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画像ベースのスパム[ 3] [4]または画像スパムは、テキストのスパムメッセージが画像に埋め込まれ、スパムメールに添付されるタイプの電子メールスパムです。 [5]ほとんどの電子メールクライアントは画像ファイルをユーザーに直接表示するので、電子メールを開くとすぐにスパムメッセージが伝わります（添付された画像ファイルをさらに開く必要はありません）。
技術
画像スパムの目的は、明らかに、ほとんどのスパムフィルター[5] (例: SpamAssassin、RadicalSpam、Bogofilter、SpamBayes) が実行するメールのテキスト内容の分析を回避することです。したがって、同じ理由で、スパマーは添付画像とともに、メールに「偽の」テキスト、つまりスパムではなく正当なメールに現れる可能性が高い単語をいくつか追加することがよくあります。初期の画像スパムメールには、図 1 に示すように、テキストがクリーンで読みやすいスパム画像が含まれていました。
検出
その結果、光学式文字認識ツールがスパム画像に埋め込まれたテキストの抽出に使用され、そのテキストはスパムフィルタ、またはより一般的には、より洗練されたテキスト分類技術によって、メール本文のテキストと一緒に処理されるようになりました。[3] [6] さらに、シグネチャ（MD5ハッシュなど）も生成され、既知のスパム画像を簡単に検出してブロックできるようになりました。 スパマーは、 CAPTCHAと同様に、スパム画像に難読化技術を適用することで対応し、埋め込まれたテキストがOCRツールによって読み取られるのを防ぎ、シグネチャベースの検出を誤らせました。 図2にいくつかの例を示します。
これにより、コンピュータビジョンとパターン認識技術を使用して画像スパムの検出を改善するという問題が浮上しました。[3] [4] [7] [8]
特に、複数の著者が、一般的な低レベルの画像特徴（色数、一般的な色の範囲、画像のアスペクト比、テキスト領域など）、画像メタデータなどを使用して、難読化された画像による画像スパムを認識する可能性を調査しました。 [7] [8] [9] [10]（包括的な調査については[4]を参照）。注目すべきことに、一部の著者は、敵対的な難読化の試みを示すアーティファクトを使用して、添付画像内のテキストの存在を検出しようとしました。[11] [12] [13] [14]
歴史
画像スパムは2004年に始まり、2006年末にピークを迎え、スパムの50%以上が画像スパムでした。2007年半ばに減少し始め、2008年には事実上消滅しました。[1]この現象の背後にある理由は理解しにくいものです。画像スパムの減少は、提案された対策の改善（視覚的特徴に基づく高速画像スパム検出器など）と、画像スパムの帯域幅要件が高くなり、スパマーが一定期間に送信するスパムの量が少なくなったことの両方に起因すると考えられます。両方の要因により、画像スパムはスパマーにとって他の種類のスパムよりも不便だった可能性があります。それでも、2011年末に画像スパムの復活が検出され、短期間ではありますが、画像スパムはすべてのスパムトラフィックの8%に達しました。[2]
参照
参考文献
- ^ ab IBM X-Force® 2010、中期トレンドおよびリスクレポート（2010 年 8 月）。
- ^ ab IBM X-Force® 2012、中期トレンドおよびリスクレポート（2012 年 9 月）。
- ^ abc Giorgio Fumera、Ignazio Pillai、Fabio Roli、「画像に埋め込まれたテキスト情報の分析に基づくスパムフィルタリング」。Journal of Machine Learning Research（コンピュータセキュリティにおける機械学習の特別号）、第7巻、pp. 2699-2720、2006年12月。
- ^ abc バッティスタ・ビッジョ、ジョルジョ・フメラ、イグナツィオ・ピライ、ファビオ・ローリ、ビッジョ、バッティスタ;フメラ、ジョルジョ。ピライ、イグナツィオ。ローリ、ファビオ (2011)。 「画像スパムフィルタリング技術、パターン認識文字の調査と実験的評価」。パターン認識文字。32 (10): 1436–1446。土井：10.1016/j.patrec.2011.03.022。第32巻、第10号、2011年7月15日、1436-1446ページ、ISSN 0167-8655。
- ^ ab 李思源;李瑞光。徐、袁。周、ハオ。ヤン、ハンビン。シュウ・ビン。張、宏崗 (2018-09-01)。 「スパム画像フィルタリングのための WAF ベースの漢字認識」。中国電子ジャーナル。27 (5): 1050–1055。土井：10.1049/cje.2018.06.014。ISSN 1022-4653。
- ^ 「Bayes OCR Spam Assassin's Plugin」。2013年12月7日時点のオリジナルよりアーカイブ。2013年12月3日閲覧。
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- ^ ab Dredze, M., Gevaryahu, R., Elias-Bachrach, A., 2007. 画像スパムの高速分類器の学習。電子メールおよびスパム対策に関する第 4 回会議 (CEAS) の Proc.
- ^ Wu, C.-T., Cheng, K.-T., Zhu, Q., Wu, Y.-L., 2005.「スパム対策フィルタリングのための視覚的特徴の利用」Proc. IEEE Int. Conf. on Image Processing, Vol. III.pp. 501–504.
- ^ Liu, Q., Qin, Z., Cheng, H., Wan, M., 2010. スパム画像の効率的なモデリング。In: Int. Symp. on Intelligent Information Technology and Security Informatics。IEEE Computer Society、pp. 663–666。
- ^ 「Fuzzy - OCR スパムアサシンのプラグイン」。
- ^ Battista Biggio、Giorgio Fumera、Ignazio Pillai、Fabio Roli、「視覚情報を使用した画像スパムフィルタリング」 [ permanent dead link ]、第 14 回画像分析および処理に関する国際会議 (ICIAP 2007)、モデナ、イタリア、IEEE Computer Society、pp. 105--110、2007 年 10 月 9 日。
- ^ Fabio Roli、Battista Biggio、Giorgio Fumera、Ignazio Pillai、Riccardo Satta、「敵対的難読化テキストの検出による画像スパムフィルタリング」、ニューラル情報処理システム (NIPS) に関するワークショップ、ウィスラー、ブリティッシュコロンビア州、カナダ、2007 年 8 月 12 日。
- ^ Battista Biggio、Giorgio Fumera、Ignazio Pillai、Fabio Roli、「画像テキスト機能を使用した画像スパムフィルタリングの改善」、第 5 回電子メールおよびスパム対策カンファレンス (CEAS 2008)、マウンテンビュー、カリフォルニア州、米国、2008 年 8 月 21 日。