E-Mail-Header analysieren: So findest du Spamquellen schnell und zuverlässig

Einen email header zu untersuchen, hilft dir dabei, Phishing-Mails und Botnet-Spam bereits vor dem Öffnen zu erkennen. Durch die Analyse von Kopfzeilen lassen sich Absender, Authentifizierungsprüfung, Zustellkette und Manipulationen zuverlässig nachvollziehen.

Zentrale Punkte

• Headerinformationen liefern technische Details zur Herkunft und Zustellung jeder Nachricht.
• SPF, DKIM und DMARC-Werte zeigen, ob eine Mail legitim oder manipuliert wurde.
• IP-Adressen und Received-Zeilen helfen beim Auffinden des Ursprungsservers.
• Tools zur Header-Analyse erleichtern Auswertung und Visualisierung entscheidender Merkmale.
• Spamindikatoren wie X‑Spam‑Status und BCL‑Werte deuten auf unerwünschte oder gefährliche Inhalte hin.

Was ist ein E-Mail-Header?

Jede E-Mail enthält neben dem sichtbaren Text auch einen unsichtbaren Abschnitt – den E-Mail-Header. Dieser besteht aus Zeile für Zeile gespeicherten technischen Informationen. Er zeigt unter anderem, über welche Server die Nachricht gelaufen ist, wann sie versendet wurde oder wie der Empfänger-Mailserver sie geprüft hat. Auch Authentifizierungsergebnisse und Sicherheitsinformationen befinden sich darin.

Ein vollständiger Header beginnt meist mit der ersten Received-Zeile – diese dokumentiert chronologisch jeden Knotenpunkt in der Zustellkette. Je früher er erscheint, desto näher steht er zur ursprünglichen Quelle. Hinzu kommen Steuerdaten wie Return-Path, Message-ID, Authentication-Results oder X-Spam-Status.

Headerfelder mit Sicherheitsrelevanz

Einige Felder in einem E-Mail-Header sind besonders hilfreich, wenn du den Ursprung einer Spam-Mail feststellen willst. Dazu zählt die vollständige Received-Kette, aber auch Felder wie Authentication-Results und X-Headers.

SPF, DKIM und DMARC-Daten werden ebenfalls im Header übermittelt – z. B. so:

Feld	Beschreibung	Beispiel
Authentication-Results	Ergebnis der Domain-Authentifizierung	spf=pass; dkim=pass; dmarc=fail
Received	Empfangsverlauf durch SMTP-Hops	from mail.example.com (IP) by mx.google.com
X-Spam-Status	Ergebnis der Spamfilter-Prüfung	YES, score=9.1 required=5.0

Spam-Quellen anhand der Received-Zeilen identifizieren

Die Received-Zeilen geben Aufschluss darüber, über welche Serverstationen eine Nachricht transportiert wurde. Dabei steht die letzte Received-Zeile für den ursprünglichen Server – also die echte Quelle. Spamversender nutzen häufig manipulierte Header oder Schleifen, um den Pfad zu verschleiern.

Du solltest zuerst die älteste Received-Zeile betrachten und prüfen, ob darin ungewohnte IP-Adressen, Servernamen oder ungewöhnliche Zeitabweichungen auftauchen. Mit einem Blick auf GeoIP-Mapping oder DNS-Auflösung kannst du herausfinden, wo sich dieser Server befindet und ob er zu einem legitimen Anbieter gehört – oder ob er in bekannten Spamnetzwerken eingetragen ist. In kritischen Fällen hilft ein Abgleich mit Datenbanken wie Spamhaus.

Manipulierte Absender-Informationen erkennen

Häufig manipulieren Spammer die Sichtfeld-Adresse („From:“), Reply-To-Felder oder Return-Path. Ab Sender wird damit vorgetäuscht, die E-Mail komme von einem vertrauenswürdigen Partner oder Kunden. Doch die Header verraten viel über technisch zuständige Mailserver – hier klaffen dann Widersprüche.

Stimmen „From:“ und „Return-Path:“ nicht überein, solltest du stutzig werden. Auch ein Reply-To-Feld, das zu einer gänzlich fremden Domain führt, deutet auf Täuschungsversuche hin. Einige Phishing-Mails enthalten sogar gefälschte DKIM-Signaturen oder angeblich gültige Domainnamen – doch der Header zeigt die tatsächliche Route durchs Netz.

Auth-Prüfungen auslesen: SPF, DKIM und DMARC

Zum Schutz gegen Spoofing und Bot-Mail setzen die meisten Mailserver auf Authentifizierungsverfahren. Diese erzeugen maschinenlesbare Prüfergebnisse, etwa:

• SPF: War der Absender berechtigt, über diese IP zu senden?
• DKIM: Stimmt der Kryptoschlüssel mit der versendenden Domain?
• DMARC: Passen From-Adresse und Authentifizierung zusammen?

Du findest diese Informationen in der Zeile „Authentication-Results:“. Je nach Provider sehen sie unterschiedlich aus, tragen aber oft SPF=pass, dkim=fail oder dmarc=pass. Wenn zum Beispiel DMARC fehlschlägt, die Mail aber optisch korrekt scheint, solltest du den Header weiter analysieren oder zusätzliche DNS-Prüfung durchführen. In solchen Fällen ist es sinnvoll, sich DMARC-Berichte genauer anzusehen – unterstützt durch Tools wie SecureNet für DMARC Reports.

Spam-Bewertung durch Filter: X-Spam-Status und BCL

Viele Mails enthalten zusätzliche Felder, die ein interner Spamfilter eingefügt hat. Dort steht mit einem Punktwert oder Status, wie wahrscheinlich es sich um unerwünschte Inhalte handelt. Besonders verbreitet sind:

X-Spam-Status: Zeigt, ob die Nachricht die Schwelle des internen Filters überschreitet (z. B. YES, score=9.3).

X-Spam-Level: Enthält eine Anzahl von Sternchen („*“), die einen Schwellwert darstellen.

BCL-Wert: Microsoft-family Mails beinhalten Business Category Level – ein Risikofaktor zwischen 0 und 9.

Sind diese Werte sehr hoch, solltest du Nachverfolgung und Absender-Recherche aktiv starten. Entscheidende Hinweise zu Konfiguration und Score findest du oft über Auswertungstools oder Vergleich mit anderen Headern aus demselben Channel.

Analyse-Tools zur Header-Auswertung

Manuelles Durchsehen von Headern kann zeitintensiv sein. Deshalb bieten viele Tools grafische Analyse, zeigen Zwischenschritte farbig an oder erlauben direkte IP-Prüfungen. Beliebte Lösungen sind:

• Microsoft Message Header Analyzer (Office365-kompatibel)
• Google Header Analyzer (für Gmail)
• Mailheader.net (plattformübergreifend, Open-Source)

Diese Werkzeuge heben SPF-, DKIM- oder DMARC-Auswertung explizit hervor. Auch IP-DNS-Zuordnungen, fehlerhafte Konfigurationen oder unvollständige Ketten sind schnell auf einen Blick erkennbar. Ich nutze sie gerne bei der Auswertung von Weiterleitungen oder eingehenden Bulk-Mails.

Logdaten als ergänzende Quelle: Mailserver-Analyse

Neben dem E‑Mail‑Header liefern auch Mailserver-Logs weitere Informationen. Hier kannst du korrelierende Nachrichtenströme, fehlerhafte Zustellungen oder wiederkehrende Absender leicht ermitteln. Besonders in Enterprise-Umgebungen mit Postfix, Exim oder Microsoft Exchange helfen detaillierte Protokolle.

Die Kombination aus Header und Logs ergibt ein vollständigeres Bild. Ich suche zum Beispiel verdächtige Message-ID-Ketten oder IP-Domains, die mehrfach falsche SPF-Daten liefern. Die technische Auswertung lässt sich effizient gestalten – etwa mit Postfix-Logfile-Analysen und automatisierten Bounces.

Einordnung legitimer Transportwege

Nicht jede ungewöhnlich aussehende Header-Zeile ist automatisch verdächtig. Möglicherweise war ein Third-Party-Service zwischengeschaltet: Newsletterdienste, CRM-Systeme oder interne Gateways verändern oft DKIM-/SPF-Einträge. Hier ist Kontext entscheidend.

Du solltest dir regelmäßig Referenz-Header legitimer Absender abspeichern. So erkennst du bei ungewöhnlichen Fällen sofort den Unterschied. Das erhöht die Geschwindigkeit bei Routing-Diagnosen oder kritischen Zustellfehlern.

Spamquellen durch Header-Analyse zuverlässig aufdecken

E-Mail-Header enthalten zahlreiche technische Hinweise, mit denen du Missbrauch und unerwünschte Inhalte viel gezielter erkennen kannst. Du deckst versteckte Serverketten, Authentifizierungsfehler oder gezielte Fälschungen auf. Im Vergleich zur rein inhaltlichen Prüfung ist das deutlich zielführender.

Indem du regelmäßig verdächtige Header überprüfst und Auffälligkeiten dokumentierst, kannst du deine Zustellraten verbessern und dein Mail-Routing absichern. Darüber hinaus schützt du deine Infrastruktur vor Listen-Einträgen und Abuse-Eskalationen.

Erweiterte Vorgehensweisen bei komplexen Fällen

Gerade in größeren Unternehmensumgebungen oder bei intensivem E-Mail-Verkehr kommt es häufig vor, dass mehrere Weiterleitungen und Zwischenstationen in den Received-Zeilen auftauchen. So senden beispielsweise Firmen über externe Mailing-List-Provider oder nutzen zentrale Anti-Spam-Appliances. Dabei entstehen zusätzliche Received- und X-Header-Felder, die auf den ersten Blick verwirrend wirken. In solchen Situationen kann es hilfreich sein, detaillierte Diagramme zu zeichnen oder mithilfe von Header-Analyse-Tools eine automatisierte Auflistung zu erzeugen.

Wenn du häufig mit komplexen Headern zu tun hast, kannst du dir zudem eine Checkliste erstellen. Diese enthält die typischen Elemente und deren erwartete Inhalte. Gib in der Liste an, welche IPs als autorisierte Quellserver in deiner SPF-Zone hinterlegt sind und welche DKIM-Selectoren bei Mails auftauchen sollten. Sobald du Abweichungen findest, ist das ein guter Indikator für eine mögliche Manipulation des Headers.

• Abgleich mit Referenzheadern: Halte Beispiele legitimer Mails deiner Domain bereit.
• Regelmäßige Pflege deiner DNS-Einträge: Veränderte IP-Strukturen sollten immer zeitnah in SPF und DMARC reflektiert werden.
• Berücksichtigung von Weiterleitern: Prüfe, ob ARC (Authenticated Received Chain) angewendet wird, um Authentifizierungsinformationen weiterzugeben.

Message-ID und ihre Bedeutung

Ebenfalls aufschlussreich ist das Feld Message-ID. Jeder versendeten E-Mail wird beim Erstellen oder Transport eine eindeutige Kennung zugewiesen. Manche Spam-Kampagnen nutzen jedoch generische oder vollkommen zufällige Message-IDs, die sich nicht mit dem Absender oder dem Inhalt in Einklang bringen lassen. Auch doppelte Message-IDs oder auffällig simple IDs können auf automatisierte Spamtools hindeuten.

In manchen Fällen kannst du über Logdateien oder Archivsysteme ähnliche Message-IDs finden und dadurch Muster erkennen. Das erlaubt dir, serielle Phishing-Kampagnen schneller aufzuspüren. Wenn die Message-ID außerdem inkonsistent zur Domain im „From:“-Feld ist, erhöht das die Wahrscheinlichkeit, dass hier Absenderinformationen gefälscht wurden.

Ergänzende Sicherheitsstandards: ARC und BIMI

Gerade für komplexe Mailflows mit Weiterleitungen oder Mailinglisten kann die Authenticated Received Chain (ARC) zum Einsatz kommen. Sie ermöglicht es, Authentifizierungsergebnisse über Zwischenstationen hinweg weiterzugeben, damit die Empfänger-Mailserver besser beurteilen können, ob eine Mail legitim ist. Im Header erkennst du dies an Zeilen wie ARC-Seal oder ARC-Authentication-Results. Werden diese Header korrekt geführt, so bleibt eine ursprüngliche DKIM-Signatur auch über eine Weiterleitung hinaus wertbar.

Daneben gibt es neuere Initiativen wie BIMI (Brand Indicators for Message Identification), die ein Logo des Absenders anzeigen kann, sofern DMARC sauber implementiert ist. Zwar ist BIMI kein direkter Bestandteil des E-Mail-Headers im Sinne der Zustellkette, doch es funktioniert nur verlässlich, wenn die Headerdaten wie DKIM und DMARC korrekt auswertbar sind. So bietet BIMI ein visuelles Indiz, ob eine Mail tatsächlich vom Markeninhaber stammt oder ob eine Fälschung vorliegt.

Typische Fehlkonfigurationen und wie du sie findest

Nicht alle auffälligen Header resultieren aus böswilligen Absichten. Oft stecken simple Konfigurationsfehler dahinter. Zum Beispiel kann dein eigener Mailserver versehentlich falsche SPF- oder DKIM-Einträge liefern, wenn du beim Wechsel des Hosters den DNS nicht richtig angepasst hast. Auch Einträge mit „softfail“ anstelle von „pass“ deuten manchmal darauf hin, dass die Absender-IP nicht im SPF-Record enthalten ist.

• Fehlende DKIM-Signatur: Versehentlich nicht aktivierte oder falsch konfigurierte Signing-Dienste.
• Unpassende IPs im SPF-Eintrag: Neue oder gelöschte IPs nicht aktualisiert.
• Vergessene Subdomains: Gerade bei größeren Organisationen werden Subdomains schnell übersehen, sodass dort kein korrekter SPF-Record eingetragen wird.

Stößt du beim Header-Check immer wieder auf dieselbe Fehlkonfiguration, solltest du den DNS-Eintrag des Absenders verifizieren und eventuelle Tippfehler korrigieren lassen. So senkst du die False-Positives-Quote für legitime Mails und steuerst gleichzeitig die effektive Spam-Abwehr.

Überwachung und Reaktionszeiten

Eine effektive Anti-Spam-Strategie setzt voraus, dass du auffällige Mails schnell erkennen und entsprechend reagieren kannst. Je nachdem, wie groß dein Netzwerk ist oder wie viele Mails du täglich empfängst, lohnt sich eine Automatisierung. Viele Unternehmen richten SIEM- oder Log-Management-Systeme ein, die E-Mail-Header automatisch durchforsten und auf Bedrohungen prüfen. Dabei werden bestimmte Schwellenwerte definiert, ab denen ein Vorfall gemeldet wird.

Eine weitere sinnvolle Maßnahme ist die regelmäßige Schulung von Mitarbeitern, die im Kundensupport oder im IT-Team arbeiten. Sie sollten wissen, wie sie die gröbsten Spam-Indikatoren im Header unmittelbar erkennen können. So kannst du verhindern, dass eine kritische Mail zu lange im System bleibt, bevor sie als Gefahr identifiziert wird. Wenn ein Vorfall erkannt ist, unterstützt eine klare Incident-Response-Routine bei der weiteren Untersuchung. Hier kommen dann die im Artikel beschriebenen Tools und Techniken erneut zum Einsatz.

Einbindung der Headeranalyse in den Gesamt-Sicherheitsprozess

Eine gründliche Headeranalyse sollte nie isoliert stattfinden. Du kannst sie mit weiteren Sicherheitsmaßnahmen verknüpfen, um eine ganzheitliche Abwehrkette zu erzeugen. Beispielsweise prüfst du nach dem Auffinden einer verdächtigen IP-Adresse nicht nur den SPF-Status, sondern führst auch eine Antivirus- und Link-Analyse im Nachrichtentext durch. Wahre Botnet-Spam-Wellen basieren oft auf mehrfachen Angriffswinkeln, darunter manipulierte Anhänge, gefälschte Links oder Trojaner.

Wenn du einen einheitlichen Security-Stack betreibst, kannst du die Ergebnisse aus der Headeranalyse auch mit Informationen aus Firewalls, Endpoint-Security oder Webserver-Logs verbinden. Eine IP, die gerade bei mehreren Diensten failed logins oder DDoS-Attacken verursacht, ist besonders verdächtig, wenn sie gleichzeitig in E-Mail-Received-Zeilen auftaucht. So erreichst du eine deutlich schnellere Reaktionszeit und eine umfassende Sicherheitsbewertung.

Best Practices für eine effiziente Headerauswertung

Um langfristig erfolgreich zu sein, empfiehlt es sich, einige Grundprinzipien bei der Headerauswertung einzuhalten. Dazu zählen:

• Systematisch vorgehen: Arbeite gemäß einer festgelegten Reihenfolge, z. B. zuerst Received-Zeilen, dann Authentifizierungsergebnisse, abschließend X-Headers.
• Regelmäßig aktualisieren: Halte Knowledge-Bases und Referenzheader zu deinen wichtigsten Kommunikationspartnern auf dem neuesten Stand.
• Automatisierte Tools nutzen: Manches lässt sich schneller und sicherer über spezialisierte Analysetools erledigen – insbesondere in großvolumigen Umgebungen.
• Nachhaltig dokumentieren: Jede Auffälligkeit im Header kann Teil eines größeren Musters sein. Nutze interne Tickets oder Protokolle, um Vorfälle nachvollziehbar zu verwalten.

Besonders in Teams bietet es sich an, eine Wissensdatenbank zu führen und spezielle E-Mail-Beispiele zu sammeln – inklusive Header, Authentifizierungsergebnissen und einer kurzen Zusammenfassung der Analyse. So können auch neue Kollegen schnell lernen, worauf es bei der Beurteilung einer verdächtigen E-Mail ankommt.

Gemeinsamer Nutzen für Absender und Empfänger

Eine saubere und nachvollziehbare E-Mail-Infrastruktur ist nicht nur für Empfänger wichtig, sondern auch für dich als Absender. Wer professionelle Newsletter oder Transaktionsmails versendet, muss sicherstellen, dass alle Authentifizierungsmechanismen korrekt konfiguriert sind. Sonst landen Mails womöglich ungewollt im Spam-Ordner. Ein korrekter SPF-Eintrag, gültige DKIM-Signaturen und eine passende DMARC-Richtlinie sorgen dafür, dass seriöse Absender sofort erkennbar sind und seltener in fragwürdigen Filtern hängenbleiben.

Empfänger wiederum profitieren von klar ersichtlichen Routen und Authentifizierungsresultaten, da sie potenzielle Angriffe oder Fälschungsversuche weitaus schneller auffinden können. So entsteht beidseitig ein transparenter E-Mail-Austausch, der Vertrauen schafft und Angriffsflächen minimiert.

Zusammenfassung

Die Headeranalyse gehört zu den wichtigsten Techniken, um E-Mail-Verkehr zu prüfen und Spam- oder Phishing-Angriffe zu erkennen, bevor sie Schäden anrichten. Mit dem Blick in Received-Ketten, Authentifizierungsprüfungen (SPF, DKIM, DMARC) und gezielt eingefügten Feldern wie X‑Spam‑Status oder BCL-Werten enttarnst du Hidden Tricks und gezielte Täuschungsversuche. In komplexen Umgebungen hilft es, systematisch vorzugehen, Referenzheader zu pflegen und Abweichungen genau zu dokumentieren. Gleichzeitig lohnt es sich, Tools und Loganalysen zu kombinieren, um verlässliche Resultate zu erhalten.

Wer regelmäßig E-Mail-Header analysiert und sich mit den dabei aufgedeckten Mustern auseinandersetzt, profitiert nicht nur durch mehr Sicherheit und geringere Spamquoten, sondern verbessert auch die eigene Zustellrate. Eine strukturierte Vorgehensweise, die richtigen Tools und ein solider Wissensfundus über DNS-Records, Mailserver-Verhalten und fiaskoanfällige Konfigurationen sind die Schlüssel zu einem ausfallsicheren und verlässlichen Mailverkehr.