–
Od lat słyszymy o niepokojącym wzroście cyberprzestępstw, do których wykorzystuje się anononimowe emaile
– mówi profesor Benjamin Fung. –
Te emaile mogą zawierać groźby, dziecięce porno, umożliwiać komunikację między bandziorami czy przenosić złośliwe oprogramowanie
– dodaje. Dlatego też Fung, wraz z kolegami, wykorzystał algorytmy znane z systemów rozpoznawania mowy czy data miningu, by opracowały one szablony zachowań, schematy, które powtarzają się w analizowanych mailach.
–
Powiedzmy, że anonimowy mail zawiera literówki czy błędy gramatyczne, albo jest pisany bez wielkich liter. Wykorzystujemy te cechy, by opracować profil nadawcy. I udaje nam się to z dużą dokładnością. Możemy wskazać autora, jego płeć, narodowość czy poziom wykształcenia –
twierdzi Fung.
Metodę przetestowano na bazie danych Enrona, zawierających 200 000 maili 158 pracowników tej firmy. Wykorzystując próbkę 10 maili każdej z 10 testowanych osób, metoda identyfikowała autora z dokładnością 80-90 procent.