Ob eine E-Mail-Adresse bei Spammern landet, hat oft nichts mit Pech zu tun. Adresslisten werden im Darknet gehandelt, automatisiert aus Webseiten ausgelesen oder einfach systematisch durchprobiert. So füllen sich die Postfächer mit Massen-Mails, die im Alltag vor allem eines sind: lästig. Zwischen all diesen unerwünschten Nachrichten können sich jedoch auch Phishing-Mails verstecken, mit denen Betrüger versuchen, an Zugangsdaten, Zahlungsinformationen oder Zugriff auf Unternehmenssysteme zu gelangen.
Wer täglich zahlreiche unerwünschte Nachrichten aussortieren muss, wird irgendwann unaufmerksam. Genau das können Angreifer ausnutzen. Ein wirksamer Mailfilter muss deshalb nicht nur die Masse an Spam reduzieren, sondern auch Phishing-Mails zuverlässig erkennen. Denn zwischen einer harmlosen Werbemail und einem gezielten Betrugsversuch liegt manchmal nur ein einziger Klick.
Was ist Spam?
Spam bezeichnet unerwünschte Massen-E-Mails, meist mit kommerziellem Hintergrund: Produktwerbung, Gewinnspiele oder fragwürdige Geldanlagen gehören zu den typischen Beispielen. Nach deutschem Recht ist der Versand solcher Werbung ohne Einwilligung verboten. In der Praxis landet sie trotzdem massenhaft in den Postfächern.
Spam kostet Zeit, füllt den Posteingang und erschwert es, zwischen all den unerwünschten Mails die wirklich wichtigen Nachrichten im Blick zu behalten. Für sich genommen ist Spam dabei meist harmlos – zumindest im Vergleich zu dem, was sich hinter einer gezielten Phishing-Mail verbergen kann.
Nach Angaben der Verbraucherzentrale bestehen inzwischen 60 bis 90 Prozent des weltweiten E-Mail-Verkehrs aus Spam.
Was ist Phishing?
Phishing ist im Vergleich zu Spam immer böswillig. Hier geht es nicht einfach darum, möglichst viele Nachrichten zu verschicken. Ziel ist es, den Empfänger zu täuschen und über gefälschte Absenderidentitäten oder psychologischen Druck an Zugangsdaten, Zahlungsinformationen oder direkten Zugriff auf Unternehmenssysteme zu gelangen.
Die Betrüger geben sich beispielsweise als Bank, Vorgesetzter oder bekannter Dienstleister aus. Ihre Nachrichten sind mittlerweile oft erstaunlich gut gemacht. Rechtschreibfehler oder andere offensichtliche Auffälligkeiten, an denen sich Phishing früher häufig erkennen ließ, reichen längst nicht mehr als Warnsignal aus.
Bei Spear-Phishing wird es noch gezielter: Angreifer recherchieren vorab Namen, Projekte oder interne Abläufe, um eine Nachricht möglichst glaubwürdig wirken zu lassen. Solche Mails fallen technisch oft nicht auf, weil sie bewusst unauffällig gestaltet sind.
Wo verschwimmen die Grenzen zwischen Spam und Phishing?
Ganz so einfach lässt sich die Grenze zwischen Spam und Phishing also nicht ziehen. Auch Phishing-Mails werden häufig massenhaft und ohne vorherige Einwilligung verschickt. In der Praxis lässt sich Phishing deshalb als besonders gefährliche Unterkategorie von Spam verstehen.
Der entscheidende Unterschied liegt in der Absicht: Bei Spam geht es meist darum, Aufmerksamkeit zu bekommen oder etwas zu verkaufen. Phishing verfolgt dagegen ein konkretes betrügerisches Ziel. Der BSI-Lagebericht 2025 bestätigt diese Entwicklung: Phishing konzentriert sich längst nicht mehr nur auf klassisches Finance-Phishing, sondern breitet sich zunehmend auf Branchen wie Online-Handel und Logistik aus.
Genau diese Überschneidung macht die Abwehr schwierig. Ein Filter, der nur auf klassische Spam-Muster achtet, etwa Massenversand, bekannte Werbeformulierungen oder eine auffällige Absenderreputation, erkennt gezieltes Phishing nicht zuverlässig. Eine individuell formulierte Nachricht kann schließlich genau darauf ausgelegt sein, nicht wie Spam auszusehen.
Doch auch ein Filter, der ausschließlich nach inhaltlichen Betrugsmerkmalen sucht, löst das Spam-Problem ebenfalls nicht. Das große Volumen an klassischem Spam bleibt bestehen und verstopft weiterhin den Posteingang.
Ein wirksamer Mailfilter muss daher die Masse an unerwünschten Mails zuverlässig herausfiltern und gleichzeitig lernfähig genug sein, um neue, gezielte Betrugsmuster zu erkennen – auch solche, die noch nicht in internationalen Datenbanken erfasst sind.
Spam vs. Phishing im Überblick
| Spam | Phishing | |
|---|---|---|
| Ziel | Kommerzielle Werbung, teils Verbreitung von Schadsoftware | Diebstahl von Zugangsdaten, Zahlungsinformationen oder Systemzugriff |
| Absicht | Meist kommerziell, nicht zwingend betrügerisch | Immer betrügerisch |
| Erkennbarkeit | Meist an typischen Mustern erkennbar (Massenversand, Werbesprache) | Oft bewusst unauffällig gestaltet, teils hochgradig personalisiert |
| Beispiele | Produktwerbung, Gewinnspiele, Geldanlage-Angebote | Vermeintliche Kontosperrung, dringende Zahlungsaufforderung vom „Chef“ |
Warum CoreBiz Pure Mail Filter der richtige erste Schritt ist
Genau an dieser doppelten Anforderung setzt CoreBiz Pure Mail Filter (PMF) an. Auf Basis von Rspamd bewertet PMF jede eingehende Mail nach zahlreichen Kriterien und weist ihr einen Score zu, statt sie pauschal abzuweisen. Die Klassifikation erfolgt per Header, die Sortierung übernimmt die Groupware, ein Vorgehen, das konform mit der deutschen Gesetzgebung ist.
Drei Elemente sorgen dafür, dass PMF auch über den klassischen Massen-Spam hinaus wirksam bleibt:
- Eine eigene Spamtrap: CoreBiz Engineering betreibt eine eigene Spamtrap und pflegt eigene Regelwerke. Neue Muster, auch solche, die bei internationalen Anbietern noch nicht auffallen, werden fortlaufend erfasst.
- Ein lernender Filter: Der Bayes-Filter wertet aus, wenn Anwender Mails manuell in den Spam-Ordner verschieben oder daraus entfernen, und passt die Klassifikation entsprechend an.
- Individuelle Kontrolle: Jeder Anwender kann eigene Allow- und Blocklists pflegen, die die automatische Klassifikation überstimmen. Administratoren steuern zusätzlich eine zentrale Liste.
Das Ergebnis ist eine niedrige False-Positive-Rate, weniger unerwünschte Mails im Posteingang und ein Filter, der sich mit neuen Bedrohungsmustern weiterentwickelt, statt statisch zu bleiben. Denn Spam und Phishing sind zwei Seiten desselben Problems. Während die eine für Masse sorgt, nutzt die andere genau diese Masse, um sich darin zu verstecken.
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