推文中的线索：基于 Twitter 引导的短信垃圾发现与分析

短信（短消息服务，SMS）在通过移动设备开展业务与服务交付中扮演关键角色，却长期被滥用于垃圾短信，且可能因 A2P 群发消息的出现而至今仍在增长。由于缺乏关于非法活动的最新信息，控制短信垃圾的努力受到阻碍。在我们的研究中，提出了一种从 Twitter 大规模收集近期短信垃圾数据的新方案，用户在 Twitter 上自愿报告收到的垃圾消息。为此，我们设计并实现了 SpamHunter，一个自动化的流水线，用于发现短信垃圾报告推文并从附带的截图中提取消息内容。借助 SpamHunter，我们从 Twitter 收集了涵盖四年、含 75 种语言的 21,918 条短信垃圾消息的数据集。据我们所知，这是迄今公开的最大短信垃圾数据集。更重要的是，SpamHunter 使我们能持续监测新出现的短信垃圾消息，从而助力正在进行的缓解短信垃圾的工作。我们还开展了深度测量研究，揭示了垃圾发送者策略、基础设施与垃圾活动的新趋势。我们还利用短信垃圾数据评估了短信生态系统所部署的垃圾防护手段（包括反垃圾服务、群发短信服务和文本消息应用）的鲁棒性。评估表明此类防护无法有效处理这些垃圾样本：要么引入显著误报，要么遗漏大量新报告的垃圾消息。