70、基于贝叶斯方法的评论垃圾邮件防御工具

基于贝叶斯方法的评论垃圾邮件防御工具

常见博客服务提供商及其特点

如今，有众多博客服务提供商，它们在处理用户评论方面各有特点。
- Topix ：是全球最大的社区新闻网站之一，支持用户动态发布评论。用户无需加入社区，评论即可立即显示，每天大约处理120000条评论（2008年9月20日至30日监测数据）。并且，它赋予终端用户删除有问题评论的自由。
- Blogherald ：与Topix类似，支持动态评论发布，由WordPress插件Akismet提供支持。
- Livebooking Network ：也是一个支持动态评论发布的服务提供商，具备删除重复评论的功能。
- WordPress ：是一个反评论垃圾邮件的服务提供商，它不仅适用于自身博客系统，还能与其他博客系统配合，为众多博主提供急需的垃圾邮件防护。其插件Akismet已接收超过70亿条博客垃圾邮件，据统计，所有评论中约88%为垃圾邮件，平均每天处理约1902000条垃圾邮件（2008年9月20日至30日监测数据）。
- Live Journal ：是一个强调用户互动的在线日志平台。
- My space ：与Live Journal类似，二者均为免费服务提供商。
- Weblog & Vox ：仅允许注册用户发表评论，且评论需经管理员审核批准后才会显示。
- Google blogger ：用户发表评论时需要提供姓名、密码并通过单词验证测试。
- Typepad ：在评论区发表评论需要用户登录并输入密码。
- Twitter、Jaiku、Qik & Facebook ：这些也是容易受到垃圾邮件攻击的主要博客服务提供商。

目前，这样的服务提供商超过百家，数百万终端用户在博客上发布他们的故事。

评论垃圾邮件防御工具的机制

为防止允许评论的网站出现垃圾邮件，可使用博客垃圾邮件过滤器。该过滤器通过检测评论中的垃圾词汇，并计算评论是否为垃圾邮件的概率，为博客、论坛、邮件存档和留言簿所有者提供可靠的保护。

这里使用贝叶斯算法来计算垃圾邮件的概率，具体公式是基于传入的评论和数据库中存储的早期评论推导得出的。为绕过垃圾邮件过滤器，垃圾邮件发送者会使用标点符号、大小写字母混合以及特殊字符来改变词汇含义。为避免这种情况，会对用户发送的词汇进行计数，并去除不必要的标点符号和特殊字符，然后将整个用户评论以小写格式存储在数据库中。

贝叶斯定理在垃圾邮件情境下表示：已知一封邮件包含某些特定词汇时，它是垃圾邮件的概率等于在垃圾邮件中找到这些特定词汇的概率乘以任意邮件是垃圾邮件的概率，再除以在任意邮件中找到这些词汇的概率，公式如下：
[Pr(spam|words)=Pr(words|spam)Pr(spam)/Pr(words)]

对于评论垃圾邮件，将公式调整为：
[Pr(comment spam|words)=Pr(words| comment spam)Pr(comment spam)/Pr(words)]

软件工具的算法

以下是博客评论垃圾邮件拦截工具的算法步骤：
1. 信息验证 ：系统要求用户输入姓名和电子邮件地址，在连接数据库和网页之前，会验证输入的姓名和电子邮件地址的有效性。
2. 记录IP地址 ：记录用户的IP地址并存储在数据库中。
3. 去除特殊字符 ：去除评论中的标点符号和特殊字符。
4. 转换为小写 ：将所有单词转换为小写字母。
5. 去除不必要词汇并计数 ：去除不必要的词汇，如“am”“is”“are”等，并统计剩余单词的总数。
6. 计算概率 ：借助数据库中的数据和用户输入，基于贝叶斯算法计算传入评论为垃圾邮件的概率。
7. 阈值比较 ：将评论为垃圾邮件的概率与阈值进行比较。如果概率值等于或大于阈值，传入的评论将被拒绝并存储在数据库中供未来参考；否则，评论将立即发布在网页上。
8. 记录垃圾邮件发送者IP ：如果用户输入的是垃圾邮件，将发送者的IP地址存储在数据库中。
9. 循环操作 ：回到步骤1。
10. IP封禁 ：如果同一IP地址多次发送垃圾评论，该IP地址将在特定时间段内被封禁。
11. 防数据洪泛 ：为避免数据洪泛，限制用户无间隔地发送评论。

该算法的流程图如下：

graph TD;
    A[系统要求输入姓名和邮箱] --> B[验证信息有效性];
    B --> C[记录用户IP地址];
    C --> D[去除特殊字符];
    D --> E[转换为小写];
    E --> F[去除不必要词汇并计数];
    F --> G[计算评论为垃圾邮件的概率];
    G --> H{概率是否大于阈值};
    H -- 是 --> I[拒绝评论并存储];
    H -- 否 --> J[发布评论];
    I --> K[记录垃圾邮件发送者IP];
    K --> A;
    J --> L{是否多次发送垃圾评论};
    L -- 是 --> M[封禁IP];
    L -- 否 --> A;

工作方法

选择贝叶斯算法来推导一个公式，以检测给定评论是否为垃圾邮件。在推导过程中，会仔细考虑避免误判合法评论为垃圾邮件（假阳性）和误判垃圾邮件为合法评论（假阴性）的情况。因为合法评论可能包含少量不良词汇，但这并不意味着它就是垃圾邮件；同样，垃圾邮件也可能包含一些正常词汇，但不能因此将其判定为合法评论。所以，设计了一个基于概率的机制来区分传入的评论。

为实现该算法，管理员需要在数据库中存储样本垃圾词汇。传入的评论将与数据库中的现有数据一起用于计算。

以下是具体的概率计算公式：
- (Pr (words | comment spam) = \frac{Number of spam words in user input}{Total Number of words in user input})
- (Pr (comment spam) = \frac{total number of Comment spam}{total number of comments})
- (Pr (words)=\frac{total number of spam words detected in legitimate comment as well as spam comment}{total number of comments})

如果评论为垃圾邮件的概率大于阈值，则将该评论分类为垃圾邮件；否则，将其发布在线上。算法如下：

If 评论为垃圾邮件的概率 >= 用户定义的阈值
    拒绝传入的评论，判定为垃圾邮件
Else
    立即发布评论在线上
End if

阈值的设定完全取决于程序员的需求和期望。较低的阈值能有效保护免受垃圾评论的干扰，但可能会导致较高的假阳性率；而较高的阈值会使假阴性率增加，垃圾邮件识别效果也会变差。

实验拓扑和结果

为进行实验，搭建了一个与数据库相连的网页。采用WAMP（Windows, Apache, MySQL, PHP）架构，其中MySQL作为后端数据库，PHP作为前端进行垃圾邮件过滤器的编码，使用PHPMyAdmin作为图形化MySQL数据库界面，Apache2triad用于将用户信息和评论发送到数据库。

在确定阈值之前，需要回答一些问题，例如：这个垃圾邮件过滤器的用途是什么？需要何种安全级别？回答这些问题后，才能获得可靠服务所需的阈值。

实验结果

借助学生对垃圾邮件过滤工具进行了测试。让一组学生向加载了评论垃圾邮件拦截工具的特定网页发送垃圾评论，并将阈值从0.1调整到0.99，同时监测输出结果。

阈值范围	垃圾邮件识别情况	假阳性率	假阴性率
低阈值（如0.1）	能识别所有用户输入的垃圾评论（100%）	约20%	0%
高阈值（接近0.99）	垃圾邮件识别效果不佳	低	增加
中范围阈值（3.5 - 5.5）	能识别所有垃圾评论	几乎为0或可忽略不计	几乎为0或可忽略不计

实验表明，对于中范围阈值，评论垃圾邮件拦截工具表现良好。

例如，当阈值设定为0.35时：
- 一条评论包含管理员定义的3个垃圾词汇（“bad”重复两次，“disgusting”“stupid”各一次），去除不必要词汇后有12个单词，经计算该评论为垃圾邮件的概率为0.320819112628，小于阈值，该评论被正常发布。
- 另一条评论包含7个垃圾词汇（“Awful”“fool”“bad”“rubbish”“terrible”“disgusting”），其为垃圾邮件的概率为0.484797297297，大于阈值，该评论被工具拦截。

综上所述，基于贝叶斯算法的评论垃圾邮件防御工具具有一定的有效性，但由于垃圾邮件发送者会不断寻找绕过过滤器的新方法，因此该方法需要持续更新。通过微调阈值并不断更新垃圾词汇库，能够在很大程度上消除评论垃圾邮件。

基于贝叶斯方法的评论垃圾邮件防御工具（续）

阈值确定的重要性及影响

在整个评论垃圾邮件防御体系中，阈值的确定起着至关重要的作用。它就像是一个“守门员”，决定着哪些评论能够顺利通过，哪些会被判定为垃圾邮件而拦截。

从实验结果来看，不同的阈值会带来截然不同的效果。当使用低阈值时，如阈值为 0.1，工具能够识别出所有的垃圾评论，垃圾邮件的拦截率达到了 100%。这是因为低阈值意味着对垃圾邮件的判定更为严格，只要评论中出现一点垃圾词汇的迹象，就很可能被判定为垃圾邮件。然而，这种严格的判定标准也带来了较高的假阳性率，大约为 20%。也就是说，有一部分合法的评论因为包含了一两个垃圾词汇，就被误判为垃圾邮件而被拦截，这无疑会影响用户的正常使用体验。

相反，当使用高阈值时，例如接近 0.99，假阳性率会降低，但垃圾邮件的识别效果却大打折扣。此时，垃圾邮件发送者有更多的机会绕过过滤器，将垃圾评论发布到网页上，导致假阴性率增加。这是因为高阈值对垃圾邮件的判定更为宽松，只有当评论中包含大量的垃圾词汇时，才会被判定为垃圾邮件。

而中范围阈值（3.5 - 5.5）则表现出了良好的性能。在这个阈值范围内，工具既能准确地识别出所有的垃圾评论，又能将假阳性率和假阴性率控制在几乎为 0 或可忽略不计的水平。这使得合法评论能够顺利通过，而垃圾评论则被有效拦截，为用户提供了一个相对纯净的评论环境。

工具的优势与局限性

优势

• 代码简洁 ：该软件工具的总代码行数较少，这使得它具有较高的可部署性。无论是在小型的个人博客服务器，还是大型的企业级网站服务器上，都能够轻松部署，不会给服务器带来过多的负担。
• 适应性强 ：可以与多种博客系统配合使用，如 WordPress 等。这意味着不同类型的博客网站都可以利用这个工具来防御评论垃圾邮件，具有广泛的适用性。
• 概率计算准确 ：基于贝叶斯算法的概率计算方式，能够综合考虑评论中的词汇信息以及数据库中存储的历史数据，从而更准确地判断评论是否为垃圾邮件。

局限性

• 需要持续更新 ：由于垃圾邮件发送者会不断寻找新的方式来绕过过滤器，例如使用新的垃圾词汇、改变词汇的表达方式等，因此该工具需要不断更新垃圾词汇库和调整算法，以适应新的垃圾邮件形式。
• 阈值调整困难 ：确定合适的阈值并非易事，需要考虑多个因素，如垃圾邮件过滤器的使用目的、所需的安全级别等。不同的应用场景可能需要不同的阈值，这增加了工具使用的复杂性。

未来展望

尽管该工具目前存在一些局限性，但随着技术的不断发展，未来有很大的改进空间。

一方面，可以结合机器学习和人工智能技术，让工具能够自动学习和识别新的垃圾邮件模式。通过不断地分析大量的评论数据，工具可以自动调整垃圾词汇库和算法，提高垃圾邮件的识别准确率，减少人工干预的需求。

另一方面，可以进一步优化阈值的确定方法。例如，开发一种自适应的阈值调整机制，根据不同的网站流量、用户行为和垃圾邮件的实时情况，自动调整阈值，以达到最佳的垃圾邮件防御效果。

此外，还可以加强与其他安全技术的集成，如验证码、IP 信誉系统等，进一步提高工具的安全性和可靠性。通过多种安全技术的协同作用，可以更有效地抵御垃圾邮件的攻击，为用户提供一个更加安全、纯净的网络环境。

总之，基于贝叶斯方法的评论垃圾邮件防御工具为解决评论垃圾邮件问题提供了一种有效的解决方案。虽然目前还存在一些不足之处，但通过不断的改进和优化，相信它在未来能够发挥更大的作用，为网络社区的健康发展提供有力的保障。

以下是一个总结性的流程图，展示了整个评论垃圾邮件防御工具的工作流程：

graph LR
    A[用户输入评论] --> B[信息验证与记录]
    B --> C[预处理评论]
    C --> D[计算评论为垃圾邮件的概率]
    D --> E{概率是否大于阈值}
    E -- 是 --> F[拦截评论，记录为垃圾邮件]
    E -- 否 --> G[发布评论]
    F --> H[更新垃圾词汇库和IP记录]
    G --> I[正常显示评论]
    H --> J{是否需要调整阈值}
    J -- 是 --> K[调整阈值]
    J -- 否 --> B
    K --> B

这个流程图清晰地展示了从用户输入评论到最终评论处理的整个过程，包括信息验证、评论预处理、概率计算、阈值比较、评论拦截或发布，以及后续的垃圾词汇库和 IP 记录更新、阈值调整等环节。通过这个流程图，可以更直观地理解评论垃圾邮件防御工具的工作原理和整体架构。