Фильтрация спама по социальным сетям

комментировать
версия для печати

Простая и несложная в реализации схема для фильтрации спама придумана американскими учеными. Новая технология предусматривает составление карты социальных связей, на основе которой эффективно фильтруется почтовый трафик.

Согласно научной работе «Персональные сети электронной почты: эффективный инструмент фильтрации спама», опубликованной в тематической категории «Беспорядочные системы и нейросети» электронного архива научных работ arXiv.org, данный метод работает примерно на половине всех почтовых сообщений, но если уж система срабатывает, то она срабатывает правильно на 100%.

Новаторская техника выгодно отличается тем, что она простая, быстродействующая (сканируются только заголовки писем) и абсолютно надежная. Благодаря этим преимуществам ее можно использовать для предварительной фильтрации трафика во всех существующих антиспам-фильтрах. П. Оскар Бойкин (P. Oscar Boykin) и Ввани Ройчоудхьюри (Vwani Roychowdhury) из Университета Калифорнии, разработавшие систему, говорят, что их методика должна проявить себя с максимальной эффективностью, если использовать ее совместно с более изощренными методами фильтрации. В такой комбинации станет возможным фильтрация почти всего спама во входящей почте.

Компьютерные специалисты с энтузиазмом восприняли новую методику простого сканирования сетевых структур: «Это похоже на вполне разумную идею, — цитирует журнал Nature Марка Ньюмана (Mark Newman), специалиста по компьютерным сетям Университета Мичигана. — Она ясно основана на фактах, которые нам известны, таких как наличие социальной структуры в сетях электронной почты».

Проблема спама на сегодняшний день является одной из самых актуальных не только в интернете, где мусор составляет 60% всего почтового трафика, но и в мировой экономике, о чем говорил Билл Гейтс на недавнем Всемирном экономическом форуме. Калифорнийские ученые решили подойти к решению этой проблемы, оттолкнувшись от того факта, что большинство электронных писем пересылаются в рамках небольших социальных сетей, которые объединяются в кластеры, где каждый знает каждого посредством максимум одного человека. В своей записной книжке вы вряд ли найдете хотя бы одного человека, который не знает ни одного из ваших знакомых. Или, выражаясь языком научных абстракций, если Алиса знает Боба и Виктора, то письмо от Боба к Виктору никак не может быть спамом. Этот давно известный феномен ограниченности социальных сетей впервые реализован в системах фильтрации спама. Его реализация чрезвычайно проста, потому что спамерские сообщения никогда и никоим образом не вписываются в структуру социальных сетей, если только не подделывается обратный адрес, но это уже другая проблема, которую можно решить известными способами авторизации на почтовых серверах.

Автоматизированная система, разработанная американскими учеными, устанавливается на почтовом сервере и сканирует поля ’from’, ’to’ и ’cc’ во всех почтовых сообщениях, составляя карту социальных сетей по известным нейросетевым алгоритмам. Таким образом автоматически составляется черный список спамеров и «белый» список добропорядочных пользователей.

После кластеризации почтового трафика автоматическая система способна уничтожить примерно 54% спама при такой настройке, когда обеспечивается абсолютная точность фильтрации. При подобной настройке система точно идентифицирует в качестве «спама» или «нормального письма» примерно половину всего почтового трафика, в то время как вторая половина остается неидентифицированной — именно эту, оставшуюся, половину нужно фильтровать более сложными фильтрами с применением лингвистического анализа, самообучающихся шаблонов и т.д.

Другие