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卡巴斯基实验室的图片垃圾邮件检测技术成功申请专利

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        领先的信息安全解决方案提供商——卡巴斯基实验室宣布,成功为其先进的光栅图像垃圾邮件识别技术申请到专利。

        垃圾邮件发布者经常发布含有图片的垃圾邮件,其目的是躲避垃圾邮件过滤器的检测。为了识别此类垃圾邮件,首先需要识别出图片中包含的文字信息。同时,为了让检测更为困难,垃圾邮件发布者还会经常在垃圾邮件的背景图片中添加复杂的干扰图形,打乱字母的几何形状,利用干扰帧和线条分割信息内容。

        要识别图片中的文字,传统上采用光学字符识别(OCR)方法。但是,这种识别方法资源占用大,而且识别水平不够高。同OCR识别比起来,卡巴斯基实验室新获取专利的识别技术能够保证快速精确地检测出包含于图片中的垃圾信息。这种新技术能够轻易识别专门用于干扰文字信息的图片,对变形文字同样有效,大大提高了对垃圾邮件的检测水平。

        此项新技术的核心是一套基于概率的算法,能够利用数据分析计算某个图像是否包含文字信息。程序会仔细分析图片的特征,采用算法确定图片中包含可读文字信息的内容。

        这项新技术的开发者为卡巴斯基实验室反垃圾邮件技术组组长Evgeny Smirnov。此项技术于2010年4月27日被美国专利与商标局授予两项专利,专利号分别为:Nos. 7706613 和 7706614。

        5月4日,美国专利与商标局向此技术的改进版授予了专利号为No. 7711192的技术专利。改进版的图片垃圾邮件识别技术整合了优化的对象隔离功能,使得对象更容易被识别出来,并且加强了垃圾邮件过滤能力。

        卡巴斯基实验室的首席知识产权顾问Nadezhda Kashchenko说,“机械手段识别需要识别对象必须尺寸一致,排列有序。但是,我们最新的技术却能够识别各种弯曲的、扭曲的字母或单词,极大地提高了检测准确率。新取得专利的这项技术大大提高处理图片内容的速度。”

        除上述专利外,卡巴斯基实验室目前仍然有超过50个专利技术正在美国、俄罗斯、中国以及欧洲申请专利权,这其中涉及很多卡巴斯基实验室人员研发的独创技术。