L’objectif des filtres anti-spam est simple : empêcher tout mail indésirable d’arriver dans la boîte mail principale de l’utilisateur. Il en existe différents types, chacun ayant ses propres méthodes de détection. Voici une liste non exhaustive des filtres anti-spam que votre mail peut être amené à rencontrer :
Les différents types de filtres
Filtres de contenu
Les filtres de contenu analysent le texte du mail et utilisent ces informations pour déterminer si oui ou non le mail est un spam. En effet, le contenu des spams est souvent prévisible, notamment parce qu’ils ont tendance à avoir les mêmes objectifs de base : proposer des offres, promouvoir des contenus explicites ou exploiter les émotions, les sentiments et les désirs humains, tels que la cupidité ou la peur.
Les filtres de contenu peuvent rechercher des mots liés à l’argent, tels que « gratuit », « temps limité » ou « offre ». Pour déclencher le filtre, il faut généralement que le mot cible soit utilisé à plusieurs reprises.
Ils peuvent également examiner un mail à la recherche d’un langage inapproprié de nature sexuelle qui pourrait indiquer un contenu explicite. Dans certaines campagnes, un attaquant peut utiliser des mails sexuellement explicites pour inciter les utilisateurs à ouvrir le mail et à cliquer sur des liens malveillants.
Filtres de blacklist / blocklist
Les filtres de blocklist servent à bloquer les mail dont l’expéditeur a été ajouté à une liste de spammeurs. Ces sont mises à jour quotidiennement, car il est très facile et rapide de se recréer une adresse mail si la nôtre a été bannie.
Certaines entreprises ont également leurs propres blocklist pour bloquer les mails qui feraient perdre du temps et de l’attention aux employés. Certaines blocklist peuvent être communiquées d’un client mail à l’autre, ainsi si vous êtes blocklisté sur gmail, vous risquez de vous retrouver également blocklisté sur d’autres client mails.
Filtre de langue
Certains spammeurs ont tendance à envoyer des mails plus ou moins partout sans vérifier que la langue parlée par le destinataire est la même que celle du mail. Dans la plupart des cas, un utilisateur voudra recevoir des mails dans une langue avec laquelle il est à l’aise, les mails écrits dans d’autres langues sont donc plus susceptibles d’atterrir dans les spams. La localisation d’origine compte également, un mail envoyé un français mais depuis Tokyo a plus de chance de finir dans les spams que le même mail envoyé depuis Paris.
La qualité du langage compte également, un mail avec beaucoup de fautes d’orthographes est plus susceptible d’atterrir dans les spams. Déjà car il peut révéler une mauvaise maîtrise de la langue, et car c’est également une technique utilisée par les spammeurs qui tente de faire du phishing, se disant qu’un utilisateur qui ne remarque pas les fautes évidentes sera plus susceptible d’être arnaqué.
Filtres d’en-tête
Les filtres d’en-tête examinent l’en-tête du mail pour tenter de définir si l’expéditeur est une source sûre. Cela peut concerner l’adresse IP, qui est détectée comme une adresse connue de spammer, ou bien encore, le fait que le mail fait partie d’un envoi à un large groupe.
Filtres basés sur des règles
Il est possible de spécifier des règles à appliquer à tous les emails reçus. Si le contenu ou l’origine du mail contient un élément lié à une règle, il peut être envoyé automatiquement dans le dossier des spams. Par exemple, on peut ajouter une règle pour vérifier certains mots dans le contenu ou l’entête de l’email, s’ils sont présents alors le mail par en spam.
Les rule based filters peuvent aussi être utiles pour viser un expéditeur particulier. On peut vérifier les informations contenues dans l’adresse comme le nom de domaine ou le nom de la personne qui l’envoie.
Filtres bayésiens
Ce système de filtre repose sur le machine learning et la classification naïve bayésienne, un type de classification probabiliste. Le filtre bayésien va examiner la façon dont on traite nos emails pour déterminer si un mail va se retrouver dans les spams ou non. Si vous ajoutez plusieurs fois des mails provenant du même expéditeur au spam, alors le filtre bayésien va considérer que tous les mails reçus de cet expéditeur sont des spams.
Mais il peut aller plus loin, par exemple en observant le contenu des mails que vous mettez en spam. Si vous mettez vos mails parlant de sport dans les spams, alors le filtre ajoutera automatiquement tous les mails concernant le sport à vos spams.
À noter que cette approche, à l’inverse d’une approche basée sur des régles, est évolutive et va dans le temps devenir de plus en plus précise au fur et à mesure que les utilisateurs reçoivent des mails.
Le spam score
Le spam score est une valeur indiquant la probabilité que votre mail soit identifié comme un spam. Cela signifie que notre mail ne sera pas envoyé dans les spams à la moindre donnée qui ne passerait pas un des filtres. Lors du passage de chacun de ses filtres, les pratiques identifiées comme douteuses vont augmenter ce score, de manière plus ou moins significative, jusqu’au moment où votre mail est considéré comme trop suspect et est donc envoyé dans les spams.
Les blocklist / blacklist / whitelist font exception à cette règle, aucun n’autre filtrage n’a besoin d’être effectué si vous êtes déjà identifié comme spammeur, ou au contraire déjà identifié comme une source fiable.
Les filtres anti-spam ne sont pas vos ennemis !
Les filtres anti-spam ne sont pas là pour créer des obstacles sur votre chemin mais pour vous aider à long terme. Lorsque vous respectez toutes les règles établies par les filtres anti-spam, votre FAI (fournisseur d’accès à Internet) à le sentiment que vous êtes digne de confiance. Non seulement l’absence de rapports de spam ou l’existence de quelques rapports de spam indiquent que votre campagne a été bien reçue et ciblée, mais cela améliore également votre image et pourrait conduire à une meilleure délivrabilité de vos mails à l’avenir. Cela vous aidera à atteindre un maximum d’utilisateurs et à développer votre activité.
Comment passer le filtre anti-spam ?
Ses dernières années, pour faire face au nombre grandissant de spams, les filtres anti-spam sont devenus de plus en plus performants. Aujourd’hui il ne se contente plus d’utiliser une liste de mots blacklistés pour savoir si votre mail doit aller dans les spams. Des techniques bien plus efficaces ont fait leur apparition comme l’utilisation du machine learning ou de logiciel de reconnaissance d’images. Nous allons voir comment s’assurer que notre mail ne se retrouve pas détecter comme un spam par tous ses processus dans les billets suivant Éviter les filtres anti-spam 2: Le contenu du mail et Éviter les filtres anti-spam 3: Les données annexes au mail
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