Étiquette : SPAM

Qu’est ce que le SPAM?
« Le spam, pourriel ou polluriel est une communication électronique non sollicitée, en premier lieu via le courrier électronique. Il s’agit en général d’envois en grande quantité effectués à des fins publicitaires. »
CF Wikipedia

La définition est un peu floue. On note cependant plusieurs détails dans la première phrase. C’est d’abord une communication, donc un échange d’informations. Ensuite, cela prend une forme électronique, critère correspondant à une vision un peu réduite. Et enfin, c’est quelque chose de non sollicité, c’est à dire une communication initiée par l’autre partie, quelques chose que l’on a pas demandé.
Jusque là, une communication électronique sur deux rentre dans cette catégorie. Il y a un consensus général sur ce que cela désigne, mais la définition est trop imprécise. La précision concernant le courrier électronique est optionnelle, pas vraiment contraignante. C’est surtout un exemple qui aide le lecteur à raccrocher le SPAM à quelque chose qu’il connaît déjà. Cela veut aussi dire que le SPAM affecte potentiellement d’autres médias de communication. Le FAX par exemple…
La deuxième phrase reste aussi très générale, donc très imprécise. Ce serait donc des envois de grandes quantités de messages publicitaires. Ou est le problème ici? La grande quantité d’envois? Le caractère publicitaire? Il n’est fait aucune référence à un problème dans cette définition, mais on assimile automatiquement la combinaison quantité/commercial à un problème.
Le problème serait-il pas tout simplement de recevoir beaucoup de messages publicitaires que l’on n’aurait pas sollicité !? On notera la transformation entre l’envoie massif de messages et la réception massive de ces mêmes messages. Se soucierait-on du SPAM si un envoie massif aboutissait à un seul message par semaine dans notre boite aux lettres ? Assurément pas.

Un e-mail non sollicité ventant les propriétés d’une lessive est un SPAM.
Un prospectus papier dans notre boite aux lettres, non. Ce n’est pas une communication électronique. Pourtant, en pratique, c’est le même phénomène : on remplit nos boites aux lettres de messages publicitaires non sollicités. Messages dont il faut se débarrasser.
Allons encore plus loin. Un panneau publicitaire, diffusant d’autorité un message dans notre environnement, n’est pas non plus du SPAM. Ce n’est pas une communication électronique et cela ne vous est pas directement adressé. Pourtant nous sommes bien dans la diffusion massive d’un message publicitaire. Elle est massive parce que adressée à toutes les personnes qui passent devant. Finalement, le panneau publicitaire peut de la même façon être assimilé à du SPAM. Mais là on ne peut rien faire, il n’y a pas de bouton suppression. Bien que la dégradation de notre environnement visuel soit manifeste, cela ne rentre pas dans la catégorie SPAM. Je vous laisse en déduire la raison.
En terme informationnel, c’est l’insertion d’informations parasites en grand nombre qui provoques une gène. Tant que cela ne demande pas trop de temps pour être traitée, c’est toléré. Le traitement de ces informations parasites veut dire d’analyser chaque information afin de déterminer sa pertinence et la suite à donner, c’est à dire la supprimer ou l’ignorer dans le pire des cas.

Revenons au SPAM tel que communément accepté. Face au déluge de messages à trier (à supprimer), il est rapidement apparut nécessaire de traiter le problème. Ce traitement peut intervenir à plusieurs niveaux et de plusieurs manières. Évidemment, il est préférable de pouvoir fortement automatiser ce processus de traitement.
Il y a aujourd’hui un large panel de méthodes différentes pour traiter ce problème spécifique, des plus artisanales aux plus industrielles. Les résultats ne sont pas toujours à la hauteur des investissements en argent ou en temps. Mais comment mesurer l’efficacité de ces méthodes ?
On peut mesurer les performances de plusieurs façons. La première idée est de mesurer le pourcentage de SPAM réellement détectés. Oui, mais ce n’est pas suffisant, que fait-on du nombre de messages légitimes qui ont été supprimés en même temps? Une société commerciale doit pouvoir recevoir des messages de toute provenance et doit éviter un maximum de pertes de messages, sinon ce sont des clients en moins et donc des bénéfices en moins. Ces sociétés vont donc investir dans des solutions très sophistiquées qui maximisent la détection et minimise les dommages collatéraux.

Une des caractéristiques que l’on retrouve souvent dans les SPAM, c’est que l’adresse de l’expéditeur est fantaisiste bien que de forme correcte. Une des méthodes de lutte est de renvoyer un message à l’expéditeur pour demander une confirmation. Il n’est malheureusement pas infaisable pour un robot de pouvoir répondre positivement à cette confirmation, même avec un captcha.

Le particulier à potentiellement moins de problème qu’une société. Il peut facilement mettre de côté tous les messages dont les expéditeurs ne lui sont pas connus. Il suffit de temps en temps de regarder le dossier des SPAM (les inconnus) si on attend un message d’un nouveau destinataire. Mais même cette méthode a ses limites. Certaines sources de SPAM essayent de pirater des boîtes aux lettres d’utilisateurs légitimes (vos amis) pour leur faire envoyer à leur insu des SPAM. Un certain nombre de virus sont spécialisés, une fois qu’un nouvel ordinateur est contaminé, pour aller dépouiller le carnet d’adresse. Et pour rendre plus difficile la détection du poste contaminé, d’envoyer les SPAM en se faisant passé pour un des contacts du carnet d’adresse.
Si la méthode du filtrage est assez efficace tant en détection quand tant que rejet de messages légitimes, elle peut au besoin être complétée par une autre méthode comme un filtre bayesien par exemple.

Les filtres de type RBL sont un moyen de défense dynamique assez performant avec peu de dommages collatéraux. Mais d’un autre côté, si ils bloquent des plages entières d’adresses IP (plages IP des clients des ISP), ils deviennent catastrophiques par le nombre de messages légitimes bloqués.
Le filtre greylist est quand à lui basé sur le bon fonctionnement du serveur émetteur du SPAM. Ça marche encore très bien aujourd’hui avec aucun rejet de message légitime, mais cela ne tient qu’à la volonté des diffuseurs de SPAM d’améliorer (un peu) leurs outils.

On voit que la lutte contre le SPAM utilise des outils qui ont tous leurs limites. Ils sont tous par principe faibles parce que le protocole n’a pas été prévu pour lutter contre ce problème.
Dans la plupart des SPAM, on a clairement une carence dans l’identification de l’expéditeur.

Le moyen naturel d’y répondre est d’être capable d’identifier tous les acteurs générateurs d’information. Cela veut dire que, n’étant pas capable de pouvoir identifier toutes les sources possibles et légitimes dans le monde, on va devoir se fier à un système plus global qui se base sur des autorités de confiances. Un système sur le principe du DNS mais aussi des certificats x509.
Mais imposer une identification globale remet directement en cause l’anonymat. Et se reposer sur des autorités de confiance n’est pas sans conséquences. Les problèmes récurrents de piratage des autorités de certification nous montre que c’est loin d’être infaillible.

Que faire? Comment palier le manque d’identification sans remettre en question l’anonymat? Vu comme ça, cela semble impossible.
La réponse la plus simple serait de couper toute communication. Mais l’être humain a la nécessité (absolue) d’accepter des échanges, qu’ils soient de forme électronique ou pas d’ailleurs. Et l’être humain sait naturellement faire le tri des informations, de juger le risque de sélectionner une information plutôt qu’une autre. Il sait aussi se tromper et se faire manipuler.
L’humain doit revenir au centre de la décision lorsque le temps et la quantité d’informations ne sont pas saturantes. Il faut afficher l’information qui permet la prise de décision. Et si certaines actions sont fortement automatisées, il faut afficher le résultat de ces actions que l’automatisme a jugé nécessaires.

Comment se positionne nebule vis-à-vis de ce problème?
Il propose un système capable de gérer des utilisateurs localement mais qui peuvent être reconnus globalement. Ainsi, un utilisateur n’est valide que parce-qu’il est reconnu par ses paires, en gros ses voisins. Mais on est capable d’adresser un utilisateur à l’autre bout du monde, ce même si on ne le connaît pas. On peut éventuellement se fier à des autorités locales de confiance qui déterminent qui sont de vrais utilisateurs et qui ne le sont pas. On peut aussi dire que l’on accepte ou rejette certains utilisateurs en fonctions de critères comme la proximité sociale ou géographique.
Mais le risque, c’est la manipulation de ces règles de sélections à l’avantage du diffuseur de SPAM. Diffuseur qui peut être plus facilement bannis aussi.L’autre risque, c’est la compromission du poste de l’utilisateur, et donc l’envoie de SPAM à son insu. Mais ça c’est un problème d’une toute autre dimension…

Liens :
– http://fr.wikipedia.org/wiki/Spam
– http://fr.wikipedia.org/wiki/Courrier_%C3%A9lectronique
– http://fr.wikipedia.org/wiki/Lutte_anti-spam
– http://fr.wikipedia.org/wiki/CAPTCHA