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Viernes, 10 de septiembre de 2004 |
Noticias
Nuevas Tecnologías Aplicadas a la SeguridadTécnicas de análisis genético contra el spam
La empresa norteamericana IBM ha creado un filtro bautizado con el nombre de Chung-Kwei que identifica secuencias que únicamente aparecen en los spam, permitiendo así su identificación.
El envío masivo de correos no solicitados es una plaga que afecta a casi todos los internautas. Pese a las técnicas de filtrado existentes, muchas empresas trabajan en nuevas soluciones, pero lo que pocos podían imaginar es que los trabajos de Crick y Watson sobre la secuenciación molecular servirían para combatir el spam. Biólogos computacionales del Centro de Investigación TJ Watson de IBM aseguran haber desarrollado un filtro anti-spam siguiendo el camino que esos investigadores usaron para analizar secuencias genéticas según refleja una información vertida en periodistadigital.
El nuevo sistema aún tiene que pasar algunas pruebas piloto antes de que vigile las bandejas de entrada de los correos de los usuarios, pero la tecnología desarrollada promete buenos resultados. La nueva herramienta aprende automáticamente pautas propias del vocabulario del spam. Y su eficacia ha demostrado ser de un 96,5%.
Los bioinformáticos de IBM Isidore Rigoutsos y Tien Huynh comenzaron a idear el algoritmo en el que se basa el nuevo filtro hace algo más de un año, y le han bautizado con el nombre de Chung-Kwei. La BBC informa de que los investigadores crearon su algoritmo partiendo de otro que se aplicaba a la investigación sobre las proteínas. Pero en lugar de identificar elementos propios de éstas, IBM sustituyó estos elementos por secuencias de caracteres que aparecen únicamente en mensajes de spam. «Obviamente, los algoritmos son aplicables a un vasto rango de problemas», explica Rigoutsos.
El nuevo sistema funciona considerando los correos como un conjunto de palabras y combinaciones de letras y símbolos. Mediante el análisis de dos colecciones de e-mails, una de spam y otra de correo bueno, crea diccionarios con las combinaciones más frecuentes en cada uno. Así, es capaz de analizar y comparar cada mensaje con estos diccionarios, estableciendo un umbral a partir del cual los que lo superen son considerados spam y marcados como tal.
Según reconoce Rigoutsos, su trabajo se ayudó de los grandes volúmenes de spam que él y sus colegas reciben en sus puestos de trabajo. «Hemos experimentado con grandes colecciones de e-mails. Tenemos 66.000 mensajes que son spam y 22.000 que no lo son», añade Rigoutsos, quien explica que «entrenar 88.000 mensajes lleva aproximadamente 15 minutos en un procesador simple. Si una hora más tarde tenemos más ‘spam’, podemos añadirlo a la colección para seguir aprendiendo cada vez más». En pruebas recientes el filtro sólo falló en la identificación de un mensaje de entre un total de 6.000 correos basura. .Fuente: La Voz de Galicia
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