TY  - GEN
A1  - Pour, Pouneh Khayat
A1  - Neidert, Yvonne
T1  - Visualisierung von E-Mail-Traffic mit Schwerpunkt auf eine inhaltliche Analyse von Wortmustern
N2  - E-Mail hat sich zu einem sehr wichtigen Kommunikationsmittel entwickelt, leidet aber aktuell unter einer massiven Verbreitung unerwünschter und unverlangter Inhalte. Diese können für einen Anwender nicht nur lästig sein, sondern auch die vorhandene Netz- und Speicher-Infrastruktur enorm belasten.
Die Notwendigkeit einer Filterung des E-Mail-Traffic hat zu einer Reihe recht unterschiedlicher Methoden geführt, die computergesteuert eine E-Mail auf ihren Spam-Gehalt untersuchen.
Die Motivation hinter dieser Arbeit ist zu prüfen, ob die besonderen Eigenschaften der visuellen Wahrnehmung eines Menschen als unterstützendes Mittel eingesetzt werden können, um E-Mail-Inhalte zu überprüfen und eventuell vorhandene Wort-Muster, die auf Spam deuten, sichtbar zu machen.
Um dieses Ziel zu erreichen musste zuerst eine geeignete Auswahl spamspezifischer Merkmale getroffen werden. Danach wurden Methoden des Text Minings angewendet, um aus dem Inhalt einer E-Mail strukturierte Daten zu gewinnen, die sich zur Repräsentation einer Nachricht eignen und als Grundlage für eine Visualisierung herangezogen werden können. Basierend auf den vorab ausgewählten Spam-Charakteristika wurdenWorteigenschaften mit Hilfe extern angebundener Wortlisten, regulärer Ausdrücke und unter Einsatz eines Wörterbuches überprüft, und die erhaltenen Ergebnisse flossen neben einer einfachen Gewichtung von Worthäufigkeiten in Form einer anwendungsspezifischen Gewichtung mit ein.
Es wurden anschließend zwei verschiedene Sichten konzipiert, um einem Anwender einen Einblick in die extrahierten Daten zu ermöglichen. Es hat sich herausgestellt, dass besonders Treemaps geeignet sind um die anfallenden Datenmengen kompakt abzubilden, aber gleichzeitig einen notwendigen Detailgrad auf einzelne Worteigenschaften gewährleisten.
Das Konzept wurde prototypisch unter Verwendung des Mailservers Mercury/32 sowie einer MySQL-Datenbank implementiert und konnte teilweise aufzeigen, dass es anhand der von der Engine generierten Strukturen möglich ist, spamspezifische Merkmale einer E-Mail unter Verwendung der gewählten Visualisierungstechniken auf eine Weise sichtbar zu machen, die einem Anwender eine Mustererkennung erlauben.
Die Diplomarbeit wurde als Gemeinschaftsarbeit angefertigt und konnte sinnvoll in zwei Bereiche aufgeteilt werden: Die Engine und die Visualisierung. Die konzeptuellen Überlegungen für das Thema sind größtenteils gemeinsam erfolgt, jedoch liegt der Schwerpunkt von Pouneh Khayat Pour im Bereich der Analyse und der von Yvonne Neidert in der Visualisierung.
Y1  - 2010
UR  - http://publikationen.ub.uni-frankfurt.de/frontdoor/index/index/docId/32366
UR  - https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hebis:30:3-323662
UR  - http://www.gdv.informatik.uni-frankfurt.de/abschlussarbeiten/download/2009-16/ausarbeitung.pdf
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EP  - 189
ER  -