“필터링을 적용해야 할 기준은 무엇인가?”는 어려운 질문이다. 아울러, 이에 대한 어려운 대답은 “많다” 이다. 넓고, 변화무쌍하고, 다양한 결정 기준을 지원하기 위한 필요성은 필터링 엔진으로 하여금 스팸 발견을 위한 확장성이 있는 플랫폼으로의 진화를 초래했다. 필터링 알고리즘의 혼용과 복잡성이 더욱더 세련되어 짐에 따라, 수반하는 오버헤드는 실질적으로 더 크게 증가해왔다.

비록 각각은 복잡하지만, 필터링 기술을 세 개의 기본적인 기준으로 나누는 것이 편하다.

-       중복되는 벌크 메일을 발견하기 위한 단어수나 내용 해싱에 대한 Baysian 통계 추적과 같은 내용 분석 (Content Analysis)

-       허용 (whitelist) 또는 불허 (black list)이냐에 대한 책임 있는 대리인 평가 (Responsible Agent Assessment)

-       같은 저자의 주소 혹은 IP 호스트 주소로부터 발생된 메시지의 비율과 같은 트래픽 분석 (Traffic Analysis)

이 중에서 내용 분석은 항상 부부적으로 성공한다. 단어의 표준을 설정하는 것은 보통 통계적이고 테스트 메시지의 데이타베이스에 의존한다. 하지만, 스패머는 항상 현재의 분석 기술을 회피하기 위한 기술을 개발하고 있다. 더 나아가, 동일한 전자 메일 서비스에 대해 서로 다른 수신자들은 수락 가능한 내용에 대해서 다른 통계적인 양상을 가질 수 있다. 이는 서비스 제공자에 의한 필터링이 완벽할 수 없다는 것을 의미한다. 따라서, 이러한 분석 도구들이 계속 발전되더라도 효과적이지 못하고 장기적인 도구가 될 수 없으며 근본적으로 스팸을 줄일 수 있는 효과를 거의 갖지 못한다. 이 때문에 이러한 분석 도구들은 두 개의 내재적인 결점을 갖는다. 첫번째는 합법적인 메일이 스팸처럼 잘못 분류될 수 있다는 것이다. 예를 들어, 중요한 업무용 메일이 대량 선전 메일로 분류되는 대신에 배달되지 않는 것이다. 아마도 가장 심각한 문제는 스패머(Spammer)가 유명하고 합법적인 사업으로부터 간주되는 메일을 보낼 때 이다. 이것을 ‘phishing(금융기관 등으로부터 개인정보를 불법적으로 알아내 이를 이용하는 사기수법)’ 이라 부르며, 이로 인해서 중요한 메일의 합법적인 포스팅이 이루어지지 않는 문제가 발생할 수 있다. 두번째 문제점은 항상 서로간에 자신들의 기술들을 적용해야만 하고, 보다 많은 재원을 소비해야만 하고, 그러나 어느 누구도 절대 승리하지 못하는 스패머(Spammer)와 반스패머(Anti-spammer) 사이의 끝없는 싸움이라는 것이다.

스팸 메일 문제 해결을 위한 표준화의 역할

스팸 메일 문제를 해결하기 위해서 각종 유용한 도구를 사용하는 것도 중요하지만 이와 관련된 보다 다양한 문제 정의 및 솔루션을 제시하는 표준 규격을 만들고 이를 적용하는 노력이 강력히 요구된다. 예를 들어, 스팸 관련 사건의 레포팅, 특별한 형태를 갖는 스팸의 특성에 대한 정의, 스팸 억제 데이터의 전송 등에 대한 문제들이 표준화 이슈 사항이 될 것이다. 이러한 표준 이슈의 한 예로 IETF에서 논의되고 있는 인터넷 문서 “An Extensible Format for Email Feedback Reports”를 통해서 확인할 수 있다. 또한, 스팸 문제를 해결하기 위해서는 서로 다른 언어를 사용하는 네트워크 관리자들간의 상호 운영 서비스를 활용한 국제적인 운영에 대한 협력이 요구된다.