Spambands: a methodology to identify sources of spam acting in concert
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Universidade Federal de Minas Gerais
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Artigo de periódico
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Spambands: uma metodologia para identificar fontes de spam agindo em conjunto
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Resumo
In 2012, estimates indicated that 68.8% of all
e-mail traffic was spam, what suggests this is still a relevant
problem. Recently, some works have focused on the analysis
of spam’s traffic inside the network, analyzing the protocols
used and the AS which originate the traffic. However, those
works usually do not consider the relationships between the
machines used to send spam. Such an analysis could reveal how
different machines may be used by a single spammer to spread
his messages, helping us to understand their behavior. To that
end, this work proposes a methodology to cluster the machines
used by spammers based on the concept of spam campaigns.
The groups identified were characterized to identify different
aspects of the spam dissemination process, which suggest different
orchestration strategies being used.
Abstract
Em 2012, estimativas indicavam que 68,8% de todos
o tráfego de e-mail era spam, o que sugere que este ainda é um assunto relevante
problema. Recentemente, alguns trabalhos têm se concentrado na análise
do tráfego de spam dentro da rede, analisando os protocolos
utilizado e o AS que origina o tráfego. No entanto, aqueles
trabalhos geralmente não consideram as relações entre os
máquinas usadas para enviar spam. Tal análise poderia revelar como
diferentes máquinas podem ser usadas por um único spammer para espalhar
suas mensagens, ajudando-nos a compreender o seu comportamento. Para isso
Por fim, este trabalho propõe uma metodologia para agrupar as máquinas
usado por spammers com base no conceito de campanhas de spam.
Os grupos identificados foram caracterizados para identificar diferentes
aspectos do processo de disseminação de spam, que sugerem diferentes
estratégias de orquestração usadas.
Assunto
Spam (Mensagens eletrônicas), Mineração de dados (Computação)
Palavras-chave
Electronic junk mail, Mining, Data
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https://enigma.unb.br/index.php/enigma/article/view/48