Выпущена система фильтрации спама Rspamd 1.6

Выпущена система фильтрации спама Rspamd 1.6

Выпущена система фильтрации спама Rspamd 1.6

Представлен релиз системы фильтрации спама Rspamd 1.6, предоставляющей средства для оценки сообщений по различным критериям, включая правила, статистические методы и чёрные списки, на основе которых формируется итоговый вес сообщения, используемый для принятия решения о необходимости блокировки.

Rspamd поддерживает практически все возможности, реализованные в SpamAssassin, и имеет ряд особенностей, позволяющих фильтровать почту в среднем в 10 раз быстрее, чем SpamAssassin, а также обеспечивать лучшее качество фильтрации. Код системы написан на языке Си и распространяется под лицензией BSD.

Rspamd построен с использованием событийно-ориентированной архитектуры (Event-driven) и изначально рассчитан на применение в высоконагруженных системах, позволяя обрабатывать сотни сообщений в секунду, пишет opennet.ru. Правила для выявления признаков спама отличаются высокой гибкостью и в простейшем виде могут содержать регулярные выражения, а в более сложных ситуациях могут оформляться на языке Lua. Расширение функциональности и добавление новых типов проверок реализуется через модули, которые могут создаваться на языках Си и Lua. Например, доступны модули для проверки отправителя с использованием SPF, подтверждения домена отправителя через DKIM, формирования запросов в списки DNSBL. Для упрощения настройки, создания правил и отслеживания статистики предоставляется административный web-интерфейс.

Основные новшества:

  • Встроенная поддержка протокола Milter, позволяющая обойтись без надстройки Rmilter, развитие которой прекращено. Встроенный Milter может использоваться в двух режимах - Proxy для крупных систем и Self-scan для небольших конфигураций (данный режим отличается существенным упрощением настройки). Режим Proxy требует отдельного сканирующего слоя, в то время как в режиме "self-scan" обработчик rspamd_proxy сканирует сообщение собственными силами и взаимодействует с MTA, такими как Postfix и Sendmail, напрямую при помощи протокола Milter;
  • Полная поддержка цифровых подписей и меток ARC (Authenticated Received Chain), позволяющих гарантировать, что сообщение было подписано и затем перенаправлено через ряд заслуживающих доверия шлюзов. Реализованный в Rspamd модуль ARC поддерживает как верификацию, так и создание подписей для исходящих сообщений. Настройка модуля ARC очень похожа на модуль dkim_signing;
  • Новая модель хранения статистики в БД Redis, упрощающая выборку необходимых токенов и определение времени их жизни. В выпуске Rspamd 1.6 новая схема хранения статистики позиционируется как экспериментальная, но в будущем выпуске она будет включена по умолчанию, а также будут предоставлены инструменты для преобразования старого хранилища без потери данных;
  • Задействован новый алгоритм определения устаревших записей для внутренних кэшей. Вместо ранее применяемого классического алгоритма LRU (Least Recently Used) в ноой версии задействован алгоритм LFU ( Least Frequently Used), при котором фактором актуальности записи является не последнее обращение, а частота обращений. При новом алгоритме в кэше дольше сохраняются наиболее часто используемые записи, что положительно отражается на производительности кэширования;
  • В модуле DMARC появилась поддержка отправки отчётов для определённых доменов и правил. Администратору предоставлены гибкие возможности по настройке содержимого отчётов и частоты их отправки. Отчёты позволяют увеличить качество взаимодействия с ресурсами, использующими DMARC (например, paypal.com), в том числе дают возможность отследить и отреагировать на некоторые попытки фишинга;
  • Представлен новый плагин spamtrap, позволяющий выхватить письмо со спамом по заданным признакам, например можно использовать для обучения фильтров на основе работы ловушек спама (honeypots);
  • Внесена большая порция улучшений в модуль url_redirector, выполняющий проверку пробросов на спамерские ссылки, скрытые через применение сервисов редиректа URL;
  • В прокси добавлена поддержка сжатия данных при отправке сообщений на уровень сканирования;
  • Внесена порция оптимизаций производительности: для регулярных выражений Hfilter задействована библиотека hyperscan, обеспечено кэширования хэшей тел сообщений DKIM, добавлено кэширование результатов работы алгоритма стемминга Snowball.
AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

Тест Softline: Яндекс Браузер выявил 85 из 100 фишинговых сайтов

Эксперты ГК Softline провели ежегодное исследование, чтобы проверить, насколько хорошо популярные браузеры распознают фишинговые сайты — страницы, с помощью которых злоумышленники крадут личные данные пользователей. В тесте участвовали Chrome, Яндекс Браузер, Firefox, Opera, Edge, Safari на iOS, а также предустановленные Samsung Internet и Mi Browser на Android.

Согласно результатам проверки, Яндекс Браузер оказался самым эффективным: десктопная версия обнаружила 85 из 100 мошеннических сайтов, а мобильная — более 75.

Для сравнения, Chrome с антифишинговым расширением на десктопе выявил 44 угрозы, а без него — всего 8. Остальные браузеры показали следующие результаты:

  • Safari — 9 выявленных страниц,
  • Firefox — 8,
  • Opera — 6,
  • Edge — 5.

На платформах Android показатели оказались самыми низкими: Mi Browser определил два фишинговых сайта, а Samsung Internet — всего один. При этом браузеры на iOS продемонстрировали заметное улучшение по сравнению с прошлым годом.

Как проводилось исследование

Тестирование проходило в условиях, максимально приближенных к реальным. На смартфонах использовались физические устройства, а не эмуляторы. В основу легла выборка из 100 актуальных фишинговых страниц, предоставленных сервисом CyberDef от Infosecurity. Сайты с невалидными сертификатами исключались, чтобы результаты не искажались.

Особое внимание уделялось скорости реакции браузеров. Эксперты отправляли на проверку новые фишинговые сайты в течение нескольких часов после их обнаружения — ведь такие страницы живут недолго и часто исчезают уже в первый день.

Кого чаще всего подделывают

Почти половина (46%) фишинговых сайтов имитировала банки и инвестиционные платформы, ещё 13% — страницы соцсетей и мессенджеров, а 12% — опросы и голосования.

По словам специалистов, злоумышленники активно эксплуатируют известные бренды и актуальные темы вроде искусственного интеллекта и криптовалют, а схемы становятся всё сложнее.

«Сегодня мошеннические кампании часто состоят из нескольких этапов: сначала пользователя заманивают под видом розыгрыша или курса, а потом под предлогом оплаты или подтверждения выманивают деньги и данные. Чтобы казаться надёжными, такие сайты нередко показывают фейковые уведомления о “защищённом соединении”», — отмечают эксперты Softline.

Что используют браузеры для защиты

Современные браузеры применяют разные технологии против фишинга. Например, Safe Browsing в Chrome, SmartScreen в Edge и нейросетевые фильтры в Яндекс Браузере.

В отличие от старых систем, которые полагались на «чёрные списки» сайтов, новые механизмы анализируют содержимое страницы в момент загрузки, что помогает быстрее реагировать на появление фальшивых ресурсов.

Главный вывод исследования: даже при развитии встроенных технологий защиты пользователям стоит оставаться внимательными и не вводить личные данные на сомнительных сайтах, особенно если ссылка пришла в сообщении или письме.

AM LiveПодписывайтесь на канал "AM Live" в Telegram, чтобы первыми узнавать о главных событиях и предстоящих мероприятиях по информационной безопасности.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru