Книга: Искусство программирования для Unix

9.1.2. Учебный пример: статистическая фильтрация спама

9.1.2. Учебный пример: статистическая фильтрация спама

Одним интересным случаем управляемых данными программ являются статистические самообучающиеся алгоритмы для обнаружения спама (нежелательной массы электронной почты). Целый класс программ фильтрации почты (которые легко можно найти в Web, например, popfile, spambayes и bogofilter) используют базу данных взаимосвязи слов как замену для сложной условной логики спам-фильтров на основе сличения с образцами.

Подобные программы стали широко распространенными в Internet очень быстро после выхода в 2002 году примечательной статьи Пола Грэхема (Paul Graham) "A Plan for Spam" [31]. Пока наблюдался бурный рост, вызванный растущими затратами на гонку вооружений в программах сличения с образцами, идея статистической фильтрации была раньше и быстрее принята в среде Unix. Отчасти это, конечно, было связано с тем, что почти все Internet-провайдеры (которые больше всех были озабочены спамом и, следовательно, имели наибольший стимул принимать новые эффективные методики) являются Unix-предприятиями. Этому, несомненно, также способствовало согласие с некоторыми традиционными идеями в конструировании программного обеспечения для Unix.

Традиционные спам-фильтры требуют, чтобы системный администратор (или другое ответственное лицо) поддерживал информацию об образцах текста, найденных в спаме, — имена узлов, не отправляющих ничего, кроме спама, фразы-приманки, часто используемые порнографическими сайтами или Internet-мошенниками, и аналогичные сведения. В своей статье Грэхем точно подметил, что программистам нравится идея фильтрации по образцам, и иногда они не способны "взглянуть за рамки" данного подхода, поскольку он предлагает им такие возможности проявить свою сообразительность.

С другой стороны, статистические спам-фильтры работают, накапливая информацию от пользователей о том, что те считают спамом, а что нет. Данные сведения вносятся в базы данных статистических корреляционных коэффициентов или весов, связывающих слова или фразы с пользовательской классификацией спам/неспам. В наиболее популярных алгоритмах используются частные случаи теоремы Байеса об условных вероятностях, однако также применяются другие методики (включая различные виды полиномиального хэширования).

Во всех таких программах корреляционная проверка представляет собой сравнительно простую математическую формулу. Весовые коэффициенты, подставленные в формулу, наряду с проверяемым сообщением служат в качестве неявной управляющей структуры для фильтрующего алгоритма.

Проблема традиционных спам-фильтров на основе сличения с образцом заключается в их хрупкости. Спамеры постоянно состязаются с базами данных правил фильтрации, заставляя кураторов постоянно перенастраивать фильтры, для того чтобы "оставаться на первых позициях в гонке вооружений". Статистические спам-фильтры создают собственные правила фильтрации на основе информации пользователей.

Фактически опыт работы со статистическими фильтрами показывает, что отдельный используемый самообучающийся алгоритм гораздо менее важен, чем качество наборов данных спам/неспам, на основе которых алгоритм вычисляет весовые коэффициенты. Поэтому результаты статистических фильтров действительно больше определяются моделью данных, чем алгоритмом.

Статья "A Plan for Spam" была ошеломляющей новостью, поскольку ее автор убедительно доказал, что простой, даже грубый статистический подход дает меньшее количество принятых за спам и не являющихся таковыми сообщений, чем могли бы предоставить любые сложные методики на основе сличения с образцом или человек, просматривающий письма. Unix-программистам проще избежать соблазна искусных методик сличения с образом, чем их коллегам в других культурах программирования, которые не так привязаны к принципу K.I.S.S.

Оглавление книги