Bounced e-mail d'analyse

Question

Je suis actuellement en train d'avoir un désordre à propos de la capture, l'analyse et le tri des e-mails rebondis. J'ai les bases bien mis en place et il fait ce que je veux, ce qui est bien ... problème étant qu'il n'y a pas de standard pour les messages retournés dans l'email rebondi. Par exemple, certains serveurs renvoient le code d'erreur comme spécifié par le RFC 1893 et ​​je peux neuf fois sur dix le ramasser via une simple chose regex. Mais parfois, les serveurs répondent simplement en disant que l'e-mail a rebondi, sans aucune raison donnée ou une raison entièrement différente de toutes les normes.

Alors, je suppose que ma question est la suivante: quelqu'un a-t-il trouvé une solution? Je ne veux pas chercher un milliard et une des chaînes possibles dans l'email retourné pour être honnête. Pourtant, il serait bon de ne pas avoir à recourir à la «raison inconnue» ou quelque chose de similaire.

Est-ce que quelqu'un d'autre a eu de la chance avec ceci ou des idées? Acclamations

Answer 1

Vous pouvez configurer un système permettant à un opérateur d'examiner les messages, de sélectionner des chaînes, puis de les classer à partir de là. Finalement, vous pourriez espérer obtenir 1 sur 10 jusqu'à 1 sur 100 ou 1 sur 1 000. Il y aura toujours de plus en plus de cas de coin ici cependant.

Answer 2

Aussi pas une réponse définitive, mais dans un esprit similaire à la réponse de Kyle, vous pouvez utiliser un filtre anti-spam bayes/jeton pour "apprendre" sur les messages de rebond et les acheminer automatiquement vers ce que vous voulez . En d'autres termes, vous avez un compte où vous entraînez spamassassin ou spamprobe ou quoi qu'un tas de différents messages de rebond (et seulement des messages de rebond) soient "indésirables", puis laissez ce système de spam être une deuxième ligne de filtrage après tout ce que vous avez développé. Donc, disons que votre solution, le premier filtre, trouve 90% des messages renvoyés. Vous avez votre système faire ce qu'il fait normalement avec les rebonds, puis les enregistrer dans une boîte aux lettres de messages-rebonds, qui est périodiquement analysée par spamassasin/spamprobe pour apprendre ces messages comme "indésirable".

Vous avez également spamassassin ou spamprobe ou quoi que ce soit en tant que deuxième filtre (exécuter sur tout ce que votre ne signale pas comme un rebond) faire sa propre estimation de rebondissement, et tout ce qu'il considère "indésirable" (parce que vous Vous devez être capable de penser bounce = junk), vous pouvez également router vers votre programme, etc.

Encore besoin d'un peu d'examen manuel, mais en théorie, il devrait aller de mieux en mieux avec le temps, car vous dépendez de l'apprentissage du système de spam tenir compte des cas de bordure.

Answer 3

Nous sommes confrontés au même problème, mais aucun n'a trouvé de solution "parfaite". Je pense que vous

• pourrait soit utiliser un fournisseur de services (avec une API de messagerie appropriée) - ceci vous permettra de « sous-traiter » le problème et vous donner un taux de détection élevé ou
• utiliser un filtre simple pour attraper à moins (disons) 80% des rebonds. In our setup, c'était suffisant pour garder notre base de données dans un état raisonnable.