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Chung-Kwei: Genforschung hilft gegen Spam

IBM-Forscher nutzen Mustererkennung aus der Genforschung für Spam-Filter

Die IBM-Forscher Isidore Rigoutsos Tien Huyn von IBMs Thomas-J-Watson-Forschungszentrum haben mit "Chung-Kwei" einen neuen Algorithmus entwickelt, mit dem sich Spam erkennen lassen soll. Chung-Kwei basiert dabei auf Methoden zur Mustererkennung, die ursprünglich in der Gen-Forschung zum Einsatz kamen.

Chung-Kwei soll sich sehr schnell trainieren lassen und im laufenden Betrieb schließlich selbst lernen. Das System nutzt den Teiresias-Algorithmus und ist Teil von SpamGuru, einem Anti-Spam-System, das derzeit bei IBM entwickelt wird. Die Grundidee ist dabei recht einfach: Anhand einer gegebenen Menge von Spam-Mail wird mit Hilfe des Teiresias-Algorithmus nach Mustern gesucht, die mehr als einmal in den Mails vorkommen. Anschließend wird in neuen E-Mails nach diesen Mustern gesucht. Je mehr Spam-typische Muster in einer E-Mail vorkommen, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit, dass es sich um Spam handelt.

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Die Forscher nutzten ein System auf Basis eines Pentium IV mit 2,2 GHz und trainierten es mit 87.000 Spam-E-Mails. Anschließend wurde es mit 88.000 E-Mails, sowohl normalen E-Mails als auch Spam, getestet und erkannte 96,56 Prozent aller Spam-E-Mails, nur 0,066 Prozent der Mails wurden fälschlicherweise als Spam erkannt. Dabei konnte das System 214 E-Mails pro Sekunde zuordnen.

Das System soll sich vor allem durch die Verwaltung der Muster-Datenbank von anderen Ansätzen unterscheiden und so eine bessere Fehlerrate erreichen. Details zu Chung-Kwei finden sich im Aufsatz Chung-Kwei: a Pattern-discovery-based System for the Automatic Identification of Unsolicited E-mail Messages.


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Hypersurf 23. Aug 2004

eigentlich ist die tatsache neu, daß dieser algorithmus selbsttätig lernen kann.

Ingo 23. Aug 2004

Aber das ist ja das generelle Problem der Spam-Filter. Jede fälschlich für Spam...

Moo 23. Aug 2004

...der Algorithmus. :)

Mozilla 23. Aug 2004

"Anhand einer gegebenen Menge von Spam-Mail wird mit Hilfe des Teiresias-Algorithmus nach...



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