O objetivo de usar uma lista negra de DNS não deve ser parar todos os spams - deve bloquear uma boa porcentagem do spam, digamos 1/2 a talvez 2/3 dele. Você está fazendo isso principalmente para reduzir a carga nos seus servidores.
O próximo passo, o passo realmente eficaz para a remoção de spam, é um mecanismo de filtragem bayesiano. Veja o artigo original de Paul Grahams . O principal benefício da filtragem bayesiana é que ela fornece uma pontuação individual para cada email, com base no histórico, interesses e idioma anteriores do destinatário.
Se você seguir a abordagem acima, torna-se importante evitar falsos positivos na primeira linha de defesa. Você realmente não deseja maximizar a eficácia do primeiro filtro, pois provavelmente captura o spam restante com o segundo filtro. Mas você não quer falsos positivos, pois eles não podem ser desfeitos mais tarde.
Por esse motivo , gosto do traficante da Universidade de Alberta como meu primeiro filtro . Ele contém apenas entradas com uma probabilidade muito grande de serem spammers e as entradas são removidas se não forem vistas spam nas últimas 24 horas.
A lista pode ser baixada aqui . Ele é criado por primeira greylisting (atrasando remetentes de correio pela primeira vez) e depois greytrapping (se um servidor de correio já está greylisted e ele tenta entrega para um endereço não divulgado e-mail, em seguida, greytrap-lo).
Após 24 horas, um host é removido automaticamente da lista e fica livre para enviar e-mails novamente. Portanto, se o spam terminou (digamos, um trojan foi encontrado e removido), o host pode enviar e-mails novamente. E se ele ainda está enviando spam, provavelmente acabará na armadilha novamente em breve.
Como já foi dito, gosto muito do traficante da Universidade de Alberta, mas, para ser completo, também devo mencionar o Spamhaus DROP . Ele tem uma abordagem mais minimalista do que a maioria dos outros RBLs e também seria um bom primeiro filtro na configuração acima.