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Técnicas de detección de SPAM Jacobo Crespo Responsable para España
| Date post: | 16-Feb-2015 |
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Técnicas de detección de SPAM
Jacobo Crespo Responsable para España
AGENDA
1.- Presentación
2.- Herramientas de Filtrado de Contenido
3.- Filtros AntiSpam en MS Exchange Server 2003
4.- Intelligent Message Filter en Exchange 2003 - Demo
5.- Advance Spam Manager – Tecnología SpamCure – Demo
¿Quienes Somos?
1.- Fabricante de Seguridad orientado a Mensajería:
a.- Correo Electrónico (Exchange)b.- Portales para publicación de documentos (Sharepoint Portal Server)c.- Servidores de Mensajería Instantánea (Live Communication Server)
2.- Que ofrece:
a.- Hasta 8 motores de AV Simultáneosb.- Control del contenido enviado en el correo (palabras, adjuntos, tamaño,…)
c.- Soluciones Antispam (borrado, etiquetado,….)
d.- Auditoria sobre la utilización del email (Productividad, almacenamiento, ancho de banda)
3.- En US desde el año 1994 y en España desde el año 2000 con mas de 600 clientes
Referencias
¿Por qué Antispam?1.- Circulan al día 2.3 billones de mensajes SPAM
2.- Un buzón de correo normal recibe al día 75 correos de los cuales el 52% es SPAM
3.- Se ha cuantificado que el coste por año por empleado del SPAM es de 300€
4.- Los costes directos del SPAM son:
a.- Transmitir esos mensajes – Reduce el ancho de bandab.- Almacenar esos mensajes – Aumenta el coste de almacenamientoc.- Borrar o leer esos mensajes – Reduce la productividad del empleado
5.- ROIProtección Antispam por dos años para 50 empleados = 1.200€ 300€ x 50 empleados = 15.000€ de coste de Spam anual x2 = 30.000€
_____________________________________________________________________ Protección Antispam por dos años para 1.000 empleados = 20.250€ 300€ x 1.000 empleados = 300.000€ de coste de Spam anual x2 =
600.000€
Filtrado de Contenido
• Evita que cierto tipo de palabras y tópicos sean enviados hacia o desde los usuarios
• Sin embargo, es ineficiente para controlar el SPAM– Requiere una atención continua del Administrador (horas por
día)– Algunos simples trucos lo hacen vulnerable
• Ejemplos: $ave, V*i*a*gr*a, Chëὰρ– Existen 105 variantes solo para la letra A!
– Genera muchos falsos positivos• Imposible de utilizar en ciertas industrias
Filtrado de Contenido
V I @ G R A , [email protected], \./iagra, Viiagra, V?agr?, V--i--a--g--r-a, V!agra, V1agra, VI.A.G.R.A, vi@gra, vIagr.a, via-gra, Via.gra, Vriagra, Viag*ra, vi-agra, Vi-ag.ra, v-iagra, Viagr-a, V^I^A^G^G^A, V'i'a'g'r'a', V*I*A,G,R.A, VI.A.G.R.A..., Viag\ra!, Vj@GRA, V-i:ag:ra, V'i'a'g'r'a, V/i;a:g:r:a, V i a g r @, V+i\a\g\r\a, Viag[ra, V?agra, V;I;A*G-R-A, V-i-a-g-r-a, V*I*A*G*R*A , V-i-@-g-r-a, VI@AGRA, Vi@gr@, \/^i^ag-ra, VlAGRA, V\i\a.g.r.a, V1@GRA, v_r_i_a_g_r_a, V\i\a:g:r:a, V^i^a^g^r^a, V-i-@-g-r-@, Viag(ra.
RBLs (Real Time Black Holes)
• Las RBLs son listas de supuestos spammers y sus dominios/direcciones IP– Ejemplos: SpamCop, MAPS, SPEWS, Dorkslayers
• Generalmente es manejado por voluntarios, por lo cual no existe una auditoría, y a menudo bloquean mas de la cuenta– Algunos ISPs son agregados, aún cuando envían correos
legítimos– Borrarse de estas listas puede llevar desde días a meses
• Requiere la utilización de muchas listas blancas para no generar falsos positivos
Análisis Heurístico
• Utiliza una técnica que busca miles de características y/o palabras para identificar SPAM y asignar una calificación– El nivel de SPAM debe ser ajustado periódicamente
• Es utilizado en muchos productos antispam
• Muy conocido por los spammers– Sitios Web de spammers permiten verificar el spam contra
motores heurísticos
• Aumentar el nivel de detección = Aumentar los falsos +
Filtros Bayesianos
• Sistema de aprendizaje basado en en análisis estadísticos de vocabulario– Listas de palabras “buenas” y “malas”
• Necesita intervención del usuario para que sea efectiva
• Puede ser muy efectiva para usuarios individuales
• Es atacado deliberadamente por los spammers– Incluyendo palabras “buenas” – Generalmente con palabras escondidas dentro de código
HTML
Ejemplo de palabras aleatorias para evitar filtros Bayesianos
Filtros Bayesianos
Checksums
• Crea un “fingerprint” de ejemplos de spam conocido
• La Base de Datos se actualiza periódicamente
• Es reactivo– Por definición, el “fingerprint” es creado tras identificar el
correo como spam
• Es posible evitarlo con una técnica llamada “hash busting” – agregando diferentes caracteres dentro del mensaje
Ejemplo de hash busting para evitar la técnica de checksums
Ejemplo de Hash busting
Curiosidades
• Los Spammers están continuamente creando trucos y técnicas para evitar las diferentes tecnologías de detección…
• Algunos Ejemplos…..
Filtros AntiSpam en MS Exchange Server 2003
Problemática• Plataforma Relay de correo:
– El ataque se produce cuando un usuario malicioso vulnera la seguridad de la plataforma para enviar correo masivo a través de nuestro servidor.
• Receptor de Correo Spam:
– Se reciben correos que cargan el rendimiento, reducen la productividad de los empleados y generan gastos directos (sistemas de backup, conexiones GPRS, ancho de banda, soporte...)
Problemática Técnica Relay
Pasarela SMTP
Exchange Front-End
Relay
Buzones
Exchange Back-End
No Relay
Soluciones Exchange Server 2003
• Opciones de Seguridad para no admitir Relay y, por tanto, no ser plataforma de correo “Spam”.
– Bloqueo de Relay por defecto para todos los clientes no autenticados.
– Bloqueo por dominios.– Bloqueo por usuarios.– Bloqueo por máquinas.
Soluciones Exchange Server 2003
• Opciones para detener el correo Spam recibido:
– Filtro de Remitente.– Filtro de Destinatario. Nuevo.– Filtro de Conexión en tiempo real. Nuevo. – Filtros de Junk e-mail. Nuevo.– Listas Autenticadas. Nuevo.– IMF. Nuevo.
Soluciones Exchange Server 2003
• Filtro de Remitente. (Filtro Estático)
– Bloquea los mensajes que proceden de determinados usuarios.
• Filtro de Destinatario (Filtro Estático)
– Bloquea los mensajes que van dirigidos a determinados destinatarios.
Soluciones Exchange 2003• Listas Autenticadas
– Se discrimina solo a usuarios autenticados para enviar mensajes a listas de correo.
Soluciones Exchange 2003• Filtros de Conexión
– Exchange Server 2003 comprueba en tiempo real si un servidor que está enviando correo está almacenado en una base de datos de servidores nocivos.
• Implantación de Filtros de Conexión– Implantamos en un servidor DNS una zona de consulta para
almacenar los servidores bloqueados. Ej.[bloqueados.midominio.com ]
– Añadimos registros del tipo
– Configuramos un filtro para que se consulte la zona anterior cada vez que se recibe una conexión de servidor
13.12.11.10 Host 127.0.0.1
Se recibe una conexión desde un servidor de correo
El servidor DNS contesta si existe o no ese registro.
Se deniega la conexión
El servidor FrontEnd consulta la zona DNS de bloqueo.
Filtro de Conexión
Se envian los mensajes al servidor de BackEnd
Servidor BackEnd
Servidor FrontEnd
Servidor DNS
Soluciones Exchange 2003
• Filtros Junk e-mail en Cliente
– Opciones de Outlook 2003
– El cliente tiene la opción de configurar los correos nocivos
– El Servidor y SW de terceros (Antigen) catalogan los mensajes para entrar en la carpeta de Junk-email
– En conexiones de pago por transferencia permite ahorrar costes
Intelligent Message Filter & Advance Spam Manager
Dos Motores
• Microsoft IMF– Utiliza la tecnología SmartScreen™ – Conjunto detallado de reglas que son comparadas con
el correo entrante
• Sybari/Antigen ASM– Integra el motor de detección de spam SpamCure™– Utiliza una combinación de “Bullet Signatures” y el
motor STAR
Tecnología SmartScreen™• IMF distingue entre los mensajes de correo
legítimos y el correo comercial no solicitado u otro tipo de correo electrónico no deseado
• Hace un seguimiento de más de 500.000 características de correo electrónico basadas en datos de cientos de miles de suscriptores del servicio MSN® Hotmail® que participaron voluntariamente en la clasificación de millones de mensajes de correo electrónico
• Ayuda a filtrar el correo no deseado antes de que llegue a la bandeja de entrada del usuario
• Base de datos utilizada para almacenar las características de los correos catalogados como Spam se actualiza con nueva información de patrones del origen de la muestra, lo que hace que el filtro sea más eficaz y actual
• Permite llevar a cabo una evaluación más precisa de la legitimidad de un mensaje de correo electrónico entrante
Tecnología SmartScreen™
• IMF evalúa el contenido de los mensajes en busca de modelos reconocibles y les asigna una clasificación basada en la probabilidad de que el mensaje sea correo comercial no solicitado o correo no deseado
• La clasificación se almacena en una base de datos con el mensaje como una propiedad llamada nivel de confianza de correo no deseado (SCL)
• Los administradores configuran dos umbrales que determinan la forma en que IMF controla los mensajes de correo electrónico con diferentes niveles de SCL
SCL – Nivel de Confianza del correo no deseado
Demo: Intelligent Message Filter (IMF)
ASMAntigen Advanced Spam
Manager
Bullet Signatures
• BD “Bullet signatures” es creada y revisada por un grupo de expertos
• Los “Bullet signatures” son una combinación de atributos únicos de un spammer en particular
– Un conjunto de datos extraídos de la cabecera, del campo asunto y del cuerpo del mensaje
– Funciona tanto para spam actual como futuro– Creados para conseguir características únicas del mensaje
que no puedan estar presentes en correos legítimos– No puede ser falseado por técnicas como el “Hash Busting”
STAR Engine
• El motor STAR busca trucos y técnicas específicas de los spammers– Spammer Tricks Analysis and Response
• Utiliza los “Bullet Signatures” para buscar métodos específicos de spamming
• Se actualiza automáticamente cuando se lanza una nueva versión del motor
• Desde el comienzo está diseñado para soportar cualquier idioma, incluso los de doble byte.
Uno + Uno = TRES• Supongamos que recibimos 10.000 correos de SPAM • Si el IMF analiza primero, el total de correos de SPAM se
reduciría a un total de 1500 (85% de detección)• A partir de ahí, SpamCure™ escanea el correo restante y
detectaría el 95% de los 1500• Lo que reduce a 75 los correos de SPAM que recibiríamos
Combinando Tecnologías
• El motor IMF analiza los correos en primer lugar• Se aplica una clasificación SCL a cada correo• Después pasa por ASM, que también analiza el
mensaje• ASM nunca reducirá la clasificación de IMF
Resumen
• Dos sistemas de detección de spam para lograr una mayor efectividad
• Mínima intervención humana• Fácil de instalar y configurar• Integración entre cliente y servidor• Ratio de detección del 99%, mucho mayor
que la que pueda ofrecer cualquier tecnología por sí misma
Demo: Advance Spam Manager. Tecnología
SpamCure
¿ Preguntas ?
Referencias• LSSI :
– http://www.lssi.es
• MS ISA Server 2004:– http://www.microsoft.com/spain/servidores/isaserver
• Exchange Server 2003– http://www.microsoft.com/spain/exchange
• Message Screener:– http://www.microsoft.com/technet/prodtechnol/isa/2004/plan/
smtpfilter.mspx
• Technet:– http://www.microsoft.com/spain/technet
• Sybari:– http://www.sybari.com
• Informática 64– http://www.informatica64.com
