El spam por im?genes aumenta un 30-40% los mensajes de correo basura
- BitDefender desarrolla el algoritmo SID, un valioso complemento dentro del arsenal de modernas soluciones antispam
M?xico D.F., Julio de 2007.- Los creadores de spam est?n desarrollando m?todos cada vez m?s sofisticados para evitar los filtros antispam. Generalmente, todos estos intentos de env?o de oleadas de emails son ?nicos y diferentes a otros enviados anteriormente. Los spammers analizan las oleadas de spam que consiguen tener ?xito, y utilizan los hallazgos para incluirlos como “nuevas caracter?sticas” en los siguientes env?os masivos.
En 2005, el spam por im?genes supon?a aproximadamente un 10% del correo no deseado. Estas series de mensajes normalmente conten?an 5-6 im?genes de spam con pequeñas modificaciones para evitar su detecci?n. Estos simples emails que aparentemente contienen im?genes similares (aunque ?nicos, desde el punto de vista computacional) comenzaron a contaminar nuestras bandejas de entrada en grandes cantidades.
En los ?ltimos meses, los spammers han percibido que muchas de las soluciones Antispam son ineficaces contra este nuevo truco, as? que han empezado a atacar este segmento.
El spam por im?genes ha provocado un aumento del 30-40% de mensajes de spam en circulaci?n, y cada mensaje contiene una imagen con distorsiones aleatorias respecto a los otros mensajes. En cambio, los radios de detecci?n han disminuido notablemente, de un 97% a casi un 65-75%.
Para conseguir una detecci?n m?s fiable, BitDefender ofrece una alternativa al OCR: un filtro que ignora el texto dentro de las im?genes (el mensaje, desde el punto de vista humano), denominado SID y que aprende de la experiencia de algunas caracter?sticas comunes de las im?genes.
El algoritmo SID selecciona las im?genes bas?ndose en la similitud de los colores, en lugar de buscar la similitud en las formas. Por ejemplo, desde la perspectiva de SID, aunque todas las im?genes de las p?ginas impresas parezcan similares (todas contienen el color blanco o cantidades de gris oscuro), una p?gina de la Enciclopedia Brit?nica no se parece a la p?gina de un anuncio de texto, porque las proporciones de los blanco y gris son muy diferentes.
El SID se utiliza para comparar im?genes y mide la “distancia” entre ellas, lo que b?sicamente significa encontrar las diferencias entre ellas. Las distancias obtenidas a partir de la f?rmula SID se utilizan para comparar im?genes ya incluidas en la base de datos de spam con nueves im?genes que pueden ser spam. Si el an?lisis de la imagen obtiene una puntuaci?n m?s baja que la indicada por el umbral, entonces la imagen se añadir? a la base de datos de im?genes spam de BitDefender. Por este motivo SID es la t?cnica de elecci?n cuando se trata de im?genes de spam que son variaciones de otras, o antiguas im?genes de spam.
Aunque esta nueva t?cnica funciona bien en im?genes “limpias”, a?n quedaba el problema de las im?genes con ofuscaciones (Ej: con ruido añadido). Afortunadamente las t?cnicas de ofuscaci?n usadas por los spammers son ya conocidas y el arsenal de medidas preventivas es igualmente amplio. Por ejemplo, los spammers dividir?n una imagen en subim?genes y la reconstruir?n con una tabla HTML. Este problema puede solventarse uniendo los histogramas de las subim?genes, reconstruyendo as? el histograma de la imagen inicial para analizarlo con el algoritmo SID.
SID muestra una taza de detecci?n del 98,7% de imagen del spam (unos cuantos millones de muestras extra?dos de un spam verdadero) Un 1,23% de estas im?genes est?n malformadas, lo que significa que sus histogramas no pueden extraerse, pero tampoco visualizarse. M?s del 0,07 % presenta falsos positivos como resultados. Si las im?genes que est?n malformadas son eliminadas del cuerpo del mensaje, la taza de detecci?n llega al 100%.
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