====== 2014年に受信した電子メールの統計 ======
2014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.\\ 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)
===== SPF の内訳(メール件数ベース) =====
Received-SPF: に含まれていた判定結果は以下の通り.
^SPF判定結果^件数^
|Pass|14529|
|Softfail|6309|
|Fail|942|
|None|5236|
|Neutral|164|
|Permerror|84|
|Temperror|2|
|合計|27266|
円グラフを以下に示す.
{
data: {
columns: [
['Pass', 14529],
['Softfail', 6309],
['Fail', 942],
['None', 5236],
['Neutral', 164],
['Permerror', 84],
['Temperror', 2],
],
type : 'pie',
}
}
===== SPF の内訳(IPアドレス数ベース) =====
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 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.
^SPF判定結果^件数^
|Pass|2652|
|Softfail|2513|
|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.
{
data: {
columns: [
[Pass,2652],
[Softfail,2513],
[Fail,623],
[None,1447],
[Neutral,133],
[Permerror,73],
[Temperror,2],
],
type : 'pie',
}
}
===== 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.