Skräppostfiltrering

Skräppostfiltrering är processer som syftar till att identifiera och blockera oönskad e-post innan den når användarens inkorg. Begreppet används främst för elektronisk post men principerna kan tillämpas på andra meddelanden. Målet är att minska skräppost och skydda mot phishing, malware och bedrägerier utan att hindra legitim kommunikation.

Filtreringen bygger på flera signaler: innehåll, rubriker, avsändaradress och avsändarens reputation, samt tekniker som SPF, DKIM och DMARC för att bedöma identitet. Metoder inkluderar regelbaserad heuristik, bayesiansk filtrering och maskininlärningsmodeller, samt svartlistor och vitlistor. Filtren kan vara serverbaserade hos e-posttjänsten eller klientbaserade i programvaran, och kan också granska länkar och bilagor för skadlig kod och phishing.

Filtren kan vara gateway-filter på organisationsnivå eller klientfilter i e-postprogram. Många lösningar kombinerar flera lager, inklusive reputationsbaserad filtrering och nätverksbaserade analyser. Domänautenticering med SPF, DKIM och DMARC bidrar också till att minska falska avsändare.

Effektivitet mäts ofta i precision och recall, samt F1-score och ROC-kurvor. Systemen lär sig av användarfeedback när meddelanden felklassificeras, vilket gör att modellen kan anpassa sig över tid.

Utmaningar inkluderar falska positiva och falska negativa, där legitim kommunikation blockeras eller skräppost går igenom. Integritetsaspekter och övervakning har också uppmärksammats, medan tekniken utvecklas från regelbaserade filter till maskininlärning.