अपने एक्जिम खातों की स्पैम उड़ानों को पार्स करना

यह ऐतिहासिक रूप से हुआ है कि हम आने वाले मेल में स्पैम को फ़िल्टर करने पर अधिक ध्यान देते हैं, लगभग पूरी तरह से आउटगोइंग मेल के बारे में भूल जाते हैं।
इस स्थिति का विश्लेषण करने के लिए, हमें इस तथ्य का सामना करना पड़ा कि हम वास्तव में यह नहीं कह सकते हैं कि हमारे मेल ट्रैफ़िक में कौन "स्पूफिंग" कर रहा है, क्योंकि पते गतिशील रूप से दिए गए हैं। स्पैमअसमैन भी वास्तव में मदद नहीं करता है (अभी तक) क्योंकि आउटगोइंग स्पैम आने वाले स्पैम की तुलना में लगभग 2 गुना कम रेटिंग है।
और शुरुआत के लिए, एक छोटे से अध्ययन का संचालन करने का निर्णय लिया गया था जो कट के तहत निर्धारित किया गया है।

स्रोत डेटा

प्रारंभिक डेटा के रूप में हमारे पास होगा:

• बिलिंग प्रणाली। हमारे मामले में: Abills । लेकिन इस उदाहरण को किसी भी बिलिंग के लिए अनुकूलित किया जा सकता है।
• Mysql का उपयोग करके इंटरनेट पर पाए जाने वाले लगभग किसी भी कॉन्फ़िगरेशन के लिए एक्ज़िम कॉन्फ़िगर करें
• दरअसल DBMS MySQL। हमारे मामले में, ये 2 अलग सर्वर थे। सांख्यिकी सर्वर के लिए बिलिंग 2 के लिए एक जिसे हम एकत्र करेंगे

हम क्या चाहते हैं?

स्वाभाविक रूप से मुख्य कार्य यह पता लगाना है कि हमारे माध्यम से कौन सा उपयोगकर्ता "स्पैमिंग" है। इसके लिए

1. मेल भेजने वाले आईपी पते का पता लगाएं
2. आईपी ​​पते से हम उस उपयोगकर्ता को ढूंढते हैं जो वर्तमान में इस पते का उपयोग कर रहा है
3. हम तालिका में बाद के विश्लेषण के लिए आवश्यक जानकारी लिखते हैं (लॉगिन, आईपी, email_from, email_to, email_time, spam_score)

तो अंक पर:

1. हम एक्ज़िम वैरिएबल - $ प्रेषक_होस्ट_ड्रेस के माध्यम से आईपी एड्रेस निकालते हैं
2. चूंकि अबिल्स टेबल में DV_calls में वर्तमान ऑनलाइन सत्र होते हैं, इसलिए हम उस उपयोगकर्ता को ढूंढते हैं जिसने अनुरोध द्वारा यह पता लिया है:
   

   SELECT concat("login=",user_name) FROM dv_calls WHERE INET_NTOA(framed_ip_address)='${quote_mysql:$sender_host_address}'; 

   
   पैरामीटर = मान की एक जोड़ी के रूप में रिटर्न परिणाम पर ध्यान दें
   । एक्ज़िम कॉन्फ़िगरेशन में, ऐसा दिखता है:
   GET_LOGIN = SELECT concat("login=",user_name) FROM dv_calls WHERE INET_NTOA(framed_ip_address)='${quote_mysql:$sender_host_address}';

   - यह एक मैक्रो है जो हम संदेश के एंटी-स्पैम चेकिंग के दौरान चलाएंगे।
   
3. खैर, वास्तव में डालने के माध्यम से डेटा प्रविष्टि भी स्पैम-विरोधी जाँच के दौरान किया जाएगा
   ADD_STATISTICS = INSERT INTO statistics VALUES ('$acl_m1','${quote_mysql:$sender_host_address}',\
'${quote_mysql:$sender_address}','${quote_mysql:$acl_m4}',NOW(),$spam_score_int);

   

एग्जिम

आइए एक्ज़िम कॉन्फ़िग के माध्यम से संक्षेप में चलते हैं:

1. 2 मैक्रो की परिभाषा:
   ADD_STATISTICS = INSERT INTO statistics VALUES ('$acl_m1','${quote_mysql:$sender_host_address}',\
'${quote_mysql:$sender_address}','${quote_mysql:$acl_m4}',NOW(),$spam_score_int);

GET_LOGIN = SELECT concat("login=",user_name) FROM dv_calls WHERE INET_NTOA(framed_ip_address)='${quote_mysql:$sender_host_address}';

   
2. Acl_smtp_rcpt में, पहला पैराग्राफ जोड़ें:
   warn
hosts = LOCAL_NETS
set acl_m4 = $local_part@$domain

   - यह कुछ हैक है, क्योंकि हम तालिका में प्रेषक के पते और प्राप्तकर्ता के पते दोनों को रिकॉर्ड करेंगे। लेकिन जिस स्थान पर हम ऐसा करेंगे, चर $ स्थानीय_पार्ट और $ डोमेन पहले से ही अपरिभाषित होंगे (मुझे नहीं पता कि मेरे पास वैसे भी या एक्जिम में है, इसलिए मैं इस पर आपकी टिप्पणियों की प्रतीक्षा कर रहा हूं)।
   
3. बहुत शुरुआत में acl_smtp_data में, निम्नलिखित जोड़ें:
   warn
hosts = LOCAL_NETS
set acl_m0 = ${lookup mysql{GET_LOGIN}{$value}{login=unknown}}
set acl_m1 = ${extract{login}{$acl_m0}{$value}{unknown}}

warn
hosts = LOCAL_NETS
spam = nobody:true
set acl_m2 = ${lookup mysql{servers=localhost; ADD_STATISTICS}{$value}{0}}

   यहां कोड के 1 भाग में - हम प्रेषक पते पर लॉगिन निर्धारित करते हैं और इसे acl_m1 चर पर लिखते हैं। इसके अलावा, यदि हम ग्राहक के लॉगिन को स्पष्ट रूप से निर्धारित करने में असमर्थ हैं, तो हम अज्ञात लिखते हैं (हमारे मामले में, ये सर्वर और निगरानी सेवा संदेश होंगे)।
   दूसरी छमाही में, हम अपने सभी ग्राहकों के लिए एंटी-स्पैम मेल की जाँच करते हैं। और प्रवेश सर्वरों पर ध्यान दें = लोकलहोस्ट; ADD_STATISTICS यहाँ हम स्पष्ट रूप से संकेत देते हैं कि स्थानीय सर्वर पर अनुरोध को निष्पादित करना आवश्यक है, न कि बिलिंग सर्वर पर, इस तरह का Exim रिकॉर्ड आपको DBMS के विभिन्न कनेक्शनों की मनमानी संख्या का उपयोग करने की अनुमति देता है।
   

हम एक्ज़िम को पुनः आरंभ करते हैं और हमारे पास परिणाम होता है।

प्रारंभिक निष्कर्ष

इस एल्गोरिथ्म के काम के दिन के दौरान, हमें 2 स्पैम प्रजनन वाले उपयोगकर्ता मिले। जिन्होंने 24 के औसत स्पैम अनुपात (हमारे एंटी-स्पैम के पैमाने पर) के साथ नकली पतों से 181 पत्र भेजे। और जब से हमारे एंटीस्पैम को रेटिंग्स (50 - चेतावनी) (70 - कटिंग) के पूरी तरह से अलग क्रम के लिए कॉन्फ़िगर किया गया था, वह स्वाभाविक रूप से उनसे चूक गया।
अंत में। संगठनात्मक निष्कर्ष बनाए गए थे, दोषियों की सूची को और अधिक स्पष्टीकरण (जुर्माना, अवरुद्ध, नरसंहार, आदि) के लिए संबंधित अधिकारियों को प्रस्तुत किया गया था।

पुनश्च
हम विनिर्देश से लगभग सभी जानकारी खींचते हैं
यह नोट डीबीएमएस के साथ काम करने के विचार के साथ आया - सच्चाई यह है कि यह greylisting के बारे में है, जिसे हम बाद में पेश करने की योजना बना रहे हैं