Fugu-MT 論文翻訳(概要): Visual Spoofing in content based spam detection

論文の概要: Visual Spoofing in content based spam detection

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.05265v2
Date: Tue, 10 Nov 2020 01:44:32 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2022-12-14 10:16:44.653796
Title: Visual Spoofing in content based spam detection
Title（参考訳）: コンテンツに基づくスパム検出におけるビジュアルスプーフィング
Authors: Mark Sokolov, Kehinde Olufowobi and Nic Herndon
Abstract要約: ある文字を別のアルファベットの対応する文字に置き換える脆弱性を提示する。このアプローチにより、スパマーは既存のスパムフィルタをバイパスするメッセージを作成することができる。本手法は, 文書の自動解析に自然言語処理を用いる他のアプリケーションにおいても, 盗作検出の回避に有効であることを示す。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Although the problem of spam classification seems to be solved, there are still vulnerabilities in the current spam filters that could be easily exploited. We present one such vulnerability, in which one could replace some characters with corresponding characters from a different alphabet. These characters are visually similar, yet have a different Unicode encoding. With this approach spammers can create messages that bypass existing spam filters. Moreover, we show that this approach can be used to avoid plagiarism detection, and in other applications that use natural language processing for automatic analysis of text documents.
Abstract（参考訳）: スパム分類の問題は解決されているように見えるが、現在のスパムフィルタには、容易に悪用できる脆弱性がある。そのような脆弱性の一つとして、ある文字を別のアルファベットの対応する文字に置き換えることができる。これらの文字は視覚的に類似しているが、Unicodeエンコーディングが異なる。このアプローチにより、スパマーは既存のスパムフィルターをバイパスするメッセージを作成できる。また,本手法は,テキスト文書の自動解析に自然言語処理を応用した他のアプリケーションにおいても,盗作検出を回避できることを示す。

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