Entwurf und Bewertung einer Methode zur Spam-Filterung von Bildern basierend auf einem Bayesian-Filter

In den letzten Jahren ist mit der Verbreitung des Internets die Anzahl an Spam-E-Mails zu einem der schwerwiegendsten Probleme geworden. Ein aktueller Bericht zeigt, dass 91 % aller im Jahr 2006 ausgetauschten E-Mails Spam waren. Die Verwendung des Bayesian-Filters ist ein beliebter Ansatz, um zwischen Spam- und legitimen E-Mails zu unterscheiden. Er wendet die Bayes-Theorie an, um Spam zu identifizieren. Dieser Filter bietet eine hohe Filtergenauigkeit und ist in der Lage, Spam entsprechend den persönlichen Vorlieben zu erkennen. Allerdings nimmt die Anzahl an Bild-Spam, die die Spam-Nachricht als Bild enthält, schnell zu. Der Bayesian-Filter kann nicht zwischen Bild-Spam und legitimen E-Mails unterscheiden, da er nur aus Textdaten lernt und diese untersucht. Daher schlagen wir in dieser Studie eine Anti-Bild-Spam-Technik vor, die Bildinformationen wie Dateigröße verwendet. Diese Technik kann leicht im bestehenden Bayesian-Filter implementiert werden. Zusätzlich berichten wir über die Ergebnisse der Evaluierung dieser Technik.