Detecção de Spams Utilizando Conteúdo Web Associado a Mensagens - PDF
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Maria Luiza Fidalgo Braga
1 XXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos 455 Detecção de Spams Utilizando Conteúdo Web Associado a Mensagens Marco Túlio C. Ribeiro 1, Leonardo Vilela Teixeira 1, Pedro H. Calais Guerra 1 Adriano Veloso 1, Wagner Meira Jr. 1, Dorgival Guedes 1 Cristine Hoepers 2, Klaus Steding-Jessen 2, Marcelo H. P. C. Chaves 2 1 Departamento de Ciência da Computação - Universidade Federal de Minas Gerais Belo Horizonte, MG 2 CERT.br - Centro de Estudos, Resposta e Tratamento de Incidentes de Segurança no Brasil NIC.br - Núcleo de Informação e Coordenação do Ponto br, São Paulo, SP Abstract. In this paper we propose a strategy of spam classification that exploits the content of the Web pages linked by messages. We describe a methodology for extracting pages linked by spam and we characterize the relationship among those pages and the spam messages. We then use a machine learning algorithm to extract features found in the web pages that are relevant to spam detection. We demonstrate that the use information from linked pages can significantly outperforms current spam classification techniques, as portrayed by Spam Assassin. Our study shows that the pages linked by spams are a very promising battleground, where spammers do not hide their identity, and that this battleground has not yet been used by spam filters. Resumo. Neste trabalho propomos uma estratégia de detecção de spams que explora o conteúdo das páginas Web para as quais mensagens apontam. Descrevemos uma metodologia para a coleta dessas páginas, caracterizamos a relação entre as páginas e as mensagens de spam e, em seguida, utilizamos um algoritmo de aprendizado de máquina para extrair as informações relevantes para a detecção de spam. Mostramos que a utilização de informações das páginas mencionadas melhora significativamente a classificação de spams e hams, gerando um baixo índice de falsos positivos. Nosso estudo revela que as páginas apontadas pelos spams ainda são um campo de batalha não explorado pelos filtros, onde os spammers não se preocupam em esconder a sua identidade. 1. Introdução Spam é um problema que tem acompanhado o desenvolvimento e popularização da Internet [Hayes 2003] e tem sido um meio usual de enviar mensagens relacionadas à obtenção de dados pessoais com objetivos ilícitos (phishing) e para a disseminação de códigos maliciosos [Milletary 2005]. O fato do custo de envio de s ser muito baixo serve como incentivo ao uso do correio eletrônico para o envio de s comerciais não solicitados em grandes quantidades [Cerf 2005], e os servidores de correio eletrônico têm que lidar
2 456 Anais com o fato de que entre 82% e 92% das mensagens recebidas são spam [MAAWG 2009]. O prejuízo que essa prática acarreta a empresas e à sociedade é avaliado em bilhões de dólares [Sipior et al. 2004]. O problema do spam é análogo a uma corrida armamentista (chamada comumente de spam arms race [Guerra et al. 2010]). Isso significa que há uma evolução constante tanto de técnicas de detecção de mensagens indesejadas como da sofisticação das tecnologias adotadas pelos spammers. Nesta corrida, cada um tenta se sobrepor ao outro e a mudança na estratégia de um lado induz a mudanças na estratégia do adversário. Os filtros anti-spam adotam, comumente, estratégias baseadas em filtragem de conteúdo de mensagens, como o Spam Assassin [SpamAssassin 2008] e listas de bloqueio [Cook et al. 2006]. As duas estratégias são complementares, uma vez que a primeira trata do conteúdo da mensagem em si e a segunda trata das estratégias que o spammer utilizou para disseminar a mensagem. Vale notar que o objetivo final do spammer é ser atrativo o suficiente para o receptor tomar alguma ação seja esta comprar algum produto ou seguir algum elo de navegação. Os filtros baseados em conteúdo obrigam o spammer a ofuscar suas mensagens, de forma que o spammer tem um compromisso entre manter o legível (e atingir menos caixas de entrada) e comprometer a legibilidade, possivelmente atingindo mais usuários. As estratégias dos spammers para evitar as listas de bloqueio, por outro lado, não comprometem a qualidade das suas mensagens. Com o advento e popularização de técnicas de contaminação de máquinas por códigos maliciosos que podem transformar qualquer máquina de usuário em um bot, uma ferramenta para redistribuição de spam (entre outros usos), estratégias baseadas em listas de bloqueio têm se tornado menos eficientes [Ramachandran et al. 2006]. A iminente troca de versão do protocolo IP (da versão 4 para a versão 6) provavelmente criará dificuldades ainda maiores para o sucesso das listas de bloqueio, uma vez o aumento da faixa de endereços disponíveis tornará mais difícil manter as listas de bloqueio atualizadas. Em um trabalho recente, [Guerra et al. 2010] caracterizaram a adaptação dos filtros em relação às estratégias utilizadas por spammers e mostraram como certas características são exploradas ao longo do tempo. Um aspecto do spam que ainda não é explorado pelos filtros e, consequentemente, não é ofuscado pelos spammers, é o conteúdo das páginas Web apontadas pelas URLs contidas nos spams. Muitas vezes essas páginas estão até mesmo fora do controle dos spammers, pertencendo a empresas externas que os contratam para divulgar seus produtos. [Pu and Webb 2006] mostraram que pelo menos uma URL aparece em 85% a 95% dos spams presentes em todos os meses analisados por eles. Já [Guerra et al. 2008] reportam que 96,5% das campanhas de spam observadas por eles continham pelo menos uma URL. Esse números indicam que técnicas que considerem o conteúdo das páginas como evidência para detecção e mitigação do spam pode ter impacto bastante positivo. Neste trabalho, mostramos que essas páginas podem oferecer informações valiosas acerca da natureza dos spams. Apesar de a obtenção dessas páginas implicar em um custo potencialmente alto para ser incluído em todos os servidores de correio eletrônico, essa informação pode contribuir para o desenvolvimento de novas ferramentas de identificação de spam. Utilizamos duas bases de dados históricas de spams e mensagens legítimas
3 XXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos 457 (também chamadas hams), SpamArchive [Guenter 2010] e Spam Assassin 1, para construir uma base de dados que relaciona mensagens e páginas. Utilizando essa base como estudo de caso, mostramos que a utilização das páginas melhora a detecção de spam em aproximadamente 10%, sem causar um aumento no índice de falsos positivos. As contribuições deste trabalho, portanto, são (i) a disponibilização de uma base de dados que relaciona mensagens de spam às páginas apontadas por elas e (ii) a proposta de uma metodologia para a detecção de spam através do conteúdo das páginas apontadas pelas mensagens. Mostramos que as páginas mencionadas nas mensagens de correio eletrônico são um campo de batalha promissor e que a informação proveniente das páginas ainda não é explorado pelos filtros. O restante deste trabalho é organizado da seguinte forma: a seção 2 apresenta os trabalhos relacionados, a seção 3 descreve como a base de dados utilizada no trabalho foi obtida e apresenta uma caracterização da mesma; em seguida, aseção 4 detalha a metodologia utilizada e os resultados são apresentados e discutidos na seção 5; finalmente, as conclusões são apresentadas na seção Trabalhos Relacionados O comportamento dinâmico dos spammers já foi discutido em diversos trabalhos. Novas técnicas de envio de spam são documentadas em relatórios periódicos gerados por empresas de segurança, com estatísticas sobre as inovações e tendências do spam. O spam arms race tem sido caracterizado em trabalhos como [Fawcett 2003], que identificaram algumas estratégias que spammers começaram a utilizar em 2002, como ofuscações de palavras para reduzir a eficácia de filtros bayesianos. [Guerra et al. 2010] caracterizou a natureza evolutiva tanto do ponto de vista dos spammers quanto do ponto de vista dos filtros anti-spam. Em [Upasana and Chakravarty 2010], é apresentado um survey sobre técnicas de identificação de spam baseadas em classificação de texto. Um filtro que faz uso de grande parte das estratégias conhecidas atualmente é o Spam Assassin [SpamAssassin 2008], que utiliza filtros bayesianos e listas de bloqueio DNS. Além disso, o Spam Assassin também conta com um conjunto de regras, geralmente representadas por expressões regulares, que são comparadas com os campos body ou header de cada mensagem. Ou seja, o Spam Assassin é um filtro que lida tanto com características do corpo da mensagem quanto características de rede. Em [Ramachandran et al. 2006], foi feito um estudo sobre a efetividade de listas de bloqueio baseadas em DNS em relação a botnets. Os resultados preliminares indicam que apenas 5% de todos os IPs dos bots estudados apareciam na lista de bloqueio utilizada. Em [Sinha et al. 2008], é feita uma avaliação de várias listas de bloqueio, e mostra-se que as listas de bloqueio apresentam um número significativo de falsos negativos e falsos positivos. Devido aos problemas potenciais de listas de bloqueio, é necessário a descoberta de novas técnicas. Um método de detecção de spam baseado em características das URLs, como propriedades do endereço IP (incluindo a presença do mesmo em uma lista de bloqueio), propriedades de WHOIS, propriedades de domínio e propriedades geográficas é proposto em [Ma et al. 2009]. O autor não utiliza o conteúdo das páginas apontadas pelas URLs. 1 Disponível em
4 458 Anais Em [Webb 2006] construiu-se uma base de dados com páginas apontadas por spams da base de dados Spam Archive [Guenter 2010] no período entre novembro de 2002 e janeiro de Porém, essa base de dados tem como foco Web Spam, e não relaciona cada página a uma mensagem de spam, de forma que não pudemos utilizá-la. Dessa forma, nosso trabalho é o primeiro, até onde sabemos, a empregar o conteúdo de páginas como evidência para identificação de spams, e o primeiro a disponibilizar uma base de dados que relaciona spams a páginas Web. 3. Base de Dados de Páginas de Spam Em [Pu and Webb 2006], mostrou-se que pelo menos uma URL aparece em 85% a 95% das mensagens de spam no Spam Archive no período entre 2004 e 2006, enquanto [Guerra et al. 2008] reportaram que 96,5% de suas campanhas continham pelo menos uma URL. Apesar disso, a coleta de páginas de spam ainda é uma tarefa desafiadora. [Anderson et al. 2007] mostra que poucas páginas têm um tempo de vida maior do que 13 dias, ou seja, a coleta das páginas tem que ser feita em um período próximo do instante que a mensagem foi disseminada. Entre julho e dezembro de 2010, nós obtivemos as mensagens de spam da base de dados Spam Archive diariamente (a base também é atualizada diariamente), de forma a obter as mensagens de spam mais recentes. Em seguida, extraimos as URLs do corpo das mensagens 2 e utilizamos expressões regulares simples para remover imagens e executáveis. Em seguida, carregamos e armazenamos as páginas 3. No caso de mensagens que continham múltiplas URLs, todas as URLs foram carregadas e armazenadas. Várias URLs continham redirecionamentos; nesse caso, seguimos todos os redirecionamentos e armazenamos o conteúdo final da página. Para cada uma das páginas obtidas com sucesso, armazenamos dois arquivos: o primeiro contém o conteúdo HTML da página e o outro contém as informações da sessão HTTP associada ao carregamento da página, contendo vários cabeçalhos. Além disso, associamos a página baixada com a mensagem correspondente. As características da base de dados obtidas são mostradas na Tabela 1, e a distribuição do número de páginas baixadas por mensagem é mostrada na figura 1. Percebe-se que a grande maioria das mensagens contém poucas URLs. Vale notar que só consideramos parte da base de dados, em particular as mensagens para as quais pelo menos uma página foi baixada Metodologia Tabela 1. Descrição da base de dados obtida Número de mensagens Número de páginas Número médio de páginas baixadas por mensagem 2,49 A técnica para detecção de spam que propomos se baseia nas páginas apontadas por URLs em mensagens de spam. Apesar de o acesso a essas páginas implicar em um custo extra, 2 Utilizando os módulos Perl URI::Find e HTML::LinkExtor 3 Utilizando a biblioteca de transferências de URLs libcurl [Libcurl 2010] 4 Mais informações e a base utilizada podem ser encontrados em marcotcr/spampages
5 XXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos 459 Figura 1. Distribuição do número de páginas baixadas por mensagem em uma implementação em produção nossa técnica poderia funcionar de forma complementar a outras estratégias de classificação de spam. Ao se analisar uma mensagem, carrega-se as páginas identificadas por URLs contidas na mesma e verifica-se se essas páginas possuem conteúdo que seja associado com campanhas de spam da mesma forma que um filtro de conteúdo avalia o corpo da mensagem, mas nesse caso considerando o conteúdo da página. Esse conteúdo é então combinado com as outras características da mensagem (dadas pelo Spam Assassin) e o par (mensagem, página) é classificado para identificar hams e spams. Nesta seção descrevemos as operações em cada uma dessas etapas. O processo é ilustrado pelo diagrama apresentado na figura 2 e pelo exemplo apresentado ao final Processamento da página Após a identificação das URLs nas mensagens e o acesso às páginas por elas identificadas, utilizamos o navegador lynx [Lynx 2010] como um filtro para formatar a página em modo texto, retirando tags HTML e javascripts. Essa etapa é importante para eliminar ruídos devidos a pequenas mudanças de formatação e facilitar a representação de cada página para fins de detecção. Utilizando o lynx, temos uma representação bem próxima da representação que um usuário que visitasse a página teria. O programa gera um dump da página formatada para visualização, que é então utilizada pelo classificador associativo Classificação da página Para classificar a página, utilizamos um algoritmo de aprendizado associativo sob demanda [Veloso et al. 2006]. Optamos por esse algoritmo por (i) ter bom desempenho para utilização em tempo real (o algoritmo consegue classificar em média 111 páginas por segundo), (ii) gerar um modelo de boa legibilidade (que pode ser facilmente transformado em um conjunto de expressões regulares, como as do Spam Assassin) e (iii) ser
6 460 Anais Figura 2. Diagrama ilustrativo da metodologia bem calibrado [Veloso et al. 2008]. Essa última característica significa que o algoritmo gera uma probabilidade de cada previsão estar certa, ou seja, as previsões com mais certeza são mais confiáveis. O algoritmo produz regras do tipoχ c, ondeχéum conjunto de termos ecéaclasse (spam ou ham). Cada uma dessas regras tem uma certa frequência (que chamamos de suporte) e uma confiança, que é dada pelo número de instâncias que são classificadas corretamente pela regra dividido pelo número de instâncias que contém o conjunto de termosχ. O resultado final da classificação de cada página é a classe predita pelo algoritmo e a certeza da predição, medida entre 0 e 1. Como o algoritmo é bem calibrado, a certeza da predição é confiável, e pode ser levada em consideração ao avaliar-se o peso associado à classificação de uma página. Uma das dificuldades da detecção de spam é a assimetria entre o custo de se classificar um spam incorretamente e o custo associado aos diferentes tipos de erro. Um falso negativo simplesmente causa alguma irritação, i.e., o usuário recebe uma mensagem indesejada. Por outro lado, um falso positivo pode ser crítico: uma mensagem importante pode nunca chegar à caixa de entrada do usuário, se for filtrada pelo servidor [Fawcett 2003]. Em virtude do alto custo de se classificar uma mensagem legítima como spam, empregamos também a noção de custo de classificação. O custo de uma classe mede o quão caro é classificar incorretamente uma instância dessa classe. Ao ponderar todas as regras obtidas para uma determinada instância, o algoritmo faz uma soma ponderada das regras levando em conta a confiança e o custo de cada classe, de forma a valorizar mais regras que apontam para classes de custo mais alto. Isso implica que quanto maior o custo, mais certeza o algoritmo precisa ter para classificar uma página como spam. Como o classificador associativo necessita de instâncias de ambas as classes (spam
7 XXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos 461 e ham), utilizamos uma base de dados pública de hams, fornecida pelo próprio Spam Assassin, como já citado. Para instâncias da classe spam, utilizamos a base de dados descrita na seção anterior Classificação da mensagem Há várias maneiras de se ponderar o resultado da classificação das páginas. Uma delas é associar um peso p à classificação da página, e ponderar p com as outras características já obtidas na mensagem. No Spam Assassin, por exemplo, uma mensagem é considerada spam se ela atinge 5 ou mais pontos (que são obtidos através das regras e listas de bloqueio). Uma forma de incorporar a nossa técnica ao Spam Assassin seria adicionar x pontos a uma mensagem se o algoritmo descrito na subseção anterior classificou a página como spam. Outra forma seria adicionar x c pontos à mensagem, onde x é um valor pré-determinado e c é a certeza da predição. Dessa forma, páginas com maior chance de serem identificadas como spam acarretariam em pontuações mais altas para as suas respectivas mensagens. Outra forma seria eliminar completamente o uso de listas de bloqueio, e substituí-las pela nossa técnica. Essa forma pode ser interessante quando os recursos de rede disponíveis são limitados, uma vez que tanto as listas de bloqueio quanto a estratégia baseada em páginas exigem uma consulta a algum servidor externo. Naturalmente, mensagens que não possuam URLs não podem ser classificadas pela nossa técnica. Essas mensagens podem ser filtradas pelos métodos convencionais de detecção de spam. Porém, como já foi mostrado, mais de 85% das mensagens contém URLs [Pu and Webb 2006] [Guerra et al. 2008] Exemplo ilustrativo Apresentamos um exemplo da aplicação da nossa técnica passo a passo. Escolhemos uma mensagem de spam obtida do Spam Archive no mês de outubro de A figura 3 mostra o corpo da mensagem (omitimos grande parte dos cabeçalhos por questão de espaço). Percebe-se que a mensagem é bem concisa, e ofuscada. O Spam Assassin sem listas de bloqueio encontra apenas a seguinte regra: Regra Significado Pontuação HTML MESSAGE Há HTML na mensagem A pontuação resultante, portanto, é O Spam Assassin com listas de bloqueio ativadas encontra as seguintes regras: Regra Significado Pontuação HTML MESSAGE Há HTML na mensagem RCVD IN BRBL LASTEXT Lista de bloqueio DNS BRBL URIBL BLACK Há alguma URL contida em uma lista de bloqueio A pontuação resultante é 3,4 ainda insuficiente para classificar a mensagem como spam. Um excerto da página apontada pelas URLs dessa mensagem é ilustrado na figura 4. Percebe-se, neste caso, que o conteúdo da mensagem e o conteúdo da página são totalmente diferentes. O conteúdo da página é transformado, então, em um conjunto de
8 462 Anais Figura 3. Mensagem de spam extraída do Spam Archive palavras (através do navegador lynx), que é entregue ao classificador associativo, que já dispunha de um conjunto de páginas de spam e não-spam como treino (no caso, as outras páginas armazenadas do Spam Archive e a base de dados de ham do Spam Assassin). O classificador associativo encontra um conjunto de regras, das quais alguns exemplos são: Regra Suporte Confiança viagra Spam 36.70% 99.84% levitra Spam 34.01% 99.90% rather Ham 2.97% 67.30% Por fim, o resultado final do classificador associativo é que a página é spam, com 90% de certeza. Supondo que tenhamos pré-definido que o peso das páginas seria 4 c, sendocacerteza do classificador associativo. Percebe-se que o valor decédeterminante na pontuação final da mensagem, de forma que as páginas que o classificador associativo tem menos certeza recebem uma pontuação menor. Essa página, portanto, teria pontuação igual a 3,6. Somando-se a pontuação obtida pelo Spam Assassin com a pontuação da página, temos uma pontuação igual a 7,0 mais do que suficiente para classificar a mensagem como spam. 5. Resultados e Discussão Para avaliar a aplicabilidade de se construir filtros anti-spam a partir do conteúdo das páginas, selecionamos todas as páginas únicas da base de dados. Optamos por avaliar
9 XXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos 463 Figura 4. Pagina de spam apontada pela mensagem extraída do Spam Archive apenas as páginas únicas para impedir que uma campanha de mensagens apontando para a mesma página enviesasse os nossos resultados. Quando várias mensagens diferentes apontavam para a mesma página, uma delas foi selecionada aleatoriamente para a avaliação, de forma que apenas uma instância de cada página permanecesse na avaliação. Ao final, portanto, avaliamos a nossa técnica em páginas spam, apontadas por mensagens de spam e páginas ham, apontadas por 4927 mensagens retiradas da base de ham do Spam Assassin. Utilizamos validação cruzada para a avaliação, dividindo as páginas em 5 partições. Utilizamos nossa técnica em conjunto com o filtro Spam Assassin, com suas regras e consultas a listas de bloqueio. Para combinar as pontuações do Spam Assassin e o resultado da classificação das páginas, multiplicamos um valor de peso pela certeza da previsão do classificador associativo e somamos esse resultado à pontuação dada pelo Spam Assassin. Vale notar que se o classificador associativo classifica uma página como ham, a pontuação da página, que é somada à pontuação do Spam Assassin, é negativa. Nas subseções seguintes mostramos a relação entre a certeza da classificação das páginas e a pontuação das mensagens dado pelo Spam Assassin e o impacto da variação dos parâmetros peso e custo. O classificador associativo foi executado com confiança 0.3, o custo das duas classes foi igual e o peso escolhido foi 4, exceto quando indicado diferente. Esses valores foram ajustados na validação cruzada.
10 464 Anais Figura 5. pontuação do Spam Assassin x certeza da página ser spam do classificador associativo 5.1. Certeza da classificação das páginas vs pontuação das mensagens A figura 5 mostra a relação entre a pontuação das mensagens dado pelo Spam Assassin e a certeza do classificador associativo de que a página é spam. As linhas azuis indicam
11 XXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos 465 as divisórios entre hams e spams, como dadas pelos dois classificadores. Os pontos verdes representam os spams, e os vermelhos representam os hams. Vale notar que há uma grande quantidade de spams no quadrante inferior direito ou seja, spams que não são identificados pelo Spam Assassin, mas são identificados pela nossa técnica. Percebe-se também que a maioria dos hams no quadrante inferior direito possuem uma pontuação muito baixo no Spam Assasin, além de uma certeza baixa dada pelo classificador associativo, e portanto mesmo tendo sido incorretamente classificados pela nossa técnica, não seriam considerados como spams quando a combinação entre os scores fosse feita. A métrica de McNemar [McNemar 1947] comparando o Spam Assassin com a classificação dada através das páginas tem um valor 677.6, e nos permite afirmar que os dois classificadores são diferentes com pelo menos 99.99% de certeza Impacto do parâmetro peso na detecção de spam Figura 6. Falsos positivos e falsos negativos x Peso Mostramos na figura 6 o impacto de diferentes valores de peso (que é multiplicado com a certeza da previsão do classificador associativo) no índice de falsos negativos e falsos positivos. Mostramos também na figura o índice de falsos positivos e falsos negativos gerados através da utilização do Spam Assassin sem a nossa técnica, para fins de comparação. Percebe-se que com um peso de até 4, o índice de falsos positivos permanece praticamente igual ao índice de falsos positivos do Spam Assassin, embora o índice de falsos negativos seja consideravelmente mais baixo. Selecionamos para os experimentos seguintes, portanto, o valor de peso 4, que representa o menor índice de falsos negativos sem aumentar o índice de falsos positivos.
12 466 Anais Figura 7. Falsos positivos e falsos negativos x Custo 5.3. Impacto do parâmetro custo na detecção de spam Mostramos na figura 7 o impacto da variação do custo no índice de falsos positivos e falsos negativos da nossa técnica. Os valores do eixo x representam a diferença entre o custo de se classificar um ham como spam e o custo de se classificar um spam como ham. Portanto, se o valor no eixo x é 50%, isso significa que é 50% mais custoso classificar um ham como spam do que vice-versa. Naturalmente. um aumento no custo gera uma redução do índice de falsos positivos e um aumento no índice de falsos negativos. Com um custo maior do que 70%, nossa técnica passa a classificar spams com menos eficácia do que o Spam Assassin, embora o número de falsos positivos chegue a 0. É interessante notar que esse compromisso é ajustável na nossa técnica, através do parâmetro custo. Cabe ao usuário da técnica definir o custo de acordo com a sua necessidade. 6. Agradecimentos O presente trabalho foi realizado com o apoio do UOL ( através do Programa UOL Bolsa Pesquisa, Processo Número , e também do CNPq, CAPES, FAPEMIG e FINEP. 7. Conclusões e Trabalhos Futuros Neste trabalho, mostramos que as páginas Web apontadas por mensagens de spam podem ser utilizadas com sucesso para a classificação dessas mensagens. Nossa proposta consiste em utilizar as páginas como complemento a outras estratégias já utilizadas de classificação de mensagens de spam.
13 XXIX Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos 467 Mostramos na seção de trabalhos relacionados que estratégias de filtragem de spam convencionais não fazem uso das páginas. A grande maioria dos spams contém URLs [Pu and Webb 2006], e portanto podem ser filtrados pela nossa técnica. Mostramos também que uma das estratégias mais comuns para a filtragem de spams, o uso de listas de bloqueio, esta perdendo sua efetividade [Ramachandran et al. 2006] [Sinha et al. 2008], e portanto é necessário que novas técnicas de filtragem sejam estudadas e utilizadas. Neste trabalho propomos uma técnica que explora um aspecto no qual os spammers ainda não escondem a sua identidade. Além disso, as páginas muitas vezes não pertencem aos spammers, e portanto são um campo de batalha no qual os spammers estão em desvantagem. Avaliamos o uso de um algoritmo de aprendizado de máquina sob demanda [Veloso et al. 2006] para a classificação das páginas, e propomos uma forma de se agregar a classificação das páginas com a classificação tradicional das mensagens com o filtro Spam Assassin [SpamAssassin 2008]. Mostramos que a utilização da nossa técnica melhora a filtragem de spam em mais de 10%, sem inserir um número significativo de falsos positivos. Mostramos também que a quantidade de falsos positivos pode ser ajustada com a variação do parâmetro custo. Acreditamos que o trabalho abre novas possibilidades para o desenvolvimento de estratégias de filtragem de spam, introduzindo um aspecto totalmente novo e ainda não explorado na literatura. Em outras palavras, as páginas apontadas pelas mensagens constituem-se em um novo campo de batalha, com o qual hoje os spammers não precisam se preocupar. Neste novo campo de batalha, diferentes algoritmos podem ser utilizados para a classificação das páginas, e o resultado da classificação pode ser combinado com outras técnicas. Por fim, servidores de correio eletrônico poderiam utilizar as técnicas descritas em [Guerra et al. 2008] para agrupar as mensagens em campanhas, de forma a diminuir o número de páginas a serem classificadas. Referências Anderson, D. S., Fleizach, C., Savage, S., and Voelker, G. M. (2007). Spamscatter: Characterizing Internet Scam Hosting Infrastructure. pages Cerf, V. G. (2005). Spam, spim, and spit. Commun. ACM, 48(4): Cook, D., Hartnett, J., Manderson, K., and Scanlan, J. (2006). Catching spam before it arrives: domain specific dynamic blacklists. In ACSW Frontiers 06: Proceedings of the 2006 Australasian workshops on Grid computing and e-research, pages , Darlinghurst, Australia, Australia. Australian Computer Society, Inc. Fawcett, T. (2003). in vivo spam filtering: a challenge problem for kdd. SIGKDD Explor. Newsl., 5: Guenter, B. (2010). Spam archive. Guerra, P. H. C., Guedes, D., Jr., W. M., Hoepers, C., and Steding-Jessen, K. (2008). Caracterização de estratégias de disseminação de spams. In 26o Simpósio Brasileiro de Redes de Computadores e Sistemas Distribuídos, Rio de Janeiro, RJ. Guerra, P. H. C., Guedes, D., Wagner Meira, J., Hoepers, C., Chaves, M. H. P. C., and Steding-Jessen, K. (2010). Exploring the spam arms race to characterize spam evolution. In Proceedings of the 7th Collaboration, Electronic messaging, Anti-Abuse and Spam Conference (CEAS), Redmond, WA.
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Detecção de Spams Utilizando Conteúdo Web Associado a Mensagens Marco Ribeiro 1, Leonardo Teixeira 1, Pedro Guerra 1 Adriano Veloso 1, Wagner Meira Jr. 1, Dorgival Guedes 1 Cristine Hoepers 2, Klaus Steding-Jessen