====== 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.