Closing-Session Frank Fischer

Warum man mit Outlook AIDS bekämpfen kann... Frank Fischer Manager Developer Evangelism Microsoft Deutschland GmbH

Agenda MS Research Verhindern von SPAM Einige Ideen und deren technische Umsetzung HIV hat sehr viel mit SPAM zu tun ;-) …oder warum ein Microsoftie auf der 12th Conference on Retroviruses and Opportunistic Infections spricht

Agenda MS Research Verhindern von SPAM Einige Ideen und deren technische Umsetzung HIV hat sehr viel mit SPAM zu tun ;-) …oder warum ein Microsoftie auf der 12th Conference on Retroviruses and Opportunistic Infections spricht

Warum Forschung ? SPOT watch Microsoft SPOT stamp Berkeley Spec mote Berkeley WeC mote Sensoria WINS NG 2.0 iPAQ handheld Hitachi mu-chip RFID Gordon Bells Law: Technologischer Fortschritt ermöglicht durch jeweils neue, billigere Computer-Plattformen oder -Klassen in höheren Stückzahlen sich in jeder Dekade neu zu erfinden.

Microsoft Research 2005 Gegründet 1991 Derzeit 700 Forscher in über 55 Bereichen International anerkannte Forschungsteams Ein Teil der R&D-Ausgaben von über 7 Milliarden US$ Standorte: Redmond, Washington, San Francisco, Kalifornien, Cambridge, UK Beijing, VR China Mountain View, Kalifornien

Agenda MS Research Verhindern von SPAM Einige Ideen und deren technische Umsetzung HIV hat sehr viel mit SPAM zu tun ;-) …oder warum ein Microsoftie auf der 12th Conference on Retroviruses and Opportunistic Infections spricht

Wie schlimm ist SPAM? ~ 60% aller im Internet ist SPAM 12% der Benutzer verwendet >= 30 Minuten/Tag auf SPAM 25% der -Benutzer sagen, wegen SPAM haben sie ihre Verwendung von reduziert Die Ökonomie spricht für SPAM Das Absenden von SPAM kostet nur 0,01 Cent pro Nachricht ! Wenn nur 1 von Empfängern kauft und man dabei $11 verdient, macht man Profit

SPAM ist nicht auf begrenzt… Peer-2-Peer-Netze Voice over IP Instant Messaging Im Prinzip kann man jeden Dienst, der zum Austausch von Nachrichten offen steht mißbrauchen. Aber nervt am meisten derzeit…

Mögliche Lösungen (Nur ein paar Highlights) Porto Turing Tests, Geld, Rechenzeit Smart Proof (Andere: Blackhole Lists, Wegwerf- - Adressen, etc.) Filter Matching/Fuzzy Hashing Machine Learning

Porto Das Grundproblem heißt Kostenlos Zwingt man jeden dazu, dafür zu zahlen wird SPAM verschwinden Bezahle jede nach außen geschickte vor dem Absenden oder warte auf eine Aufgabe Verschiedene Arten von Bezahlung Turing Test, Rechenzeit, Geld

Turing Tests (HIP, CAPTCHA) (Naor 96) Sie schicken mir eine Mail; ich kenne Sie nicht Sie bekommen von mir eine Aufgabe: Schreiben Sie diese Zeichen ab Ihre Antwort wird zu meinem Computer zurückgesandt Erst jetzt wird die Nachricht in meinen Posteingang gelegt

Computational Puzzle (Dwork und Naor 92) Absender muss eine zeitaufwendige Aufgabe berechnen Beispiel: Finde eine Hash-Kollision Einfach für den Empfänger zu überprüfen, hart für den Sender zu lösen Berechnung braucht 10 Sekunden (oder 5 Minuten?) der Absender-CPU im Hintergrund

$$$ Geld Bezahle wirkliches Geld (1 Cent pro Nachricht?) Nette Variation: Geld wird nur eingezogen, wenn Empfänger Empfing SPAM-Knopf drückt Ansonsten wird des dem Absender nicht angerechnet Frei für Nicht-Spamer, teuer für Spamer

SmartProof Die meisten Challenge-Response-Systeme wollen jede Nachricht überprüfen MSR hat einen Mashine-Learning-Algorithmus. Nur verdächtige Mail bekommt eine Challenge. Kann automatisch eine Rechenzeitaufgabe lösen Benutzer wird nicht gestört Kann einen Turing-Test schicken Falls der Rechner nichts mit der ersten Sorte Aufgabe anfangen kann Kann einen Micro-Payment Prozess einleiten

Conference On And Anti-Spam is the number one application First academic-style research conference on or spam Held July 30 & 31, 180 attendees, 81 submissions from 11 countries, 29 accepted MSR took lead in organizing; hosted at MSR SVC

Filtertechniken Matching/Fuzzy Hashing Benutze Honeypots – Adressen, die nie Mail bekommen sollten (daher ist alles was dort ankommt sicher SPAM) Halte Ausschau nach ähnlichen Nachrichten in echten Mailboxen Exakte Übereinstimmung kann man leicht rauskicken Verwende Fuzzy Hashes

Diploma Guy Word Obscuring Dplmoia Pragorm Caerte a mroe prosoeprus

Diploma Guy Word Obscuring Dipmloa Paogrrm Cterae a more presporous

Diploma Guy Word Obscuring Dimlpoa Pgorram Cearte a more poosperrus

Diploma Guy Word Obscuring Dpmloia Pragorm Caetre a more prorpeosus

Diploma Guy Word Obscuring Dplmoia Pragorm Carete a mroe prorpseous

Noch mehr Diploma Guy Diploma Guy ist ein richtig Guter

Filtertechniken Machine Learning MSR begann 1997 mit der Arbeit an diesem Thema Lerne SPAM und Nicht-SPAM zu unterscheiden Problem: Man braucht viel Trainingsdaten Eine Armee von Freiwilligen, die Gut von Böse scheiden Wir fragten Hotmail-Benutzer Jeden Tag suchten wir zufällig eine Nachricht, die sie erhielten Fragten sie uns eine Einschätzung zu geben Benutzen sie ihren Lieblingsalgorithmus (Bayesian Networks, Naïve Bayes, SVM, Maxent, Decision Trees, Neural Network, etc.) Die entwickelte Technologie von MSR steckt in Outlook, Exchange, Hotmail, MSN und Entourage

Diploma Guy Word Obscuring Dplmoia Pragorm Carete a mroe prorpseous Lerne, dass Carete, mroe, flul alles ziemlich doofe Worte sind

Noch mehr Diploma Guy Lerne, dass und und sogar r und B doofe Worte sind

Agenda MS Research Verhindern von SPAM Einige Ideen und deren technische Umsetzung HIV hat sehr viel mit SPAM zu tun ;-) …oder warum ein Microsoftie auf der 12th Conference on Retroviruses and Opportunistic Infections spricht

Machine Learning und HIV

Die Idee Eingangsbild Eine Menge von Schnipsel Epitome

Epitome und biologische Sequenzen Proteine, DNA und RNA Sequenzen interagieren mit ihrer Umwelt durch Bindungsprozess Bindung findet lokal an bestimmte Muster statt Organismen entwickelten die Fähigkeit bestimmte Bindungsprozess zu benutzen oder zu verhindern Resultierender Effekt: Unabhängige oder schwach- gebundene Kräfte wirken auf überlappende Untersequenzen

HIV HIV benutzt eine menschliche Zelle zur Vermehrung Die infizierte Zelle schneidet kleine Stücke der HIV Proteine ab und transportiert sie an die Oberfläche Killer-T-Zellen erkennen fremde Proteinmuster an der Oberfläche und zerstören infizierte Zellen Impfstoffe bereiten die T-Zellen darauf vor bestimmte Muster zu attackieren

Ein Beispiel bekannter Epitope in einer HIV Sequenz

Ein Impfstoff gegen HIV/AIDS Typische Impfstoffe sind sehr ähnliche Kopien des Virus, gegen den geimpft wird HIV mutiert aber derart schnell, dass herkömmliche Techniken versagen Machine Learning ermöglicht es uns eine kompakte Form eines Pseudo-Virus zu erzeugen, der die Verschiedenheit der HIV-Stämme und Verästelungen abdeckt

Machine Learning Ansatz für das Impfstoffdesign Benutze Proben von HIV-Stämmen verschiedener Patienten Erzeuge ein Modell, welches kompakt so viele Epitope (oder davon abgeleitete) wie möglich abbildet Klingt doch irgendwie wie SPAM-Filter… ;-)

Epitope am Beispiel

Einfaches Beispiel RGGKLD --- ERFAVN --- RGEV --- KGEKLD --- DRFALN --- KEDL --- KGEKLD --- ERFAVN --- KEEV --- RGGKLD --- DRFALN --- RGDL --- SGGKLD --- ERFAVN --- SGEV --- KGEKLD --- ERFAVN --- KEEV --- RGGKLD --- ERFAVN --- RGEV --- SGGKLD --- ERFAVN --- SGEV --- KGEKLD --- ERFAVN --- KEEV ModeltypAnzahl der Fehler Consensus: --- KGGKLD --- ERFAVN = 13 Zwei Cluster: --- RGGKLD --- ERFAVN = KGEKLD --- ERFAVN --- Zwei Muster aus unserem Modell --- VRGGKLDERFAVNGR VKGEKLDDRFALN

…und was dabei rauskommt

Ihr Potenzial. Unser Antrieb.