41 ]

Bucles de retroalimentación de informes de spam

Al supervisar los informes de spam procedentes de fuentes como SpamCop , el sistema de retroalimentación de AOL , Network Abuse Clearinghouse, el buzón abuse@ del dominio y otras, los proveedores de servicios de Internet (ISP) a menudo pueden detectar problemas antes de que dañen gravemente su reputación y sus servidores de correo sean incluidos en listas negras.

Desde el control de campo

Tanto el software malicioso como los remitentes de spam suelen usar direcciones de remitente falsificadas al enviar mensajes no deseados. Se pueden implementar controles en los servidores SMTP para garantizar que los remitentes solo utilicen su dirección de correo electrónico correcta en el campo "De" de los mensajes salientes. En una base de datos de usuarios de correo electrónico, cada usuario tiene un registro con una dirección de correo electrónico. El servidor SMTP debe verificar si la dirección de correo electrónico en el campo "De" de un mensaje saliente coincide con la dirección asociada a las credenciales del usuario, proporcionadas para la autenticación SMTP. Si el campo "De" está falsificado, se devolverá un error SMTP al cliente de correo electrónico (por ejemplo, "Usted no es el propietario de la dirección de correo electrónico desde la que intenta enviar").

Acuerdos sólidos de AUP y TOS

La mayoría de los proveedores de servicios de Internet (ISP) y de correo web tienen una Política de Uso Aceptable (AUP) o un acuerdo de Términos de Servicio (TOS) que disuade a los spammers de usar su sistema y permite que el spammer sea dado de baja rápidamente en caso de infracciones.

A partir del año 2000, muchos países promulgaron legislación específica para penalizar el envío de correo basura, y la legislación y su aplicación adecuadas pueden tener un impacto significativo en la actividad de envío de correo basura. [ 42 ] Cuando la legislación establece un texto específico que los remitentes de correo masivo deben incluir, esto también facilita la identificación del correo masivo "legítimo".

Cada vez más, los esfuerzos contra el spam han llevado a la coordinación entre las fuerzas del orden, los investigadores, las principales empresas de servicios financieros para consumidores y los proveedores de servicios de Internet para monitorear y rastrear el spam de correo electrónico, el robo de identidad y las actividades de phishing , así como para recopilar pruebas para casos penales. [ 43 ]

El análisis de los sitios que son promocionados mediante spam por una pieza de spam determinada a menudo puede complementarse con registradores de dominios con buenos resultados. [ 44 ]

Nuevas soluciones e investigación en curso

Se han propuesto varios enfoques para mejorar el sistema de correo electrónico.

Sistemas basados ​​en costos

Dado que el spam se ve facilitado por el hecho de que enviar grandes volúmenes de correo electrónico es muy barato, un conjunto de soluciones propuestas requeriría que los remitentes paguen algún costo para enviar correo electrónico, lo que lo haría prohibitivamente caro para los spammers. El activista anti-spam Daniel Balsam intenta hacer que el spam sea menos rentable presentando demandas contra los spammers. [ 45 ] Un grupo de investigadores ha estado estudiando un modelo que se centra en establecer una defensa estricta; esto aumentaría el costo necesario para que el spam sea efectivo. Lo están haciendo a través de la lente de la metodología y la estrategia de juegos, al desplegar medidas defensivas estrictas en momentos de alto volumen, el spammer tendría que gastar más dinero. [ 46 ] Esto a su vez disminuiría la cantidad de spam y posiblemente lo eliminaría por completo. En sus experimentos probando este modelo, se demostró que funciona como se esperaba, limitando el spam en general.

Sistemas basados ​​en aprendizaje automático

Se pueden emplear técnicas de inteligencia artificial para filtrar correos electrónicos no deseados, como algoritmos de redes neuronales artificiales y filtros bayesianos. Estos métodos utilizan métodos probabilísticos para entrenar las redes, como el análisis de la concentración o frecuencia de palabras en el spam en comparación con el contenido legítimo del correo electrónico. [ 47 ] Al combinar estos filtros, modelos de lenguaje extensos y modelos de procesamiento del lenguaje natural, se pueden desarrollar sistemas avanzados para crear nuevas barreras de defensa contra el spam. [ 48 ] Esto se puede mejorar de forma constante, ya que constituye la base para contrarrestar el creciente uso de la inteligencia artificial para el envío masivo de spam. Esto puede generar ventanas emergentes generadas por inteligencia artificial que sirven como advertencia para los usuarios; sin embargo, esto puede reducir la interacción con estos correos electrónicos. Los mensajes automatizados también se pueden integrar en los sistemas de aprendizaje automático antispam en uso o en investigación, lo que puede permitir mejores resultados en el futuro. [ 49 ]

A nivel personal, se está desarrollando un sistema llamado PhiShield. Se trata de un sistema de IA capaz de detectar intentos de phishing y proporcionar información sobre el correo electrónico al usuario sin necesidad de abrirlo. Ha logrado distinguir con precisión el spam de phishing del correo ordinario en cientos de miles de casos de investigación. [ 50 ]

Preprocesamiento de texto

El preprocesamiento de texto consiste en alterar el texto para que los patrones resalten más, lo que podría combinarse con métodos anti-spam para hacerlos más productivos. [ 51 ]

Derramamiento

Esta ley simplifica las palabras a su forma más básica, o "raíz". Esto permite agruparlas para facilitar el análisis. Por ejemplo, "sink", "sunk" y "sunk" se clasificarían como "sink".

Tokenización

La tokenización elimina partes innecesarias de un correo electrónico para su preprocesamiento, como la puntuación, y convierte la información esencial, como las palabras, en tokens. Esto puede ayudar a resumir el mensaje.

Eliminación de palabras vacías

Esto, al igual que la tokenización, elimina las partes innecesarias, en este caso las palabras vacías o de relleno. Se trata de preposiciones o cualquier otro elemento que no sea esencial para comprender el significado fundamental de un correo electrónico. Su eliminación facilita la detección del spam, ya que hay menos elementos en los que centrarse.

Normalización

El proceso de normalización hace que el texto sea más convencional corrigiendo el uso de mayúsculas, la ortografía, expandiendo las contracciones y mediante otros métodos para uniformarlo. Esto puede ser útil al recibir correo basura de hablantes no nativos del idioma o de otros dialectos.

Lematización

El análisis léxico se utiliza para encontrar palabras de origen, de forma similar a la lematización. Este proceso se basa en la normalización para establecer un tono y una forma lingüística uniformes. Esto facilita la agrupación de palabras clave para identificar el spam.

Keras

Keras utiliza una interfaz de usuario de Python para operar con redes neuronales. Un grupo de investigadores ha estado trabajando en la creación de un marco que combina memoria a corto y largo plazo (LSTM) y redes neuronales convolucionales para contrarrestar el spam por correo electrónico. Este marco fusionaría estas dos ideas con el uso de Keras para crear uno de los filtros de spam en tiempo real más funcionales hasta la fecha. En pruebas e investigaciones, se demostró que supera ampliamente a los métodos actuales en términos de tasa de éxito. [ 52 ]

Otras técnicas

El correo electrónico de canal es una nueva propuesta para el envío de correos electrónicos que intenta distribuir actividades antispam forzando la verificación (probablemente mediante mensajes de rebote para evitar el backscatter) cuando se envía el primer correo electrónico a nuevos contactos.

conferencias de investigación

El spam es objeto de varias conferencias de investigación, incluida TREC .

Referencias

  1. "10 consejos para evitar el spam | Guía de seguridad digital | Safeonline.ng" . Guía de seguridad digital | Safeonline.ng . 7 de septiembre de 2016. Archivado del original el 18 de mayo de 2022. Consultado el 21 de diciembre de 2021 .
  2. Ellis, Cai (19 de octubre de 2023). "Estadísticas de spam 2025: Encuesta sobre correo basura, estafas con IA y phishing" . EmailTooltester.com . Consultado el 30 de noviembre de 2025 .
  3. Fadilpašić, Sead (19 de junio de 2025). "Advertencia importante sobre el correo basura: la IA ahora genera casi todo tu correo basura" . TechRadar . Consultado el 26 de octubre de 2025 .
  4. "Investigación de ingeniería de Columbia revela que la IA ahora controla más de la mitad de los correos electrónicos no deseados | Ingeniería Eléctrica" . www.ee.columbia.edu . Consultado el 30 de noviembre de 2025 .
  5. Opara, Chidimma; Modesti, Paolo; Golightly, Lewis (2025-06-01). "Evaluación de filtros de spam y detección estilométrica de correos electrónicos de phishing generados por IA" . Expert Systems with Applications . 276 127044. doi : 10.1016/j.eswa.2025.127044 . ISSN 0957-4174 . 
  6. Recolección de direcciones de correo electrónico: cómo los spammers cosechan lo que siembras. Archivado el 24 de abril de 2006 en Wayback Machine , Comisión Federal de Comercio. URL consultada el 24 de abril de 2006.
  7. "Tecnología de la información: Amenazas" Archivado el 7 de marzo de 2016 en Wayback Machine , vermont.gov
  8. Croft, Patti; Quinlan, Kate (16 de junio de 2019). "Cómo eliminar tu nombre de las listas de correo no deseado para siempre" . Todo sobre las cookies . Archivado del original el 25 de septiembre de 2025. Consultado el 26 de octubre de 2025 .
  9. "Cómo detener los correos electrónicos no deseados | Cloudflare" . www.cloudflare.com . Consultado el 26 de octubre de 2025 .
  10. "La sorprendente razón por la que no deberías borrar los correos electrónicos no deseados" . Fox News vía Yahoo Tech . 30 de septiembre de 2025. Consultado el 26 de octubre de 2025 .
  11. Pettypiece, Shannon (2025-10-20). "Buscaban trabajo, pero en su lugar encontraron una estafa" . NBC News . Consultado el 25 de octubre de 2025 .
  12. Grey, Andrew; Bolland, Mark J.; Dalbeth, Nicola; Gamble, Greg; Sadler, Lynn (14 de diciembre de 2016). " Leemos mucho spam: estudio de cohorte prospectivo de invitaciones académicas no solicitadas e indeseadas" . BMJ (Edición de Investigación Clínica) . 355 i5383. doi : 10.1136/bmj.i5383 . ISSN 1756-1833 . PMC 5156609. PMID 27974354 .   
  13. Higgins, Malcolm (22 de abril de 2022). "¿Por qué están aumentando los ataques de phishing en LinkedIn?" .
  14. "Una mina de oro en crecimiento: tus datos de LinkedIn se utilizan indebidamente para el cibercrimen | Trend Micro (EE. UU.)" . www.trendmicro.com . Consultado el 5 de agosto de 2025 .
  15. "10 consejos para ayudar a reducir el spam - Soporte técnico de Microsoft" . support.microsoft.com . Consultado el 26 de octubre de 2025 .
  16. Clientes: TD Ameritrade no advirtió sobre la filtración. Archivado el 5 de marzo de 2012 en Wayback Machine.
  17. David A. Wheeler, (11 de mayo de 2011) Cómo contrarrestar el spam usando contraseñas falsas (contraseñas de correo electrónico). Archivado el 4 de febrero de 2012 en Wayback Machine.
  18. "Cómo recibir menos spam en tu correo electrónico" . Consejos para el consumidor . 4 de mayo de 2021. Consultado el 26 de octubre de 2025 .
  19. "Reducción de spam | CISA" . www.cisa.gov . 29 de julio de 2009. Consultado el 26 de octubre de 2025 .
  20. SentinelOne (17 de julio de 2025). "¿Qué es el spam? Tipos, riesgos y cómo proteger su negocio" . SentinelOne . Consultado el 26 de octubre de 2025 .
  21. Esto depende de la política del proveedor; por ejemplo: Departamento Legal de GoDaddy. "Acuerdo de Términos de Servicio Universales" . GoDaddy.com . Archivado del original el 4 de julio de 2014. Recuperado el 5 de septiembre de 2014. No toleramos la transmisión de spam. Monitoreamos todo el tráfico hacia y desde nuestros servidores web en busca de indicios de spam y mantenemos un centro de quejas por abuso de spam para registrar denuncias de abuso de spam. Los clientes sospechosos de usar nuestros productos y servicios con el propósito de enviar spam son investigados exhaustivamente. Si determinamos que hay un problema con el spam, tomaremos las medidas apropiadas para resolver la situación.
  22. Esto último depende de la legislación local; por ejemplo: "Ley de Canadá sobre spam y otras amenazas electrónicas" . fightspam.gc.ca . Archivado del original el 10 de septiembre de 2014. Consultado el 5 de septiembre de 2014. La legislación canadiense contra el spam (CASL) está vigente para proteger a los canadienses .
  23. "Spam" Archivado el 17/12/2013 en Wayback Machine
  24. "Antispam" Archivado el 24/02/2016 en Wayback Machine , Departamento de Asuntos Internos de Nueva Zelanda
  25. Butcher, Mike. DMARC promete un mundo con menos phishing. Archivado el 26 de junio de 2017 en Wikiwix . Tech Crunch. 30 de enero de 2012.
  26. Kerner, Sean Michael (2 de enero de 2018). "Aumenta la adopción de la seguridad del correo electrónico DMARC en el gobierno de EE. UU." . e-Week . Consultado el 20 de diciembre de 2018 .
  27. Stilgherrian (18 de diciembre de 2018). "El gobierno australiano está rezagado con respecto al Reino Unido en la implementación de la prevención de suplantación de identidad por correo electrónico DMARC" . Consultado el 20 de diciembre de 2018 .
  28. Winkler, Ryan. "Consejos para combatir el spam y proteger su negocio" . Ayuda de Zendesk . Consultado el 26 de octubre de 2025 .
  29. 1 2 3 4 5 Wakchaure, Sushma; Pawar, Shailaja; Ganesh, Ghuge; Shinde, Bipin (enero de 2017). "Descripción general de las técnicas de filtrado antispam" (PDF) . irjet . Recuperado el 30 de noviembre de 2025 .
  30. José Márcio Martins Da Cruz; John Levine (mayo de 2009). "Filtrado de URL" . Wiki del Grupo de investigación antispam . Archivado desde el original el 8 de diciembre de 2015 . Consultado el 2 de diciembre de 2015 .
  31. "4.XXX.XXX Fallo transitorio persistente" Archivado el 3 de marzo de 2016 en Wayback Machine , IETF.org
  32. "Preguntas frecuentes" . El proyecto Spamhaus . Archivado del original el 6 de enero de 2007.
  33. "Comando VRFY: verifica si existe un buzón de correo en el host local" . IBM. 16 de junio de 2017. Consultado el 19 de diciembre de 2018 .
  34. "Sobre los dudosos méritos de los servicios de verificación de correo electrónico" . www.spamhaus.org . Archivado del original el 8 de septiembre de 2015.
  35. Leonard, Clifton; Svidergol, Brian; Wright, Byron; Meloski, Vladimir (2016). Mastering Microsoft Exchange Server 2016. Hoboken, NJ: John Wiley & Sons. pág. 630. ISBN  9781119232056.
  36. Provos, Niels; Holz, Thorsten (16 de julio de 2007). Virtual Honeypots: From Botnet Tracking to Intrusion Detection . Pearson Education. ISBN 9780132702058.
  37. 1 2 Shimeall, Timothy; Spring, Jonathan (2013). Introducción a la seguridad de la información: un enfoque estratégico . Waltham, MA: Syngress. pág. 74. ISBN  9781597499699.
  38. Joshi, RC; Sardana, Anjali (2011). Honeypots: Un nuevo paradigma para la seguridad de la información . Boca Raton, FL: CRC Press. pág. 252. ISBN  9781439869994.
  39. "Cerrando la autopista al infierno de Internet" . eWeek. 8 de abril de 2005. Consultado el 31 de mayo de 2008 .
  40. ¿Por qué no puedo enviar correo desde mi habitación de hotel? Archivado el 10 de enero de 2006 en Wayback Machine AskLeo!, diciembre de 2005
  41. Limitación de velocidad como herramienta antispam eWeek, junio de 2004
  42. «Dos empresas multadas por infringir la Ley contra el Spam» . Computerworld . 22 de junio de 2007. Archivado del original el 16 de marzo de 2012.
  43. Detenido el presunto rey del spam, Soloway. Archivado el 17 de marzo de 2009 en Wayback Machine . 31 de mayo de 2007.
  44. "Resultados: 54.357 cierres de sitios (67.095 pendientes)" . KnujOn . Archivado del original el 17 de mayo de 2008. Consultado el 23 de mayo de 2008 .
  45. Paul Elias, (26 de diciembre de 2010). Hombre renuncia a su trabajo y se gana la vida demandando a quienes envían correo basura , archivado del original el 27 de diciembre de 2010. Associated Press
  46. Wang, Mengli; Song, Lipeng (1 de septiembre de 2021). "Estrategia de defensa eficiente contra el spam y el correo electrónico de phishing: un modelo de juego evolutivo" . Journal of Information Security and Applications . 61 102947. doi : 10.1016/j.jisa.2021.102947 . ISSN 2214-2126 . 
  47. Özgür, Levent; Güngör, Tunga; Gürgen, Fikret (2004). "Detección de correo no deseado mediante redes neuronales artificiales y filtros bayesianos" . Ingeniería de datos inteligentes y aprendizaje automatizado – IDEAL 2004. Lecture Notes in Computer Science. Vol. 3177. pp. 505–510 . doi : 10.1007/978-3-540-28651-6_74 . ISBN   978-3-540-22881-3.
  48. Roumeliotis, Konstantinos I.; Tselikas, Nikolaos D.; Nasiopoulos, Dimitrios K. (enero de 2024). "Filtrado de spam de próxima generación: ajuste fino comparativo de modelos LLM, NLP y CNN para la clasificación de spam por correo electrónico" . Electronics . 13 (11). doi : 10.3390/electronic (inactivo el 1 de diciembre de 2025). ISSN 2079-9292 . Archivado del original el 11 de enero de 2025. {{cite journal}}: CS1 maint: DOI inactivo desde diciembre de 2025 ( enlace )
  49. Chibuike Samuel Eze; Shamir, Lior (2024). "Análisis y prevención de ataques de correo electrónico de phishing basados ​​en IA". arXiv : 2405.05435v1 [ cs.CR ].
  50. Mun, Hyunsol; Park, Jeeeun; Kim, Yeonhee; Kim, Boeun; Kim, Jongkil (13 de abril de 2025). "PhiShield: una solución antispam personalizada basada en IA con integración de terceros" . Electronics . 14 (8): 1581. doi : 10.3390/electronics14081581 .
  51. Tusher, Ekramul Haque; Ismail, Mohd Arfian; Rahman, Md Arafatur; Alenezi, Ali H.; Uddin, Mueen (2024). "Email Spam: A Comprehensive Review of Optimize Detection Methods, Challenges, and Open Research Problems" . IEEE Access . 12 : 143627–143657 . Bibcode : 2024IEEEA..12n3627T . doi : 10.1109/ACCESS.2024.3467996 . ISSN 2169-3536 . 
  52. Wu, Di; Shi, Wei; Mamá, Xiangyu (28 de septiembre de 2021). "Un nuevo marco antispam en tiempo real" . Transmisión ACM. Tecnología de Internet . 21 (4): 88:1–88:27. doi : 10.1145/3423153 . ISSN 1533-5399 . 
  • Página del administrador de correo de AOL que describe la propuesta de la Alianza Técnica Anti-Spam (ASTA).
  • Wiki del Grupo de Investigación Anti-Spam , creado por ASRG y que aún se encuentra activo.
  • Página de información y recursos contra el spam de la Comisión Federal de Comercio de EE. UU. (FTC).
  • CAUBE.AU – Lucha contra el spam en Australia , Coalición contra el correo electrónico masivo no solicitado, Australia
  • Cómo redactar informes de abuso : qué enviar, cómo enviarlo, dónde enviarlo y qué no enviar ni hacer.
  • Sugerencias del Comité Asesor sobre Incidentes Informáticos: Medidas contra el envío de correo basura: Detección y prevención del envío de correo basura (Shawn Hernan, con James R. Cutler y David Harris)
  • Desarrollo histórico de la lucha contra el spam en relación con la amenaza de los delincuentes informáticos y la seguridad pública, por Neil Schwartzman .
  • Guía de seguridad del correo electrónico : Cómo identificar y protegerse del correo no deseado.
  • Ataques DDoS de correo electrónico mediante mensajes de no entrega y retrodispersión.
  • Leyes sobre correo basura: Legislación vigente en Estados Unidos , la Unión Europea y otros países, así como legislación pendiente en relación con el correo electrónico comercial no solicitado.
  • El secreto para detener el spam: Un artículo sobre el spam en Scientific American.