设置一个虚假的电子邮件地址来捕获垃圾邮件

有没有其他人试过这个：

• 当然，是的。 几乎所有的反垃圾邮件服务都在使用它们，行业术语是“垃圾邮件”

你怎么去做呢？

• 通常情况下，在其中一个收到大量垃圾邮件的域名中find一个地址，并向所有者确认它没有被使用，并且他们没有计划重新生成它。 这个过程可以（部分）自动化。

它工作吗？

• 是。 最有用的是，你可以保证发送给陷阱的消息是垃圾邮件，你可以在任何时候使用它来校准引擎的有效性，来衡量你在阻止垃圾邮件方面的效果（漏报） – 如果您有足够多的垃圾邮件样本; 大多数反垃圾邮件公司将有数百或数千
• 他们也可以被自动学习系统用来“学习”有关垃圾邮件的东西。 但是，这也可以了解发送到非垃圾邮件地址的垃圾邮件（当然，如果邮件发送到非垃圾邮件地址，您绝不会100％确定它是垃圾邮件）
• “列入黑名单”的发件人地址通常不被使用。 这是因为明显的垃圾邮件发送者通常会发明垃圾邮件发件人地址，因为明显的垃圾邮件发送者偶尔会改变方式并开始发送干净的邮件
• 由于相同的原因，IP地址黑名单也不被使用（以简单的forms） “坏”IP地址可以开始“好”，所以如果你全面禁止，合法的邮件将被封锁。

通常你不会只使用一个地址; 那还不够。 尝试在你所有的域名上传播数百次（一开始）。

如果你喜欢，你可以做广告，但是如果你的域名对于垃圾邮件发送者来说是非常有名的，候选垃圾邮件地址可能就已经存在了（他们可能是你的最终用户系统中不存在的邮箱）。

整个垃圾邮件域可以设置 – 我敢肯定，许多公司使用这些 – 要么购买第二手域名或登记一个合理的（尽pipe假的）网站真实的声音。 子域名也可以工作。 垃圾邮件收集器域名非常方便，因为您可以使用关键字或特定的顶级域名来设置垃圾邮件发送者的目标。

我还没有尝试过这种方法，但我认为[除非你处理成千上万的邮箱]，使用反垃圾邮件系统会更好，因为它需要基于多个桶和像dcc / razor / pyzor这样的内容检查做出决定。

许多垃圾邮件使用垃圾邮件的范围比我想你可以部署的范围要广得多。

项目蜜jar可能会给你一些方法和有效性的想法。 如果你愿意，你可以订阅他们的黑名单 ，让他们处理这一切。

对于“合法发件人使用收集地址”的含义，我感到困惑 – 几乎在所有情况下，我都认为这样的发件人是非法定义的。

我把每个发件人列入黑名单的关注点是欺骗邮件发送者是相当容易的。

嗯…只是把我的意见join讨论。

我不认为这个方法有很好的成功率。 只是看了一堆垃圾。 通常，垃圾邮件发送者在发送垃圾邮件时使用假冒的电子邮件地址，并且不会一次又一次地使用同一地址 所以列入黑名单的电子邮件地址或域名将不是一个好的解决scheme。

但是你隐藏的地址似乎是个好主意。 由于实际的用户没有看到它，只有一个爬虫可以过滤掉电子邮件地址，你可以假设只有垃圾邮件发送者会得到这个地址。

那么你可以把这个想法和IP地址结合起来。 如果发送到隐藏地址的邮件来自某个IP范围，则可以假设IP范围是垃圾邮件范围。

但就我的观点而言，你所获得的结果在这方面并不值得。 我认为基于内容的过滤机制比这个“蜜jar”机制有成果

我已经这样做了。 我注意到在我的日志中一些无效的地址一次又一次地被击中。 这些地址是从来没有活动或张贴在任何地方。 所以我设置了一个邮箱，发送这些邮件给学习帮助训练spamassassin的贝叶斯数据库。 我从来没有以任何方式testing过这个效果，但我并不担心，因为它花费的时间很less。

我的第一个，虽然这是没有什么价值，因为地址总是在变化。

但是根据我的经验，垃圾邮件发送者通常会以强制性的方式发送到[email protected]。

可能值得设置一个地址（比如说[email protected]），而不是过滤地址或IP地址，而是过滤掉所有发送到“adam”的邮件。 你想在任何真实的地址之前按字母顺序select一个电子邮件地址，以增加你的机会。 此外，你必须考虑到小的内容差异。

我仍然怀疑它属于太多的努力，收益太less，但是如果你正在做实验，这是一个想法。

我们的反垃圾邮件产品使我们能够做到这一点，一个自动黑名单发送到蜜jar的一切。 这里有几个要点：

• 你在你的网站上发布一个电子邮件地址，以便机器人可以find它并捡起来，但没有真正的人会看到它或发送消息到该地址。

• 您告诉您的反垃圾邮件产品，以监控发送到该地址的收到的电子邮件，所有进入该蜜jar的邮件将被列入黑名单。

• 它工作在发送IP地址级别而不是发送的FROM地址，这就是它如何避免提到的欺骗性发件人问题。

• 即使我们有一个垃圾邮件报告蜜jar，我们不使用这个function，这是为什么。 垃圾邮件的例行公事会从hotmail，yahoo，gmail等发送一些消息。这些通常是419个很难阻止的骗局消息。 虽然百分比不高，但如果我们使用自动系统就会阻止合法的电子邮件。

总之，我们还没有使用自动黑名单系统，但是有一个蜜jar仍然是一个有用的function。 我们监控它，并使用收到的电子邮件报告垃圾邮件，并确定我们的反垃圾邮件措施的有效性。

我在我的主页上发表评论地址。 它每天收到大约5封电子邮件。

我使用ASSP（ asspsmtp.org ），一个开源的垃圾邮件filter。 如果设置了authentication，经过一定次数的尝试后，它可以自动创build未知地址的垃圾邮件地址…所以如果我反复收到“[email protected]”的电子邮件，尝试数字X之后，系统将开始收集所有邮件作为垃圾邮件发送到该地址。 X被设置得足够高，以至于正常的错别字和错误不会触发它，但是垃圾邮件发送者会。