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--- email_statistics_2014 [2015-01-01 05:29] – tosihisa@netfort.gr.jp
+++ email_statistics_2014 [2015-01-01 06:13] (現在) – tosihisa@netfort.gr.jp
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 年の振り返りとして，私の個人宛メールに届いた電子メールの統計を取ってみる．何かの役に立つかもしれない．
-  * Date: が 2014年の電子メールは 27266 通受信．
+  * Date: が 2014年の電子メールは 27266 通受信．\\ 1日あたり約74通なので，実感との大きな乖離はない．
   * 27266 通の電子メールは，7057 個の SMTP Serverより受信(IPアドレス数ベース)
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 |Pass|14529|
 |Softfail|6309|
-|None|5236|
 |Fail|942|
+|None|5236|
 |Neutral|164|
 |Permerror|84|
 |Temperror|2|
+|合計|27266|
 円グラフを以下に示す．
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       ['Pass', 14529],
       ['Softfail', 6309],
-      ['None', 5236],
       ['Fail', 942],
+      ['None', 5236],
       ['Neutral', 164],
       ['Permerror', 84],
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 ===== SPF の内訳(IPアドレス数ベース) =====
-メール件数の場合，SPF: Pass のメールサーバから受信するメールが多ければ多いほど，当然割合が高くなる．
+メール件数の場合，Received-SPF: Pass のメールサーバから受信するメールが多ければ多いほど，当然割合が高くなる．
-そこで，IPアドレス数をベースにする．つまり 一つの SMTP サーバから SPF: Pass のメールを1000通受信したとしても1件と数える．
+そこで，IPアドレス数をベースにする．つまり 一つの SMTP サーバから Received-SPF: Pass のメールを1000通受信したとしても1件と数える．
 これで，私宛に届く電子メールのSPF状態がメールサーバ単位で分かる．
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 |Pass|2652|
 |Softfail|2513|
-|None|1447|
 |Fail|623|
+|None|1447|
 |Neutral|133|
 |Permerror|73|
 |Temperror|2|
+|合計|7443|
+合計が SMTP Server の数(7057)と合わない．これは，同じ IP アドレスの電子メールサーバでも，SPF の判定が異なっている可能性があるためと考える．
+<c3>
+{
+  data: {
+    columns: [
+[Pass,2652],
+[Softfail,2513],
+[Fail,623],
+[None,1447],
+[Neutral,133],
+[Permerror,73],
+[Temperror,2],
+    ],
+    type : 'pie',
+  }
+}
+</c3>
+===== 考察 =====
+  * Received-SPF: が，Pass か Softfail か Fail の場合，結果はともかく SPF 自身は設定している（設定しているから，判定できる）．\\ IPアドレス数ベースの場合，Received-SPF: が，Pass か Softfail か Fail の割合の合計は 77.8% であり，SPF を設定していないメールサーバは少数と言える．
+  * Received-SPF: が Pass か Fail かを判定することで，私宛に届いた電子メールの44％は SPAM かどうかを判定できる．\\ とは言え，最近は Received-SPF: Pass の SPAM も増えてきており，Received-SPF: Pass を単純に受け入れるのは難しい．とすると，実際に「確実に弾ける」SPAM は，Received-SPF: Fail の 8.4% と考えるべきか．
+  * 残りの 56% は Softfail あるいは None またはエラーであり，SPF だけでの判定は難しい．
+===== 私見 =====
+  * 2014年時点と粗い単位ではあるが，Received-SPF: None のメールサーバは19%ある．これを多いと見るか，少ないと見るかは意見が異なると思うが，私は多いと思う．SPF の設定は，あまり難しい類のものでは無いが，2015年ではどの様に変わるだろうか．