SpamAssassin: nuova release dopo 3 anni di attesa

Dopo quasi 3 anni di assenza il progetto SpamAssassin torna a far parlare di se. Lo sviluppatore Giovanni Bechis ha infatti annunciato durante una conferenza tenuta all'Open Source Summit Europe il rilascio di SpamAssassin 3.4.2. Il progetto SpamAssassin, distribuito sotto licenza Apache 2.0, è un potente filtro anti-spam incentrato sul confronto di vari fattori derivati dal contesto, supporta inoltre le regole basate sui DNS e il checksum, oltre ad avere la possibilità di impostare un filtro statistico. Si può anche interfacciare con programmi esterni e database online.

Per un utente medio una semplice filtro anti-spam che impiega una comparazione testuale può essere sufficiente a classificare la maggioranza della posta ricevuta, ma per un'azienda un filtro dedicato può fare la differenza, perché spesso gli account aziendali sono quelli maggiormente soggetti allo spam.

Il filtraggio dello spam è un'operazione abbastanza complessa, la posta indesiderata che si riceve è infatti spesso diversa per ogni utente. Lo spam varia a seconda delle lingua che si parla, degli interessi personali, dei social network che si usano, delle operazioni eseguite online. Dunque un filtro statico di semplice comparazione del testo potrebbe non bastare. I client di posta elettronica più diffusi, come ad esempio Gmail, impiegano diverse settimana per apprendere le abitudini dell'utente e filtrare al meglio lo spam, ma gli errori di classificazione rimangono comunque possibili.

Cosi come Gmail, anche SpamAssassin non è esente da errori e necessita di tempo per essere rodato sul proprio account email. Giovanni Bechis definisce il suo progetto come un framework che può essere usato per creare il proprio filtro personalizzato. Per ottenere il meglio da SpamAssassin si deve passare qualche minuto a scrivere delle regole dedicate in modo da specificare al filtro come procedere in determinati contesti.

SpamAssassin non è stato pensato per essere usato esclusivamente nelle caselle email, ma può essere implementato anche su un sito Web per evitare di ricevere spam tramite i form di immissione del testo. Uno dei suoi più grandi limiti è il fatto di essere specializzato nella lingua Inglese, in certi casi questa caratteristica può essere limitante se clienti e colleghi parlano in diverse lingue.

SpamAssassin 3.4.2 ha ricevuto notevoli migliorie, è stata completamente riscritta l'implementazione di MassCheck, il componente che si occupa di verificare la robustezza delle regole usate. So stati risolti numerosi bug ed è stato rimosso il supporto ad SSLv3, privilegiando dunque le ultime versioni di TLS. Il team ha eseguito un buon lavoro di ottimizzazione delle performance grazie alle limitazioni di consumo di CPU e RAM apportate con il ResourceLimits plugin. È stato introdotto un sistema di freemail antiforge, che si occupa di rilevare i messaggi falsi che simulano un email provider, assieme ad un nuovo plugin chiamato HashBL che permette di bloccare indirizzi email provenienti da domini che non possono essere messi in blocco in una blacklist.

Gli sviluppatori hanno lavorato molto sul nuovo plugin anti-phishing, che può filtrare gli URL che solitamente vengono rilevanti nelle email di phishing più comuni. Inoltre, per evitare di cadere in altre trappole, verranno sempre evidenzianti i nomi completi degli indirizzi e dei domini tramite il FromNameSpoof plugin.

Il team di sviluppo sta considerando di introdurre in futuro un nuovo plugin dedicato al rilevamento degli allegati pericolosi che sfruttano il formato di Microsoft Office, ad esempio quelli che contengono delle macro, mentre un altro plugin papabile è quello per il controllo degli URL accorciati tramite un servizio di URL shortening.

Entro gennaio 2019 si prevede di rilasciare SpamAssassin 4.0, tale versione dovrebbe includere il supporto completo ad UTF-8 ora in riscrittura, un nuovo algoritmo di rilevamento dello spam per le lingue asiatiche ed un sistema di reputazione (TxRep Plugin) per i nostri contatti. Dopo SpamAssassin 4.0 Bechis dichiara di voler applicare alcuni algoritmi di machine learning cosi da facilitare il lavoro di costruzione dei filtri personalizzati.

Via lwn.net