Automatyczne wykrywanie spamu na Blox.

Trochę z rozpędu po ostatnim spojrzeniu na beznadziejną captchę na Blox, trochę zażenowany brakiem działania administratorów Blox w tak wydawałoby się prostej sprawie, trochę chcąc odkurzyć stare skrypty i znajomość Perla, trochę ze względu na zainteresowaniem tematem spamu, a w końcu trochę dla zabawy, postanowiłem zrobić przymiarkę do automatycznego wykrywania spamu na Blox. Chodzi o określanie, czy dany blog służy wyłącznie spamowaniu, oczywiście automatycznie, a co za tym idzie nie ze stuprocentową pewnością.

Administratorzy zapowiedzieli, że captcha zostanie poprawiona w kwietniu (trzymam za słowo i liczę na to, zapewne nie tylko ja), więc spamblogów nie powinno od tej pory przybywać. Zatem postanowiłem skupić się nie na liście nowozałożonych blogów, tylko na liście nowych wpisów, czyli aktywnych spamblogach. Co prawda pierwotny plan zakładał przeiterowanie się po wszystkich blogach i określenie prawdopodobieństwa, czy jest to spamblog, ale nie znalazłem niestety listy wszystkich blogów na Blox. Owszem, można próbować robić rzeźbę pod tytułem „przeiterujmy się po tagach”, ale nadal nie daje to gwarancji uzyskania listy wszystkich blogów – wystarczy, że ktoś nie taguje i system nie dotrze do jego bloga, więc stanęło na tym, że obserwuję listę nowych wpisów i stamtąd biorę dane. Przy okazji oceniam nie tyle cały blog, co poszczególne wpisy, co może być przydatne.

Podejście pierwsze – pobierz i oceń. Na samym początku stwierdziłem, że będę pobierał wpis do oceny i oceniał na podstawie arbitralnych kryteriów. Pomysł szybko upadł – zmiany w algorytmie oceniania powodowały niekompatybilność z poprzednimi danymi, a zmiany były konieczne – wychodziły coraz to nowe kryteria i ich wagi. Wersjonowanie algorytmu przy ocenie nie pomagało, bo dane były tracone. OK, nie jest to wszystko aż tak proste, jak się wydawało na początku.

Podejście drugie – pobierz i zapisz jak najwięcej cech wyróżniających dla danego wpisu/bloga, a potem pomyśli się nad algorytmem. No niestety, zapisywanie dużej ilości danych może być ciekawe, szczególnie, że potem można sięgnąć do wiedzy ze studiów i określić poziomy istotności poszczególnych parametrów (albo popytać kumpla o gotowca, może jeszcze ma…). Wytrenuje się AI na próbce kontrolnej, a potem AI sama zrobi resztę. Brzmi fajnie, ale trochę overkill, poza tym, mało odporne na dołożenie kolejnych parametrów, gdyby przyszło mi do głowy ich wyciąganie.

Podejście trzecie, aktualne,kompromisowe – pobierz i zapisz istotne (wybrane arbitralnie przeze mnie) cechy wyróżniające dany wpis. Osobny skrypt ma algorytm procentowy, każda cecha może przyjmować wartości 0-100% prawdopodobieństwa bycia spamem. Następnie w zależności od ilości cech wylicz prawdopodobieństwo dla całego wpisu przy pomocy średniej ważonej. Rezultaty są dość interesujące.

Tutaj lista blogów (praktycznie nikt nie korzystał, więc wywaliłem), które sklasyfikowałem jako spamerskie z prawdopodobieństwem 80% i więcej. Format prawdopodobieństwo bycia spamem (%), spacja, link do bloga. Nie widzę (szybko patrząc) żadnego false positive, a wy? Aktualnie jest takich blogów 375 na 2404 wszystkich sprawdzonych blogów. Jasne, nie jest to cud techniki, ale przy dodaniu pewnych prostych whitelist myślę, że można spokojnie blokować automatem wszystkie blogi z prawdopodobieństwem od 70% w górę.

Szczegółów badanych cech oraz algorytmu nie chcę na razie opisywać, bo po co spamerzy mają się bronić? Jak będzie utrudnione zakładanie nowych blogów, to pomyślę o tym. Na razie cały czas zbierają się dane… Gdyby byli chętni do przeglądania wyniku w celu wychwytywania false positive’ów (wpisujcie miasta, które przeglądają ;-)), to mogę pomyśleć o wystawianiu listy spamów automatem co jakiś czas.

Całość napisana oczywiście w Perlu, główny moduł zbierający z użyciem WWW::Mechanize (genialna sprawa do crawlerów).

UPDATE: Drobny update statystyk z dnia 27.04.2012 – 13481 unikatowe blogi (wcześniej chyba były unikatowe wpisy, ale mniejsza), w tym 1094 do natychmiastowego wycięcia (80% i więcej). Dla porządku 70% i więcej to 2438 sztuki. Listy nie zamieszczam, bo zainteresowanie było znikome. A captcha nadal nie została poprawiona, choć koniec kwietnia…

Nowe słowa.

Jak nazywamy część, która się żarzy w żarówce? Żarnik. A jak nazywamy tę część, która świeci w lampie? No i tu pojawia się problem… Możemy powiedzieć żarówka, ale to nazywa tylko określony rodzaj, podobnie jak świetlówka, dioda, płomień itd., a chcemy być precyzyjni (nazwać tylko elementy świecące w lampie) i ogólni jednocześnie (nazwać wszystkie rodzaje tych elementów). Zawsze można powiedzieć element świecący, ale to długie i niezbyt ładne.

Bardzo ładnym IMO rozwiązaniem tego problemu jest określenie świetlnik. Analogiczne do żarnik (coś, co się żarzy), wirnik (coś, co wiruje), nieużywane. Czego to dzieci nie wymyślą… 🙂

Jesteśmy milsi, niż myślimy.

Wczoraj widziałem na Slashdocie ciekawy materiał, tu oryginał. W skrócie: wygląda, że homo sapiens ma wbudowane opory przed wykonywaniem aktów przemocy (uderzenia młotkiem, strzał z pistoletu, cięcie nożem itp.) w stosunku do innych przedstawicieli swojego gatunku (niestety o rasach nic nie ma, ciekawe, czy zgodność rasy zmieniałaby w jakimkolwiek stopniu wyniki…).

90% respondentów, różnego wieku, ras, kultur, uważa fakt osobistego wyrzucenia na tory jednej osoby, żeby ocalić pięć za niedopuszczalny. Co ciekawe, jeśli nie musieliby go dotykać (wyrzucać) osobiście, proporcja się zmienia i nagle 95% pozwala uważa takie zachowanie za dopuszczalne.

Zastanawiam się, jak się to ma do różnych gatunków zwierząt. Czy rezultat byłby podobny, gdyby zamiast człowieka w eksperymentach brało udział zwierzę? I czy dla powiedzmy szympansa, psa, szczura i kury rezultat byłby taki sam? Co istotne, ważny jest aspekt bezpośredniości działań, może dlatego zwierzęta traktowane są jak tylko zwierzęta? Nie, nie widziałem jeszcze całego filmu, pozwolę sobie jednak na małą propagandę, bo znajomy stronę robił i jakoś tak się te dwa newsy zbiegły w czasie.