Спам в сообщениях

редактировать

Спам в сообщениях, иногда называемый SPIM, представляет собой тип спама, нацеленный на пользователей служб обмена мгновенными сообщениями (IM), SMS или личных сообщений на веб-сайтах.

СОДЕРЖАНИЕ
  • 1 Приложения для обмена мгновенными сообщениями
  • 2 Контрмеры
  • 3 порнографические спам-боты для мгновенных сообщений
  • 4 Спам службы обмена сообщениями в системах на базе Windows NT
  • 5 Обнаружение спама в рекомендательной системе на основе мнений
  • 6 Ссылки
Приложения для обмена мгновенными сообщениями
Рассылка спама в Telegram.

Системы обмена мгновенными сообщениями, такие как Telegram, WhatsApp, Twitter Direct Messaging, Kik, Skype и Snapchat, являются мишенью для спамеров. Многие службы обмена мгновенными сообщениями публично связаны с платформами социальных сетей, которые могут включать информацию о пользователе, такую ​​как возраст, пол, местонахождение и интересы. Рекламодатели и мошенники могут собирать эту информацию, входить в службу и отправлять нежелательные сообщения, которые могут содержать мошеннические ссылки, порнографические материалы, вредоносное ПО или программы-вымогатели. В большинстве служб пользователи могут сообщать и блокировать учетные записи спама или устанавливать параметры конфиденциальности, чтобы с ними могли связываться только контакты.

Контрмеры
  • Многие пользователи предпочитают получать мгновенные сообщения только от людей, уже внесенных в их список контактов.
  • В корпоративных настройках спам через IM блокируется блокировщиками IM-спама, такими как Actiance, ScanSafe и Symantec.
  • Провайдеры обмена мгновенными сообщениями, такие как Kik, имеют кнопку «сообщить о пользователе», которая отправляет журнал чата администраторам обмена мгновенными сообщениями, которые затем могут принять меры.
Порнографические IM-спам-боты

Спам-боты часто подписываются на популярные службы обмена сообщениями, такие как Kik или Skype, для распространения порнографических изображений. Часто, если пользователь отвечает, он получает URL-адрес, приглашающий его на частную прямую трансляцию, которая просит его ввести данные кредитной карты для «проверки возраста».

Эти боты нацелены на случайные имена пользователей; это часто приводит к тому, что несовершеннолетние получают нежелательные порнографические изображения.

Спам службы обмена сообщениями в системах на базе Windows NT
Пример спама в службе обмена сообщениями 2007 года.

В 2002 году ряд спамеров начали злоупотреблять службой Windows Messenger, функцией Windows, позволяющей администраторам отправлять предупреждения на рабочие станции пользователей (не путать с Windows Messenger или Windows Live Messenger, бесплатным приложением для обмена мгновенными сообщениями ) в Microsoft. «S Windows NT -На операционных систем. Спам службы обмена сообщениями отображается как обычные диалоговые окна, содержащие сообщение спамера. Эти сообщения легко блокируются брандмауэрами, настроенными на блокировку пакетов на порты NetBIOS 135–139 и 445, а также незапрошенных пакетов UDP на порты выше 1024. Кроме того, Windows XP Service Pack 2 по умолчанию отключает службу обмена сообщениями.

Спамеры службы обмена сообщениями часто отправляют сообщения на уязвимые компьютеры Windows с URL-адресом. Сообщение обещает пользователю удалить спам-сообщения, отправленные через службу обмена сообщениями. URL-адрес ведет на веб-сайт, где за определенную плату пользователям рассказывают, как отключить службу обмена сообщениями. Хотя мессенджер легко отключается пользователем бесплатно, это работает, потому что создает предполагаемую потребность, а затем предлагает немедленное решение.

Обнаружение спама в рекомендательной системе на основе мнений
См. Также: Рекомендательная система

В системе рекомендаций, основанной на мнениях, важная проблема заключается в том, как оценивать отзывы о товарах, созданные пользователями. Одна из целей этой оценки - выявление вредоносных обзоров или спама. Плохо написанные отзывы считаются беспомощными для рекомендательной системы. Однако, даже если обзор составлен правильно, они все равно могут нанести вред рекомендательной системе из-за предвзятого предвзятого отношения к созданию реальной рекламы или клеветы в отношении целевого элемента.

Текущий подход к методам обнаружения спама включает анализ текста спама и определение рецензентов спама по их обзорам и действиям. Для первого типа разработано приложение машинного обучения по тексту обзора. Для второго типа исследователи используют метод анализа сетевых мотивов, чтобы идентифицировать рецензентов спама по их повторяющейся рецензирующей деятельности.

использованная литература
Последняя правка сделана 2024-01-02 08:17:03
Содержание доступно по лицензии CC BY-SA 3.0 (если не указано иное).
Обратная связь: support@alphapedia.ru
Соглашение
О проекте