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dc.contributor.authorTrinius, Philipp
dc.contributor.authorFreiling, Felix C.
dc.contributor.editorSuri, Neeraj
dc.contributor.editorWaidner, Michael
dc.date.accessioned2018-11-19T13:11:39Z
dc.date.available2018-11-19T13:11:39Z
dc.date.issued2012
dc.identifier.isbn978-3-88579-289-5
dc.identifier.issn1617-5468
dc.identifier.urihttp://dl.gi.de/handle/20.500.12116/18271
dc.description.abstractSpam wird heute überwiegend mittels so genannter musterbasierte Spam-Algorithmen über Botnetze verteilt. Bei musterbasiertem Spam werden die Spam-Nachrichten erst von den Bots aus einem Muster (template) und Fülldaten zusammengesetzt. Filteransätze für musterbasierten Spam versuchten bisher, dieses Muster aus den abgefangenen Nachrichten zu extrahieren und auf reguläre Ausdrücke abzubilden. Diese Technik kann aber durch die Umsortierung von Worten oder Zeilen leicht umgangen werden. Wir schlagen einen neuartigen Filteransatz vor, der auf kontextfreien Grammatiken basiert. Unser Ansatz lernt dabei nicht die Muster sondern die „Inhalte“ der Nachrichten. Das Resultat ist eine Grammatik, die zum Filtern von Nachrichten aus einer spezifischen Spam-Kampagne verwendet werden kann. Die Filterergebnisse dieses Ansatzes sind sehr gut: Teilweise erreichen aus einer einzelnen Nachricht erstellte Filter bereits Erkennungsraten von über 99 Prozent.de
dc.language.isode
dc.publisherGesellschaft für Informatik e.V.
dc.relation.ispartofSICHERHEIT 2012 – Sicherheit, Schutz und Zuverlässigkeit
dc.relation.ispartofseriesLecture Notes in Informatics (LNI) - Proceedings, Volume P-195
dc.titleFiltern von Spam-Nachrichten mit kontextfreien Grammatikende
dc.typeText/Conference Paper
dc.pubPlaceBonn
mci.reference.pages163-174
mci.conference.sessiontitleRegular Research Papers
mci.conference.locationDarmstadt
mci.conference.date7.-9. März 2012


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