Abstract-Vi föreslår SocialFilter, ett förtroendeingivande samarbetssystem för att minska skräppost. Vårt förslag gör det möjligt för noder utan e-postklassificering att fråga nätverket om en värd är en spammare. Den använder sig av Sybil-resilient trust inference för att väga de rapporter om spamming värdar som samarbetar spam-detecting noder (reporters) skicka in till systemet. Det väger skräppostrapporterna efter deras reportrars pålitlighet för att få ett mått på systemets tro på att en värd är en spammare. SocialFilter är det första samverkande systemet för att minska oönskad trafik som bedömer spamreportrarnas pålitlighet genom att både granska deras rapporter och utnyttja det sociala nätverket hos reportrarnas administratörer. Utformningen och utvärderingen av vårt förslag ger oss följande lärdomar: a) Det är rimligt att införa Sybil-resilient OnlineSocial-Network-baserade trust inference mekanismer för att förbättra tillförlitligheten och attack-motståndet av samarbete spam begränsning; b) använda sociala länkar för att få pålitlighet rapporter om spammare kan resultera i jämförbara spamblockering effektivitet med metoder som använder sociala länkar till taxe-limit spam (t.ex. Ostra [27]); c) till skillnad från Ostra, i avsaknad av rapporter som inkränker godartade e-postavsändare, SocialFilter ger inga falska positiva.
Slutligen, Sirivianos et al. REF föreslår ett samarbetssystem som gör det möjligt för värdar utan e-postklassificering att kontrollera om en värd är en spammare eller inte.
SocialFilter: Introducing social trust to collaborative spam mitigation
{'venue': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'journal': '2011 Proceedings IEEE INFOCOM', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}