Étude des techniques de classification et de filtrage automatique de Pourriels.

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Novembre 2009
Présenté par: Mr Oumsalem Hassane
Étude des techniques
de classification et de filtrage automatique de Pourriels
Étude des techniques
de classification et de filtrage automatique de Pourriels
ÉÉÉÉcole Polytechnique de Montrcole Polytechnique de Montrcole Polytechnique de Montrcole Polytechnique de Montrééééalalalal

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Plan
Introduction
Quelques définitions
Structure d’un courriel
Courriels indésirables (objectifs & exemples)
Techniques de filtrage automatique de pourriels
Quelques solutions de filtrage existantes
Perspectives
Conclusion
O. Hassane, 2009

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Introduction
80% à 90% des messages échangés sur le Net sont des SPAM [1]
Le coût engendré par les Spam est estimé à ≈ 200 milliards $/an
(perte de productivité, coût de connexion, logiciel de détection, … etc).
Le Spam s’est diversifié, adapté, complexifié et devenu sophistiqué
Plusieurs travaux de lute contre les Spam ont été réalisés.
O. Hassane, 2009

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Quelques définitions
Pourriel (Spam): Courrier électronique commercial non sollicité par
l'internaute qui le reçoit (courriels indésirables).
Pourrielleur (Spammer): désigne celui qui se livre aux spams.
Pollupostage (Spamming): pollution de boîtes aux lettres, pratiquée
par les pourrielleurs.
O. Hassane 2009

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Objectifs
comprendre ce que c’est qu’un pourriel;
objectifs des pourriels;
étudier quelques techniques de filtrage automatique de
pourriels;
présenter quelques solutions existantes.
O. Hassane 2009

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Filtrage d’informations
O. Hassane 2009
« Le filtrage est un processus qui consiste à extraire les
informations pertinentes et de qualité à partir d’une
imposante masse d’informations »

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Structure d’un courriel
En-tête (header fields): comprend les champs: sujet, expéditeur,
destinataire, date d’envoi, serveur source, ... etc.
Le corps du massage : c’est le message en tant que tel: texte,
image, code html, …etc.
O. Hassane 2009

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Objectifs du pourriel
O. Hassane
Répartition des pourriels par contenu sur le 1er semestre 2008 [1]

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Exemple d’un pourriel
O. Hassane 2009
Exemple de pourriel publicitaire:
[Fig 1]
Exemple de pourriel de hameçonnage (phishing):
[Fig 2]

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Techniques de filtrage automatique
O. Hassane, 2009
a. Techniques préventives: marquent les courriels pour distinguer les
courriels indésirables des courriels légitimes.
b. Techniques curatives: elles bloquent et même parfois elles renvoient
vers l'expéditeur les messages jugées indésirables.
Les techniques curatives a beaucoup d’inconvénients(surcharge du réseau,
…)

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Techniques de filtrage automatique
O. Hassane 2009
a. Filtrage par mots clés;
b. Filtrage par expressions relationnelles (régulières);
c. Authentification de l’émetteur (test de Turing);
d. Filtrage par réseaux de neurones;
e. Filtrage Bayésien.

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Techniques de filtrage automatique
O. Hassane 2009
a. Filtrage par mots clés:
définit des mots(*) comme interdits (viagra, diploma, winner, …);
Analyse le contenu (le message lui même), l’objet et l’adresse
courriel de l’expéditeur.
Si présence d’un mot faisant partie des mots interdits, alors le
message est considéré comme indésirable.
Inconvénients:
• Elle est très limitée;
• Elle engendre des probabilités d'erreur très élevées;
• Résistance très faible aux mots maquillés (exp: vi@gr@).
(*): les mots qui reviennent souvent dans les pourriels.

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Techniques de filtrage automatique
O. Hassane 2009
b. Filtrage par expressions relationnelles (régulières)
Introduite pour pallier aux limites du filtrage par mots clés;
Elle s’appuie sur les expressions relationnelles (régulières);
Les expressions relationnelles permettent de trouver des variations de
mots jugés « sensibles » tel que le mot « viagra » Vs « viiaaagraa »;
L’expression relationnelle /^vi+a+gra+$/i permettra de retrouver le mot
« viiaaagraa ».
Inconvénients:
• Il est difficile de définir toutes les expressions relationnelles possibles;
• Il faut recenser tous les mots clés utilisés dans les pourriels, ce qui
rend la tache un peu délicate.

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Techniques de filtrage automatique
O. Hassane 2009
d. Authentification de l’émetteur (test de Turing) [3]
basée sur l’authentification de l’émetteur, en lui posant une question à
laquelle seul un humain peut répondre;
le système peut envoyer un captcha(1) et lui demander de répondre à la
question (exp: recopier le texte écrit dans l’image).
L’utilisateur doit mettre en place une liste blanche pour les organismes qui
envoient des messages automatique (site administratifs, commerce en ligne, …).
La solution est radicale et efficace, elle est facile à mettre en place, mais
elle montre des limites dans certains cas.
Inconvénients:
• Difficile à maintenir (listes blanches)
• C’est laborieux et contraignant pour l’émetteur.
(1) Une image contenant des caractères suffisamment déformés et bruités
pour compliquer sérieusement la tâche aux OCR.

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Techniques de filtrage automatique
O. Hassane 2009
e. Filtrage par réseaux de neurones [2]
Après apprentissage, ils permettent de produire une forme de
raisonnement humain.
L’apprentissage se fait d’une collection de courriels
préalablement triés par l’utilisateur;
Une fois l’apprentissage effectué, le réseau de neurone
fonctionne comme un système anti-spam classique très efficace
selon les cas les cas de figure.
Le risque de mauvaise classification est réel, mais peut être
contrôlé en jouant sur le seuil de sensibilité du réseau de
neurones [Fig 3]

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Techniques de filtrage automatique
O. Hassane 2009
e. Filtrage par réseaux de neurones [2] (suite)
[Fig 3]: Réglage de seuil de sensibilité du réseau
de neurones
Inconvénients:
• nécessite un entraînement long;
• doit être régulièrement entraîné pour faire face aux nouvelles formes de spam.

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Techniques de filtrage automatique
O. Hassane 2009
f. Filtrage Bayésien
utilise les réseaux bayesiens, elle s’appuie sur la classification
naïve bayesienne.
Associe des probabilités aux différents mots clés du message.
Il faut un temps d’apprentissage pour calculer ces probabilités.
Combine les probabilités obtenues selon le théorème de bayes
pour déterminer si un message est un Spam.

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Techniques de filtrage automatique
O. Hassane 2009
f. Filtrage Bayésien (suite)
Permet d’obtenir un excellent taux de détection (>99%) [4][5]
Inconvénients:
Il est peu efficace lorsqu’il s’agit d’un nouveau mot clé Spam
Il faut un temps d’apprentissage pour déterminer les probabilités
Les polluposteurs utilisent des images pour déjouer ce filtre.
Exemple: DSpam, SamAssasin, SpamBayes, Bogofilter

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Autres techniques
Filtrage par Bases collaboratives de spams: alimentées par les utilisateurs de
solutions antispam, ces bases de données contiennent des signatures de spams, de la même
manière que les bases de signatures de virus.
Filtrage par liste blanche: base de données des sites sûrs et certifiés, tous les messages
provenant de ces sites sont acceptés et considérés comme sûrs.
Filtrage par liste noire: bases de données abritant les listes de serveurs qui produisent,
aident, accueillent, ou retransmettent des spams.
Filtrage d’images: Les images sont utilisées par les spammeurs pour dissimuler les
messages et déjouer les filtres basés sur l’analyse contextuelle.
Cette technique analyse:
- le nombre d'images dans le message;
- la manières dont elles sont placées dans le message;
- générer une somme de contrôle sur l’image.
O. Hassane 2009

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Quelques solutions existantes
O. Hassane 2009
Filtrage au niveau du PC : adopté par les clients e-mail (Thunderburd,
Outlook 2003), repose essentiellement sur les filtre bayésiennes.
exp: BogoFilter: licence GPL, gratuit, multi-plateforme, filtre bayesien.
Filtrage au niveau du serveur de messagerie: utilise un seul
logiciel contrairement à la solution du filtrage au niveau PC. La bande passante reste
encombrée, car le logiciel est installé en interne.
exp:SpamAssassin, SpamGuru
Filtrage au niveau de la passerelle d’internent: l’analyse
s’effectue en amont du serveur de messagerie, ce qui évite la surcharge du serveur de
messagerie. La bande passante reste encombrée.
Service de filtrage extérnalisé: filtrage au niveau du fournisseur d’accès
Internet (ISP). Avantage majeur, sa facilité de mise en œuvre et de gestion

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Perspectives
O. Hassane 2009
de nouvelles techniques prometteuses basées sur:
a. Les algorithmes génétiques;
b. Algorithme de Data mining;
c. Le domaine de text mining pourrait ouvrir une vois dans la
grande famille des techniques de classification de courriels.
d. Hybridation de certaines techniques

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Conclusion
O. Hassane 2009
c’est un domaine un peu complexe;
Les techniques de pollupostage évoluent aussi vite que les solutions proposées;
une avancée très remarquable dans le domaine de filtrage;
beaucoup de travaux ont été réalisés, et de techniques ont été proposées;’
Il n’est pas possible d’obtenir une classification automatique correcte à 100%;
Il serait, éventuellement, intéressant de combiner certaines techniques pour
former des méthodes hybrides plus puissantes.

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Références
O. Hassane 2009
[1]: « Le SPAM », Sophie GASTELLIER-PREVOST : Enseignant-chercheur à
l'Institut Télécom, Télécom & Management SudParis.
[2] : Chris Miller. Neural network-based antispam heuristics. In Symantec, white paper,03
[3] : http://fr.wikipedia.org/wiki/Pourriel
[4]: P. Graham, A plan for spam, http://paulgraham.com/spam.html
[5]:P. Graham, Better Bayesian filtering, http://www.paulgraham.com/better.html

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Questions.
O. Hassane 2009