Spam Filtering Algorithmen. Referent: Stephan Ziegenaus

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1 Spam Filtering Algorithmen Referent: Stephan Ziegenaus

2 Index Definition Spam Zahlen Adressquellen der Spamversender Whitelisting Blacklisting Content Filtering Distributed Checksum Clearinghouse (DCC) Statistical Token Analysis (STA) durch Bayes sche Filter künstliches neuronales Netz (KNN) Beispiel: SpamAssassin 10 Goldene Regeln gegen Spam

3 Definition Spam Spam ist die Abkürzung für Spiced Pork And Meat der Firma Hormel Foods Junk-Mail, Bulk-Mail UBE - Unsolicited Bulk UCE - Unsolicited Commercial Electronic Mail

4 Zahlen Bundesverband Verbraucherzentrale: 500 Millionen Spam-Mails pro Woche in Deutschland MessageLabs: 55.1% der registrierten s waren Spam Dezember 2003 wurden Mio. registriert, Mio. waren Spam Allein der Download von Spam verursachte im Jahr 2003 weltweit Kosten von über 12 Milliarden Euro

5 Adressquellen der Spamversender Kauf von listen Öffentliche Diskussionsforen Online-Gewinnspiele Per Brute Force (Trial and Error) werden die SMTP- Server mit geeigneten Tools gescannt. Harvester-Tools durchsuchen das WWW nach gültigen Adressen

6 Whitelisting Liste mit vertrauenswürdigen adressen Akkreditierungsfunktion bittet per Antwortmail um Verifizierung des unbekannten Senders Nachteil: hoher Verwaltungsaufwand bei Sender und Empfänger Missverständnisse und Fehler bei der Akkreditierung können zu Nachrichtenverlusten führen

7 Blacklisting Lokale Blacklists: Liste mit nicht gewünschten Absenderadressen zu hoher Verwaltungsaufwand Öffentliche Blacklists: Real-Time Black Lists (RBLs) mit bekannten Spam-Quellen Ursprung der Mail wird ausgewertet IP-Adressen Domains Nachteil: RBLs sind öffentlich, also auch für Spamer zugänglich

8 Content Filtering s nach Schlüsselwörtern durchsuchen Codierung der untersuchen Nachteil: Umgehen durch "unsichtbare" HTML- Kommentare und Steuerzeichen

9 Distributed Checksum Clearinghouse Funktionsprinzip: Anti Spam Software ermittelt über Fuzzy Checksums (unscharfe Prüfsummen welche so angelegt sind, dass sie für nur gering unterschiedliche s dasselbe Ergebnis liefern) eine Prüfsumme und sendet diese an einen Server (Clearinghouse). Dieser antwortet mit der Angabe wie oft diese Mail bereits registriert wurde. Eine mit hohem Bulk count ist entweder Spam oder z.b. aus einer Mailingliste. Für letztere führen die DCC Server Freigabelisten (White List). DCC-Server tauschen wieder untereinander die Bulk Mail Listen aus. Auf Basis der Antwort kann der Client selbst entscheiden ob der Schwellwert für eine Kategorisierung als Spam Mail erreicht ist.

10 Statistical Token Analysis durch Bayes sche Filter Funktionsprinzip: Aufteilen der Mail in Bruchstücke, so genannte Token Lernphase: Einlesen von Spam und normaler Häufigkeit des Auftretens der Token in Spam und Ham bestimmen Häufigkeitswerte in Tabellen abspeichern Produktionsphase Spam-Wahrscheinlichkeit für jedes Token bestimmen Gesamtwahrscheinlichkeit berechnen, ab Schwellwert als Spam kennzeichnen

11 Statistical Token Analysis durch Bayes sche Filter Bayesische Analyse Bayesische Regel; entdeckt vom Mathematiker Thomas Bayes im 18. Jahrhundert Beispiel: Unterstellt man bei einem Menschen eine Größe von über 2,15 Meter, handelt es sich mit einer 60-prozentigen Wahrscheinlichkeit (a) um einen Basketballspieler, hat er einen Basketball unterm Arm, steigt die Wahrscheinlichkeit auf 72 Prozent (b). Bayesischen Regel: ab /( ab + (1-a)(1-b)) Formel: (0.6 x 0.72)/((0.6 x 0.72) + (1-0.6) x (1-0.72)) = 0.79 Woraus sich die kombinierte Wahrscheinlichkeit von 79% ergibt, dass ein 2,15 großer Mensch mit Basketball unterm Arm ein Basketballer ist.

12 Statistical Token Analysis durch Bayes sche Filter Statistical Token Analysis Die Statistical Token Analysis identifiziert Spam und legitime E- Mails durch eine Wort- und Zeichenanalyse der jeweiligen mit Hilfe von Frequenzwerten und statistischen Vergleichen. Eine Datenbank speichert sämtliche Zeichen (Worte und Buchstabensequenzen), zählt und bewertet anschließend die Häufigkeit, mit der sie bisher entweder in analysiertem Spam oder Ham aufgetreten sind. Mit Hilfe dieser Datenbank ist es möglich, für jedes Zeichen sehr schnell einen Wert zu ermitteln, der eine zuverlässige Einschätzung von s als Spam oder Ham erlaubt. Hat STA die 15 interessantesten Zeichenfolgen in jeder Nachricht ausgemacht, liegt hier der Wahrscheinlichkeitswert für Spam über 50 Prozent. Kombiniert man die Bayesischen Analysemethoden mit der Spam- Wahrscheinlichkeit dieser identifizierten Token, erhält man einen Wahrscheinlichkeitswert in Richtung Spam oder Ham für die gesamte -Nachricht.

13 Statistical Token Analysis durch Bayes sche Filter Vorteil des Bayesischen Filter gegenüber Content Filtering: 1. ganze Nachricht wird in betracht gezogen 2. Anpassungsfähig 3. Sprachenübergreifend einsetzbar 4. schwer auszutricksen

14 künstliches neuronales Netz KNN Einfaches Modell des zentralen Nervensystem Vorteilhafte Eigenschaften: Lernfähigkeit Selbstorganisation Generalisierung Anpassungsfähigkeit Die Lernregel ist ein Algorithmus der dem KNN für eine vorgegebene Eingabe eine gewünschte Ausgabe produziert. Lernvorgang: überwacht bestärkt unüberwacht

15 SpamAssassin Perl Implementierung eines Mail-Analyse Systems, durch Module vielseitig erweiterbar (Text, Statistic Token & Headeranalyse, DCC, Blacklisting usw.) Setzt, wenn es eine als Spam identifiziert, einen Header, durch den man die Mail dann vom client des Users herausgefiltert werden kann SpamAssasin ist der Hauptbestandteil des GMX-Spamfilters

16 SpamAssassin Ein Beispiel: X-Spam-Status: Yes, hits=121.3 required=5.4 tests=bayes_90,date_in_future_06_12, MANY_EXCLAMATIONS, NO_REAL_NAME, RCVD_IN_BL_SPAMCOP_NET, RCVD_IN_OPM, RCVD_IN_OSIRUSOFT_COM, USER_IN_BLACKLIST Userspezifische Einstellungen: Anpassen einzelner Scores Freischalten und Sperren einzelner Adressen whitelist_from blacklist_from usw

17 10 Goldene Regeln gegen Spam 1. Vermeiden Sie -Adressen, deren Alias nur aus 3 oder 4 Buchstaben besteht! 2. Benutzen Sie 2 -Adressen! 3. Verwenden Sie Ihre private Hauptadresse nur, wenn Sie tatsächlich mit jemandem kommunizieren wollen! 4. Reagieren Sie niemals auf eine Spam-Mail! 5. Klicken Sie niemals auf einen Link in einer Spam-Mail! 6. Schicken Sie Kettenbriefe oder Virenwarnungen nicht weiter! 7. Verwenden Sie Verteilerlisten oder das Bcc-Feld, wenn Sie eine an mehrere Empfänger versenden! 8. Meiden Sie öffentliche Adressverzeichnisse! 9. Tarnen Sie Ihre -Adresse auf Homepages! 10. Nutzen Sie einen -Dienst mit einem guten Spamschutz.

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