Peer-to-Peer-basierte kollaborative Spam-Erkennung und Filterung

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1 Der folgende Seminarbericht dient als Grundlage für die Studien-/Diplomarbeit über ein P2P basiertes Spambekämpfungssystem. Für die Studien/Diplomarbeit besonders relevante Stellen sind fett markiert. Peer-to-Peer-basierte kollaborative Spam-Erkennung und Filterung Autor: Andreas Reinhardt Tutor: Dr.-Ing. Oliver Heckmann KOM - Multimedia Kommunikation, Technische Universität Darmstadt Merckstr Darmstadt Germany Abstract Schon seit längerer Zeit haben sich unerwünschte Mails, so genannte Spam oder Junk Mails, zu einem großen Problem des Internet entwickelt. Das Löschen dieser Mails kostete ein durchschnittliches Unternehmen im Jahr 2003 rund 3,1% seiner Mitarbeiter-Produktivität bzw. 1630, mit steigender Tendenz [5]. Im Laufe der Zeit haben sich daher mehrere Ansätze zur Spam-Erkennung mit dem Ziel herausgebildet, möglichst viele Spam-Mails als solche zu markieren, die erwünschten Mails aber keinesfalls auszusortieren. Eine solche falsche Markierung wird als false positive bezeichnet und ist bedeutend schlimmer als eine nicht als Spam markierte Spam-Mail im Posteingang. Die Ansätze zur Erkennung von Spam sind im Einzelnen [1]: Listen-basierte Filter: Durch Halten einer Liste erlaubter Absender (Whitelist) oder einer Liste von nicht akzeptierten Mail-Servern (Blacklist) werden Mails nur eingeschränkt an den Benutzer weitergeleitet. Regel-basierte Filter: Durch Anwenden verschiedener Regeln auf den Quelltext einer Mail (z.b. Analyse von HTML-Tags) wird deren Spam-Wahrscheinlichkeit ermittelt. o Statistische Filter: Jedem Token (z.b. Wort) ist eine Zahl zugeordnet, die angibt, mit welcher Wahrscheinlichkeit dieses Token eine Spam-Mail indiziert. Die kombinierte Wahrscheinlichkeit der Tokens gibt an, wie wahrscheinlich eine Mail Spam ist. Dieser Filtertyp ist selbstlernend. Kollaborative Filter: Jeder Benutzer kann Mails als Spam markieren und deren Inhalt dann über ein Netzwerk allen anderen Benutzern zur Verfügung stellen. Mail-Clients können dann beim Empfangen neuer Mails auf diese Datenbank zugreifen und überprüfen, ob eine Nachricht bereits als Spam bekannt ist.

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3 Zum Schutz der Privatsphäre sollte bei kollaborativen Filtern anstelle der Übertragung von Mails als Klartext ein Message Digest berechnet werden, wie z.b. der in [3] vorgeschlagene 256 Bit lange Nilsimsa-Digest. Unter Verwendung dessen lassen sich auch leichte Variationen derselben Mail schnell als identisch feststellen. Alternativ können auch Block Text Fingerprints [4] eingesetzt werden, mit denen für jede Mail ein aus Ganzzahlen bestehender Feature Vector erzeugt wird. Haben zwei Mails mehrere übereinstimmende Werte in ihren Vektoren, sind sie sehr wahrscheinlich identisch. Die Verwaltung der Digests/Vektoren soll auf Grund der schlechten Skalierbarkeit, der hohen Kosten und des Single Point of Failure nicht auf einem zentralen Server geschehen, sondern durch eine dezentrale Peer-to-Peer-Architektur umgesetzt werden. Folgende Topologien könnten einem Netz zur Spam-Erkennung zu Grunde liegen [2]: Pure Peer-to-Peer-Netze: Alle Peers haben die gleiche Rolle, es gibt keine Hierarchie. Suchanfragen werden durch Flooding weitergeleitet. Ein pures Netz ist unstrukturiert. Super-Peer-Netze: Für eine kleine Menge von Rechnern, ein so genanntes Cluster, stellen ein oder mehrere Mitglieder sog. Super Peers dar. Diese Super Peers wiederum bilden untereinander ein pures P2P-Netz. Ein Super-Peer-Netz ist also hierarchisch aufgebaut, aber unstrukturiert. DHT-Netze: In Netzen mit verteilten Hash-Tabellen (Distributed HashTable) speichert jeder Super-Peer einen Teil der Datenmenge, sowie Zeiger auf eine Teilmenge der verfügbaren Daten. Ein DHT-Netz ist hierarchisch und strukturiert es weiß also, über welchen Super-Peer die gewünschten Daten zu finden sind. Bei der Umsetzung eines kollaborativen Filters in ein pures Peer-to-Peer-Netz stellt jeder teilnehmende Peer den Dienst zur Verfügung, eingehende Anfragen nach Message Digests mit lokal gespeicherten Daten zu beantworten und/oder die Anfrage weiterzuleiten. Zusätzlich können Peers einen Cache für auf Digest-Anfragen empfangene Antworten implementieren. In einem Super-Peer-Netz sollten als Super-Peers Rechner ausgewählt werden, die eine hohe Verfügbarkeit bieten, da der Ausfall eines Super-Peers das gesamte Cluster vom Netz trennt. Zusätzlich kann Redundanz durch mehrere Super-Peers pro Cluster erreicht werden. Benutzer

4 mit wechselnden IP-Adressen oder langsamen PCs können als normale, passive Peers am Netzwerk teilnehmen und müssen somit nicht zum Halten der Daten beitragen. Aufgabe der Super-Peers ist es dann, Listen von Mail-Digests zu speichern, wobei jedem Digest Werte zugewiesen sind, wie oft und von wem er als Spam gemeldet wurde bzw. ein im System bekannter Digest widerrufen wurde. Weitere Funktion sind das Entgegennehmen von Spam- und Widerrufs-Meldungen durch Peers und Eintragen des Digests in die Datenstruktur bzw. Erhöhen des entsprechenden Zählers. Schließlich sollen die Spam-Wahrscheinlichkeiten auf von Peers angefragte Digests zurückgegeben werden. Kann die Anfrage nicht selbst beantwortet werden, so wird sie an andere Super-Peers weitergeleitet. Passive Peers hingegen haben nur die Aufgabe, bei Erhalt einer Mail den Message Digest zu berechnen und ihren Super-Peer abzufragen. Auf Grund der so erhaltenen Antwort kann dann eine Kategorisierung der Mail durchgeführt werden. Zur Umsetzung in ein DHT-Netz stellen sich Message Digests als ungeeignet heraus, da nach dem Nilsimsa-Verfahren bis zu 74 beliebige Abweichungen von Bits im Message Digest immer noch mit hoher Wahrscheinlichkeit auf dieselbe Mail hindeuten und somit eine Abfrage stets an alle Super-Peers weitergeleitet werden würde. Daher sollen hier die Feature Vectors zum Einsatz kommen. Diese beinhalten vorzeichenlose Integer-Werte, die gezielt in einer DHT gespeichert werden können. Bei der Umsetzung in ein DHT-Netz soll es ebenfalls Super-Peers geben, deren Aufgabe es ist, eine verteilte Liste zu halten, in der zu jedem bekannten Zahlenwert die Identifier und Einordnungen der entstammenden Mails gespeichert sind. Zudem müssen Methoden zum Melden oder Widerrufen einer Mail durch Peers angeboten werden. Benutzer können dann beim Empfang einer Mail durch Abfragen aller Elemente des Feature Vectors gezielt die Identifier und Kategorisierungen aller Mails mit denselben Feature Vector-Einträgen ermitteln. Ist ein Identifier mehrfach als Spam oder Nicht-Spam bekannt, kann er zur Klassifizierung einer Mail verwendet werden. Da DHT-Netze den Ausfall von Super-Peers nicht kompensieren können mit jedem das System verlassenden Knoten geht auch ein Teil der Datenstruktur verloren bietet es sich an, entweder nur permanent mit dem Internet verbundene Rechner mit fester IP-Adresse als Super-Peers einzusetzen oder Redundanz durch Überlappung der Datenstruktur zu erreichen. Auch Suchmaschinen-Spam (sog. Spamdexing) und Phishing können mit dem Digestbasierten System erkannt werden, indem die Digests über die Adressen von

5 entsprechenden Seiten ebenfalls in die Datenstruktur aufgenommen und abgefragt werden können. References [1] Ernesto Damiani, Sabrina De Capitani di Vimercati, Stefano Paraboschi, Pierangela Samarati. P2P-Based Collaborative Spam Detection and Filtering. Proc. of the fourth IEEE International Conference on Peer-to-Peer Computing, Zurich, Switzerland, August 25-27, 2004 [2] Ralf Steinmetz, Klaus Wehrle. Peer-to-Peer-Networking & -Computing. Springer-Verlag, Informatik-Spektrum, Heft 1, 2004 [3] E. Damiani, S. De Capitani di Vimercati, S. Paraboschi, P. Samarati. An Open Digestbased Technique for Spam Detection. Proc. of the 2004 International Workshop on Security in Parallel and Distributed Systems, San Francisco, CA USA, September 15-17, [4] F. Zhou, L. Zhuang, B. Zhao, L. Huang, A. Joseph, J. Kubiatowicz. Approximate objectlocation and spam filtering on peer-to-peer systems. Proc. of the ACM/IFIP/USENIX International Middleware Conference, June 2003 [5] Quelle: Nucleus Research (http://www.nucleusresearch.com/research/e50.pdf)

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