Trinius, PhilippFreiling, Felix C.Suri, NeerajWaidner, Michael2018-11-192018-11-192012978-3-88579-289-5https://dl.gi.de/handle/20.500.12116/18271Spam 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.deText/Conference Paper1617-5468