В современном мире электронной почты важно уметь определять источник письма, чтобы избежать мошенничества и фишинга. В этой статье рассмотрим основные способы проверки происхождения электронного сообщения.
Содержание
1. Анализ адреса отправителя
Первое, на что стоит обратить внимание — это адрес электронной почты отправителя. Вот что нужно проверить:
- Доменное имя после символа @ — оно должно соответствовать организации, от имени которой пришло письмо.
- Орфографические ошибки в домене — мошенники часто используют похожие, но неверные адреса.
- Имя отправителя — иногда оно может не соответствовать адресу.
2. Проверка заголовков письма
Заголовки содержат техническую информацию о пути письма. Чтобы их просмотреть:
- В большинстве почтовых клиентов есть опция "Показать оригинал" или "Просмотреть заголовки".
- Найдите строки, начинающиеся с Received: — они показывают серверы, через которые прошло письмо.
- Проверьте поле Return-Path — оно указывает на реального отправителя.
Пример важных полей в заголовках
From: | Видимый адрес отправителя |
Return-Path: | Фактический адрес для ответа |
Received: | Серверы передачи письма |
3. Проверка цифровых подписей
Некоторые письма содержат цифровые подписи (DKIM, SPF, DMARC), которые помогают проверить подлинность:
- DKIM — криптографическая подпись домена отправителя.
- SPF — список серверов, которым разрешено отправлять письма от этого домена.
- DMARC — политика обработки писем, не прошедших проверки.
4. Использование онлайн-инструментов
Существуют сервисы для анализа заголовков писем:
- Анализаторы заголовков (Message Header Analyzers)
- Сервисы проверки IP-адресов
- Инструменты для верификации DKIM/SPF
Что делать, если письмо подозрительное
- Не переходить по ссылкам и не открывать вложения.
- Проверить адрес отправителя и заголовки.
- Связаться с отправителем другим способом для подтверждения.
- Сообщить о фишинговом письме в службу безопасности вашего почтового сервиса.
Умение анализировать происхождение писем помогает защитить себя от киберугроз и сохранить конфиденциальность данных.