Full Text

Введение. В настоящее время одним из распространенных способов доставки информации и важным средством коммуникации являются электронные почтовые сообщения, обладающие многочисленными достоинствами, среди основных из которых доступность, оперативность и дешевизна при одновременных больших возможных объемах и разнообразных видах содержимого. Одним из ставших классическими бизнес-рисков, связанным с их использованием, является спам. Существующие алгоритмы обнаружения спама в основном базируются на хорошо зарекомендовавшей себя базовой статистической обработке [например, 1-5] и не в полной мере учитывают содержание электронных писем, которая зачастую меняется в зависимости от выполняемых пользователями задач и меняющихся их информационных потребностях. А предлагаемые модели электронных сообщений в основном отражают их признаки и не учитывают содержание легальных электронных писем, что приводит к росту числа ошибок первого рода. Очевидно, что отправители спама должны доставить свои сообщения и породить у читателей предопределенный смысл, побуждающий к определенным, необходимым отправителям, действиям. При этом любое изменение различных параметров электронных писем с целью обхода систем обнаружения спама не должно приводить к изменению этого смысла, что означает необходимость наличия определенной информации, не зависящей от наполнения письма и определяющей его смысл [6]. Основываясь на этом, авторами сделано предположение об относительной неизменности содержания спамовых писем в пределах одной смысловой рассылки (массовость рассылки подразумевает схожесть содержания электронных писем и их содержимого). Это предположение с учетом того, что похожее присуще биологическим системам, обусловило выбор генетического подхода для предложенной в [6] генетической модели электронных писем, позволяющей выделять текстовые отрезки электронных писем, являющиеся отражением их отличительных признаков: . (1) Ее корректность и практическая применимость для обнаружения спама (классификации электронных писем на спамовые и легальные) продемонстрированы в [11, 12]. Ключевой особенностью данной модели является то, что она оперирует с преобразованными в числовой вектор данными, полученными из исходных текстов электронных писем. Основываясь на описанных в [7-10] положениях метода, в качестве параметров модели электронных писем, оказывающих влияние на выделение текстовых отрезков писем, являющихся отражением их отличительных признаков, выделены: - количество числовых кодов, сопоставляемых символам текста, в функции преобразования писем в числовой вектор; - шаг выборки символов текста в функции преобразования писем в числовой вектор; - длина выборки (длина «генератора» - последовательности, порождающей «ген»). Решение задачи понимания содержания электронных писем в целом приводит к предположению, что их смысловое значение задается комбинациями букв, цифр и знаков препинания (вместе - символов), расположенных (упорядоченных) определенном образом. Сцепление отдельных символов вместе и их расположение определенным образом придают тексту определенный смысл в целом. Все обучающиеся алгоритмы обнаружения спама требуют подходящего для них представления электронных писем. Широкое распространение получило представление электронных писем в виде набора слов («bag of words» - мешок слов; например, [13]), появляющихся в спамовых или легальных письмах, с их количественными характеристиками. Для учета контекста появления тех или иных слов, также применяются n-граммы слов. В [14] представлен подход к обнаружению спама на основе представления текстов писем в виде -грамм символов. Предложенный подход позволяет учитывать информацию на различных уровнях: лексическом (целые слова), слов (части слов, их части речи, число и пр.), структурном (знаки препинания). Кроме этого, он устойчив к различного рода ошибкам при написании и не зависим от языкового фактора. Проводя аналогию между предложенной моделью и описанными подходами, авторы приходят к выводу, что по своей сути «генератор» является n-граммой символов, являющейся отражением отличительного признака электронного письма. При этом модель (1) делает возможным выделение неизменных в пределах нескольких писем участков (именно участков, а не просто последовательностей символов и слов и их последовательностей) и позволяет снизить влияние на обнаружение спама таких условий, как, например, начальный символ (слово) письма, «мусорные» символы и слова, грамматические и пунктуационные ошибки и т.п. Необходимо отметить, что все тексты обладают различными статистическими показателями, среди которых минимальная, максимальная и средняя длина слов в символах и предложений. Например, в русском языке средняя длина слова составляет чуть больше 5 символов [15, 16], а в английском - чуть больше 4 символов [16]. Следовательно, выбор численного значения влияет на то, что в качестве «генератора» начинают выступать слова (предложения, группы предложений), а, следовательно, и на выделение именно неизменных участков. Таким образом, настоящая статья посвящена исследованию вопроса влияния численного значения ключевого параметра модели электронных писем (1) в задаче обнаружения спама с ее применением на результаты обнаружения. 1. Основные положения модели электронных писем. Для формирования модели электронных писем (1) в [6] обоснован выбор генетического подхода. При ее построении авторы исходили из следующих предположений: 1. Спамовые письма обладают специфической отличительной от легальных писем информацией, которую можно интерпретировать как «генетическую информацию» спама, закодированную определенным образом («генетическим кодом») в отдельных участках писем (отдельные последовательности символов электронных писем). 2. «Генетический код» электронных писем универсален. 3. «Генетический код» электронных писем основан на символах, составляющих электронные письма. 4. Электронные письма можно представить в виде цифровых последовательностей. Под термином «ген» электронного письма применительно к данной области исследования понимается специальным образом выделенная последовательность символов текста, соответствующая отдельной последовательности исходных символов текста электронного письма и соотносящаяся с признаками определенного класса электронных писем. Под «генетическим кодом» электронных писем понимается совокупность правил, по которым из исходной последовательности символов писем, являющихся частью текста и упорядоченных от начала к концу, выделяется конечное число соответствующих ей последовательностей [9, 10]. В качестве базового подхода к выделению значимых последовательностей использован подход к формированию математической модели текста, описанный в [7-10]. Применение модели (1) для решения задачи обнаружения спама можно описать следующими основными этапами: 1. На первом этапе происходит преобразование исходного текста электронного письма (выбраны письма в кодировке ASCII), в ходе которого каждый его символ последовательно заменяется на соответствующий ему десятичный код (один символ - одно значение кодировки). Функция преобразования имеет следующий вид: (2) где - электронное письмо, представленное в виде конечной последовательности символов; - длина электронного письма (количество символов в электронном письме); - десятичное значение байта, соответствующего конкретному символу электронного письма по таблице ASCII. 2. На следующем этапе происходит последовательная разбивка полученной последовательности (так называемого «генетического текста») на участки разной длины («гены»). Ключевыми на этом этапе являются так называемые «генераторы» и алгоритм определения их правых границ. Под «генератором» участка понимается такая числовая последовательность , (3) для которой справедливы условия: (4) «Генератор» участка является, по сути, его характерной единицей, обладающей следующими ключевыми параметрами: - длина «генератора»; - начальная позиция «генератора» в пределах «генетического текста». «Генератор» является параметром алгоритма определения правой границы участков, в основе работы которого лежит процедура расчета их длины, в основу которой положен алгоритм [9, 10], расчет по которому выглядит следующим образом. На первом шаге за начало участка принимается . Поиск длины участка осуществляется в рамках работы цикла, ключевым действием которого является сравнение текущего кандидата в «генераторы» со всеми предыдущими в анализируемой числовой последовательности . При этом началом первого кандидата в «генераторы» участка является код . В случае равенства текущего кандидата в «генераторы» с одним из предыдущих принимается решение о нахождении окончания текущего участка. Тем самым определяется «ген» электронного письма с его длиной , который может быть порожден «генератором» участка по начальному состоянию, расположенному в начале или внутри его. Далее с -й позиции числовой последовательности осуществляется аналогичная процедура определения длины «гена» и, соответственно, его границ. Процесс выделения «генов» продолжается по всей длине . Таким образом, «генетический код» в модели электронных писем (1) описывается следующим выражением: . (5) 2. Экспериментальная часть. Для проведения эксперимента были использованы два набора электронных писем: 1) англоязычных [17] (сформирован и описан в [18] с дополнительными изменениями в соответствии с [11]), состоящих из 6 групп легальных писем общим количеством 16 100 писем и 6 групп спамовых писем общим количеством 16420 писем; 2) русскоязычных, состоящих из 3 групп рассылок порталов securitylab.ru, security.nnov.ru и xakep.ru (за период с 28 апреля 2009 г. по 4 марта 2011 г.) общим количеством 1242 письма и 2 групп спамовых писем, поступивших на индивидуальные почтовые адреса двух различных адресатов одного почтового сервера в зоне .ru, общим количеством 3215 писем. В качестве значений параметров модели электронных писем заданы следующие: - соответствует количеству символов кодировки Windows-1251; - шаг дискретизации, равен одному символу; . Эксперимент и оценка его результатов проводились аналогично описанным в [11]. Для каждой категории (класса) писем (легальные и спамовые) каждой группы писем были рассчитаны наборы «генов» и определен коэффициент принадлежности каждого письма к легальным или спамовым письмам, за который принято суммарное количество «генов», содержащихся в письме, встретившихся в соответствующих категориях всех групп. Решение о принадлежности письма к спамовым или легальным принималось с использованием простейшего решающего правила - по принципу большего суммарного количества «генов» соответствующей категории. При этом для классифицируемого письма расчет набора «генов» его группы велся только для писем, стоящих перед ним в списке, что позволило частично имитировать процесс получения писем адресатом. В качестве мер оценки результатов эксперимента использованы полнота, точность и F-мера обнаружения (классификации) [13, 19-22]. Под полнотой обнаружения спамовых и легальных писем будем понимать соотношение числа всех верно классифицированных электронных писем к числу электронных писем, которые должны были быть отнесены к тому или иному классу: , (6) где - количество электронных писем, корректно отнесенных к заданной категории (истинно положительные результаты или TP - true positive); - количество электронных писем, не корректно признанных не принадлежащими заданной категории (ложноотрицательные результаты или FN - false negative). Иначе, полнота характеризует потери процесса классификации электронных писем. Как следует из представленной формулы, чем выше значение полноты, тем меньше потери правильных классификаций. Таким образом, определяет способность процесса классификации электронных писем обнаруживать заданный класс вообще. Под точностью обнаружения спамовых и легальных писем будем понимать соотношение числа верно классифицированных электронных писем к числу всех классифицированных электронных писем как принадлежащих к тому или иному классу: , (7) где - количество электронных писем, не корректно признанных принадлежащими заданной категории (ложноположительные результаты или FP - false positive). Иначе точность можно интерпретировать как долю объектов, названных классификатором положительными и при этом действительно являющихся положительными. Таким образом, определяет способность процесса классификации электронных писем правильно обнаруживать заданный класс (долю правильных классификаций), т.е. чем лучше выстроен процесс классификации, тем меньше будет неверно классифицированных электронных писем как принадлежащих заданному классу. Безусловно, чем выше полнота и точность, тем лучше. Но очевидно, что достичь максимальную полноту и точность одновременно невозможно. В связи с этим для выбора лучшего варианта классификации использована сбалансированная F-мера обнаружения (классификации) [13, 19-22] спамовых и легальных писем, которая позволяет объединить полноту и точность в агрегированную величину для оценки, представляющую собой их среднее гармоническое: . (8) Из (8) следует, что F-мера достигает максимума при полноте и точности, равных единице, и близка к нулю, если один из аргументов близок к нулю. Таким образом, F-мера позволяет определить наилучший процесс классификации электронных писем с учетом одновременно полноты и точности, т.е. чем лучше выстроен процесс классификации, тем больше значение F-меры. Результаты эксперимента на англоязычных и русскоязычных письмах округлены до сотых долей процента по правилам простого математического округления и представлены в табл. 1 и 2 соответственно. Таблица 1 Результаты эксперимента на наборе англоязычных электронных писем, % Значение n Полнота обнаружения R, % Точность обнаружения P, % Значения F-меры, % 1 95,92 96,63 96,27 2 90,94 96,44 93,61 3 74,75 98,00 84,81 4 62,12 98,85 76,30 5 55,70 99,35 71,38 6 49,94 98,19 66,21 7 48,03 99,04 64,69 8 46,58 99,05 63,36 9 44,91 99,08 61,81 10 42,24 99,13 59,24 11 39,92 99,02 56,90 12 38,08 98,79 54,97 13 36,67 98,86 53,50 14 35,18 98,84 51,89 15 33,91 99,18 50,54 16 32,01 97,24 48,17 17 31,42 98,92 47,69 18 30,54 99,09 46,70 19 29,85 99,13 45,89 20 29,08 99,37 44,99 Таблица 2 Результаты эксперимента на наборе русскоязычных электронных писем, % Значение n Полнота обнаружения R, % Точность обнаружения P, % Значения F-меры, % 1 93,04 93,74 93,39 2 85,62 91,45 88,44 3 69,17 90,01 78,23 4 60,98 89,97 72,69 5 59,05 96,13 73,16 6 55,01 98,08 70,49 7 54,43 100,00 70,49 8 53,06 99,96 69,32 9 42,09 99,95 59,24 10 38,75 99,88% 55,84 11 36,32 100,00 53,29 Окончание табл. 2 Значение n Полнота обнаружения R, % Точность обнаружения P, % Значения F-меры, % 12 35,16 100,00 52,03 13 34,84 100,00 51,68 14 34,24 100,00 51,01 15 34,22 100,00 50,99 16 32,35 100,00 48,89 17 30,81 100,00 47,10 18 30,49 100,00 46,73 19 29,93 100,00 46,07 20 28,65 100,00 44,54 Результаты эксперимента показывают, что при значениях и значения полноты и F-меры для обоих наборов писем составляют не менее 85 %. При значениях их значения уменьшаются в среднем более чем на 5 %, а при и в англоязычном и русскоязычном наборе соответственно (превышение средней длины слова в английском и русском языках) - более чем на 20 %. При этом необходимо отметить, что увеличение значения n приводит к росту точности обнаружения при одновременном неприемлемом резком уменьшении полноты обнаружения. Выводы. Результаты эксперимента подтверждают сделанные в [11] и [12] выводы о корректности и применимости разработанной [6] авторами модели электронных писем (1), позволяющей выделять текстовые отрезки электронных писем, являющиеся отражением их отличительных признаков, для обнаружения спама. При этом предложенные авторами модели электронных писем (1) и подход к обнаружению спама позволяют выделять последовательности символов текста, соотносящиеся с признаками определенного класса электронных писем, и сделать процесс обнаружения спама индивидуальным для получателя. Также полученные результаты подтверждают сделанные в [12] выводы о том, что применение модели электронных писем (1) дает наилучшие результаты обнаружения при численном значении ключевого параметра и , что подтверждается значениями F-меры при данных значениях . При значениях результаты обнаружения ухудшаются в среднем более чем на 10 %. Нецелесообразность использования значений обоснована неприемлемым уменьшением значений полноты обнаружения и F-меры. В дальнейшем также целесообразно провести исследование вопроса влияния численного значения ключевого параметра модели электронных писем (1) в задаче обнаружения спама с ее применением на результаты обнаружения.

About the authors

S. V Korelov

National Computer Incident Response & Coordination Center

A. M Petrov

National Computer Incident Response & Coordination Center

L. Yu Rotkov

National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod

A. A Gorbunov

National Research Lobachevsky State University of Nizhny Novgorod

References

Statistics

Views

Abstract - 42

PDF (Russian) - 5

Refbacks

• There are currently no refbacks.