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卡巴斯基实验室成功获得尖端反垃圾邮件技术专利

        领先的信息安全解决方案提供商——卡巴斯基实验室宣布,已经成功地在俄罗斯注册了世界尖端的反垃圾邮件技术专利。该技术能够有效、深入地检测到图片中的垃圾信息。

        当今的反垃圾邮件过滤器对于检测文本中的垃圾信息没有什么困难,所以现在很多垃圾邮件散布者经常使用隐匿技术将垃圾信息藏于图片中。而过滤图片中的垃圾信息比过滤文本中的要远远复杂得多。在反垃圾邮件过滤器判断一段文本中的信息是否为垃圾信息前,必须要能够检测到图片中隐藏的文本信息。而大部分用于检测图片中文本信息的方法都依靠于机器识别图片技术。但机器识别技术对于其中符号的大小、风格和布局都要求很高的统一性。垃圾邮件发布者正是利用机器识别技术这一局限性,故意在图片中进行扭曲并制造“干扰”,从而使得识别变得更困难。

        卡巴斯基实验室该项领先技术能够有效地识别和检测光栅图像中的文本和垃圾信息,而不需要机器识别图片技术的辅助。该技术能实现高速检测,并且能识别几乎所有的文本语言。

        卡巴斯基实验室的这项新的反垃圾邮件技术由Eugene Smirnov研发,并于2009年1月13日获得联邦知识产权、专利及商标处颁发的专利。

        这项新的专利技术基于概率和数理统计方法。一个图片中是否包含文字信息,取决于图片中的图案的布局是否组成单词和句子,以及这些字母和单词组成的内容。专用的过滤器能够保证系统不受图片中干扰元素或者文本碎片的影响。而该技术中独特的文本行识别方法又能够有效地对付图片垃圾邮件中使用的干扰技术,如图形扭曲或者旋转等。同时,新的反垃圾邮件系统还能够通过比较其自身数据库中的垃圾邮件模板,从而有效地判定检测到的文本是否为垃圾信息。

        卡巴斯基实验室的反垃圾邮件研发组经理、该技术的研发人员Eugene Smirnov说:“一方面,这项新技术能有效地检测图片中包含的几乎各种语言,另一方面,我们并没有尝试使用机器识别技术阅读文本,因此这项技术有效地降低了对系统资源的要求,它被应用于卡巴斯基实验室的高性能反垃圾邮件过滤模块。”

        卡巴斯基实验室的专利法务组经理Nadezhda Kashenko评论道:“该项发明对于反垃圾邮件产业非常重要。值得指出的是,虽然现在有很多不同的技术用于检测垃圾文本信息,但能够识别图片中的垃圾文本信息的技术寥寥无几。这些解决方案非常复杂和繁琐,因为要想确认邮件是否为垃圾邮件,必须先要识别出图片中的文字。Eugene Smirnov开发的技术非常独特,是新一代的技术,所以我们有理由为其申请专利。”

        目前,卡巴斯基实验室在美国和俄罗斯还有30多个专利申请正在等待通过,涉及一系列公司员工研发的技术。

        众所周知,当今的很多反病毒技术都是由卡巴斯基实验室开发研究出来的,这些技术也被授权给许多厂商在世界范围内广泛使用,如微软、Bluecoat, Juniper Networks, Clearswift, Borderware, Checkpoint, Sonicwall, Websense, LanDesk, Alt-N, ZyXEL, ASUS and D-Link。