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Link- Spam
Erkennung und Unterdrückung
               Florian Holzhauer
               fh@fholzhauer.de
Spam?

 „Kommerziell motivierter Datenmüll“
 Mail, Telefon, Post, Web, ..
 Hier: Linkspam
  Ziel: Suchmaschinenranking verbessern
  Maschinenoptimiert
Warum Linkspam?

 Gutes Suchranking = $$$
  Höhere Besucherzahlen
  Populärer als die Konkurrenz
 Viele Links auf beworbene Seite
  PageRank
  HITS
 Zusätzlich „Queryoptimierung“
PageRank




 „Google-Algorithmus“
 Oft Verlinkt = Hoher PageRank
  PageRank der verlinkenden Seiten wichtig
 d = Damping factor (meist 0.85)
HITS




 Hub-Rank, Authority-Rank
 Rekursiv
Wie Spam?

 Häufig verlinkt
 Verlinkt durch hoch bewertete Seiten
 Spamseite selbst will nicht unbedingt
  hoch bewertet werden
 Automatisiert
  Selten manuelle Ansätze
Blogspam

 Trackbacks
 Kommentare
 Captchas/ Rechenaufgaben
 Auch Wikis, Gästebücher, Foren
Linkfarm

 Automatisch generiert
 Gegenseitig verlinkt
 Dynamische Inhalte
Erkennung

 Soziale Probleme, technische Lösung
 Neuer Algorithmus -> neuer Spam
 False Positives
 Definition?
Quantitative Eigenschaften

 Domain/URL
 Worthäufigkeiten
 Seiteneigenschaften
  Metatags
 Servereigenschaften
 „nearby duplicates“
 Änderungsfrequenz
Sprachmodell

 Sprachliche Unterschiede
  Blogspam
  Blogbeitrag
  Kommentare
  Verlinkte Seiten
 Kullback Leibler Divergenz
  „Wahrscheinlichkeitsunterschiede“
SVM

 Support Vector Machine
 Trainierbarer Separationsalgorithmus
 Gruppiert in zwei Teile
  Nicht linear separierbar: „Möglichst“ gut
Graphen

 Links = Gerichteter Graph
 Verlinkungsanomalien
 Good Core
 Kombinierbar
Good Core

 Manuell erstellt
 Klein
 Unzuverlässig
 Subjektiv
 Teuer
TrustRank

 Good Core Enfernung = Score
   1*β
 Dämpfungsfaktor
  (1/Linkzahl)*β
 Basiert auf „gewollten Links“?
   Veraltete Links
  Spam!
BadRank




 „Umgedrehter Pagerank“
 E(A) durch Spamfilter
  Nicht unbedingt nötig
ParentPenalty

 Schnittmenge eingehender und
  Ausgehender Links einer Domain
  Gross = Vermutlich Spam
  Matrix (A) = 1 wenn Anzahl > Treshold, sonst 0
ParentPenalty

 Iterieren durch A
 Anzahl eingehender Seiten mit An=1
   > Treshold? -> An=1
 Mehrfache Iteration
 Problem: Treshold-Wahl?
Ausblick

 Idee: Kein absoluter Pagerank?
 Unterschiedliche Benutzer wollen
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 Technischer Wettkampf
 Semantic Web?

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