Vi tillhandahåller en automatiserad grafteoretisk metod för att identifiera enskilda användares betrodda nätverk av vänner i cyberrymden. Vi använder rutinmässigt våra sociala nätverk för att bedöma utomståendes pålitlighet, dvs. för att bestämma var vi ska köpa vår nästa bil, eller för att hitta en bra mekaniker för den. I detta arbete, visar vi att en e-postanvändare kan på liknande sätt använda sitt e-postnätverk, konstruerat enbart från avsändare och mottagaren information som finns i e-posthuvuden, för att skilja mellan oönskade kommersiella e-postmeddelanden, som vanligen kallas "spam", och e-post i samband med hans cirklar av vänner. Vi utnyttjar egenskaperna hos sociala nätverk för att bygga en automatiserad anti-spam verktyg som behandlar en enskild användares personliga e-postnätverk för att samtidigt identifiera användarens centrala betrodda nätverk av vänner, samt undernätverk som genereras av spam. I våra empiriska studier av enskilda brevlådor klassificerade vår algoritm cirka 53% av alla e-postmeddelanden som skräppost eller icke-spam, med 100% noggrannhet. Några av e-postmeddelanden lämnas oklassificerade av detta nätverk analysverktyg. Men man kan utnyttja två av följande användbara egenskaper. För det första kräver det ingen användarintervention eller övervakad utbildning; för det andra resulterar det inte i några falska negativa, dvs. att skräppost felklassificeras som icke-spam, eller vice versa. Vi visar att dessa två funktioner tyder på att vår algoritm kan användas som en plattform för en heltäckande lösning på problemet med skräppost när den används i konsert med mer sofistikerade, men mer tungrodda, innehållsbaserade filter.
I REF skapas en graf som representerar den e-posttrafik som fångas i enskilda användares brevlåda.
Personal Email Networks: An Effective Anti-Spam Tool
{'venue': 'IEEE Computer, Vol. 38, No. 4, pages 61-68, April 2005', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}