Der Internetdienstleister Strato verwendet so genanntes Fingerprinting, um zuverlässig auch Spam-Botschaften zu erkennen, die statt mit Text mit Bildern versehen sind. Das von der Berliner Humboldt-Universität entwickelte Verfahren erkennt gleichartige Bilder in E-Mail-Nachrichten und merkt so anhand der für Spam-Botschaften großen Menge, dass es sich hierbei um nicht erwünschte E-Mail-Werbung handelt und sortiert diese entsprechend aus.
Professor Tobias Scheffer von der Humboldt-Universität Berlin erklärt:
"Das Hauptproblem mit Bilder-Spam ist, dass ihn die meisten herkömmlichen Filter nicht erkennen. Sie untersuchen nur die Textbestandteile der E-Mails, können aber die in Bildern - zumeist GIF-Anhängen - enthaltenen Texte nicht auswerten." Bereits seit dem Jahr 2005 kooperieren der Experte für maschinelles Lernen und sein Team vom Institut für Informatik bei der Analyse
und Bekämpfung von Spam mit Strato.
René Wienholtz, Strato-Rechenzentrumsvorstand, meint dazu:
"Dass es momentan kaum effektive Filter gegen Bilder-Spam gibt, nutzen die Spam-Versender natürlich aus und verschicken derzeit noch mehr Werbemails als sonst." Dadurch soll die monatelang recht konstante Spam-Quote von 75 bis 80 Prozent aller E-Mails auf mittlerweile 90 Prozent angestiegen sein.
Um dem Einhalt zu gebieten, hat HU-Professor
Scheffer zusammen mit Strato das so genannte Fingerprinting entwickelt. Der Name rührt daher, dass die Bilder jeder Spam-Welle einen individuellen Finderabdruck besitzen, anhand dessen sie identifiziert werden können. Die Fingerprinting-Methode erkennt, ob auf einen Schlag Bilder mit sehr ähnlichen Eigenschaften in großen Mengen versendet werden - ein deutliches Zeichen für Bilder-Spam. Entsprechende Fingerprints lassen sich zum Beispiel aus der Farbverteilung
erzeugen, aber auch der Aufbau der Einzelgrafiken oder deren Struktur verrät oft den gemeinsamen Absender oder identischen Inhalt.
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