Feedback loop for spam prevention

Details Feedback loop for spam prevention Feedback loop for spam prevention

H - Electricity

04

L

H04L 12/54 (2006.01) G06F 1/00 (2006.01) G06F 17/30 (2006.01) H04L 9/00 (2006.01) H04L 9/32 (2006.01) H04L 29/02 (2006.01)

Patent

CA 2513967

The subject invention provides for a feedback loop system and method that facilitate classifying items in connection with spam prevention in server and/or client-based architectures. The invention makes uses of a machine- learning approach as applied to spam filters, and in particular, randomly samples incoming email messages so that examples of both legitimate and junk/spam mail are obtained to generate sets of training data. Users which are identified as spam-fighters are asked to vote on whether a selection of their incoming email messages is individually either legitimate mail or junk mail. A database stores the properties for each mail and voting transaction such as user information, message properties and content summary, and polling results for each message to generate training data for machine learning systems. The machine learning systems facilitate creating improved spam filter(s) that are trained to recognize both legitimate mail and spam mail and to distinguish between them.

L'invention concerne un système de boucle de rétroaction et une méthode permettant de faciliter la classification d'articles associés à la prévention de SPAM dans des architectures de serveur et/ou fondées sur des clients. L'invention fait appel à une approche d'apprentissage par machine, comme celle qui est appliquée aux filtres de SPAM, et en particulier, consiste à échantillonner de manière aléatoire des messages e-mails entants, de sorte qu'à la fois des exemples d'e-mails légitimes et des exemples d'e-mails de SPAM sont obtenus pour générer des ensembles de données d'entraînement. Des utilisateurs qui sont identifiés comme luttant contre le SPAM sont invités à voter parmi une sélection de leurs messages d'e-mails entrants pour déterminer si ceux-ci sont individuellement soit légitimes, soit du SPAM. Une base de données stocke les propriétés pour chaque e-mail et pour chaque transaction de vote, notamment des informations d'utilisateur, des propriétés de message et un sommaire de contenu, et des résultats de scrutin pour chaque message pour générer les données d'entraînement pour des systèmes d'apprentissage par machine. Les systèmes d'apprentissage par machine permettent de faciliter la création d'un ou de plusieurs filtres de SPAM perfectionnés qui sont entraînés pour reconnaître à la fois les e-mails légitimes et les e-mails de SPAM, et pour effectuer une distinction entre eux.

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