Zusammenfassung
Die wachsende Popularität von Web 2.0Systemen lockt nicht nur echte Nutzer an. Auch Spammer stellen zu nehmend Posts in Social BookmarkingSystemen zu typischen SpamRessourcen (z. B. Links auf WebspamSeiten) ein, die die erwünschten Nutzer belästigen und dem Anbieter Speicherkapazität rauben. Auf Grund der Öffentlichkeit der Posts erscheinen die Links auch auf populären Übersichtsoder Einführungsseiten. Um möglichst viele Links einstellen zu können, registrieren Spammer sich z. B. mehrfach und stellen dieselben Posts mehrmals ein. Zudem verwenden sie möglichst viele und oft benutzte Tags. SpamAktivitä ten können die Idee des Social Bookmarking zerstören. Die Qua lität des Systems nimmt insgesamt deutlich ab und Nutzer verlassen das System, wenn sinnvolle Ressourcen immer häufiger von SpamRessourcen überlagert werden.
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Notes
- 1.
S. jedoch zu Greylisting bei E-Mail-Spam, allerdings zu wg. § 11 Abs. 3 TMG nicht mehr anwendbaren § 6 Abs. 1 TDDSG/15 Abs. 1 TMG, [130].
- 2.
- 3.
Beispielsweise http://www.youtube.com/watch?v = c8yRKQdMkcE und http://www.youtube.com/watch?v = c8LEpJhSoGs.
- 4.
So gesteht beispielsweise das Unabhängige Landeszentrum für Datenschutz in Schleswig-Holstein, ULD, Telemedienanbietern eine Frist von sieben Tagen zur Verwendung von IP-Adressen aus Sicherheitsgründen zu, worin ein (gegenüber dem hier angelegten) noch weiteres Verständnis des für den Betrieb Erforderlichen, nämlich als das für den sicheren Betrieb Erforderliche, zu sehen ist: https://www.datenschutzzentrum.de/ip-adressen/.
- 5.
Entsprechend hat sich BibSonomy auch auf Grund der gesammelten Erfahrungen in der Spam-Entdeckung für die Klassifizierung ganzer Spammer-Konten entschieden.
- 6.
Ein Nutzer veröffentlicht Daten zwar nicht zum speziellen Zweck der Spam-Erkennung durch den Anbieter, gibt jedoch zugleich zu erkennen, dass diese Informationen für jedermann einsehbar sein sollen. Er begibt sich so bewusst des höheren Schutzes, den er bezüglich privat markierter Daten erwartet.
- 7.
- 8.
Eine Evaluierung von Spamklassifizierern im laufenden Betrieb des Systems würde eine leicht unterschiedliche Konstellation erfordern, da die Entscheidung für das Ausfiltern von Spam bereits getroffen werden muss, wenn der Nutzer zum ersten Mal Inhalte einstellt. Für so eine Online-Evaluierung könnte man also nicht erst das Verhalten des Nutzers über mehrere Monate beobachten. Um mit anderen Forschungsergebnissen vergleichbar zu bleiben, haben wir uns hier jedoch entschieden, die Fassung der ECML PKDD Challenge zu übernehmen.
- 9.
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Doerfel, S., Hotho, A., Kartal-Aydemir, A., Roßnagel, A., Stumme, G. (2013). Spam-Bekämpfung. In: Informationelle Selbstbestimmung im Web 2.0. Xpert.press. Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg. https://doi.org/10.1007/978-3-642-38056-3_7
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Publisher Name: Springer Vieweg, Berlin, Heidelberg
Print ISBN: 978-3-642-38055-6
Online ISBN: 978-3-642-38056-3
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