PrBL:スパムメールのための確率的なブラックリストの提案(トラヒック)
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概要
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スパムメールの急増に伴い,メール配送処理系の負荷集中が顕著な問題となっている.スパムメールに要する配送処理負荷を軽減する手段としてDNSBL(DNS BlackList)に代表されるIP reputationサービスが有効なメッセージ受信制限手段として広く利用されている.これらの手段はIPアドレスの参照のみで処理が可能なため,スケーラビリティに優れる手法である.一方,これらのアプローチには根源的な制限が存在する.すなわち,柔軟性,拡張性,局所性,そしてスパムと通常の双方を取り入れたモデルの欠如である.本論文はこれらの制限を統計的な手法によって解決する手段を提案する.その手法をPrBL(確率的ブラックリスト)と呼ぶことにする.主要なアイディアは送信元ホストの地理的位置,論理的位置,TCPヘッダのシグネチャ等のメッセージの中身と独立な固有な特徴量を利用することであり,機械学習の手法によって送信ホストを分類する.ある企業網で4ヶ月にわたって計測したSMTPログを用いて本方式の性能を評価した結果について報告する.また,PrBLは広く使われているDNSBLと比較して高精度なフィルタリングが可能であることを示す.
- 2009-02-24
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