垃圾郵件的藝術

陳婧

垃圾郵件已成為新的公害，但在藝術家們眼里，垃圾郵件也是創作靈感的源泉。網絡騙子透過垃圾電郵不斷轟炸網民的郵箱，其信件內容亦為不少人帶來歡樂。搞笑諾貝爾獎甚至把2005年度的文學獎頒發給他們，以表揚他們“利用短小精悍的文字，為我們提供娛樂”。

早在1978年互聯網還叫ARPANET時，美國數字設備公司銷售代表的蓋瑞·圖爾克（Gary Thuerk）向393人發去了商品促銷郵件，這是世界上第一封垃圾郵件，并由此打開了“潘多拉的魔盒”，開啟了一個每天發送1200億封垃圾郵件的產業，以及一個1400億美元的反垃圾郵件市場。

長成植物

在羅馬尼亞裔藝術家艾利克斯·德拉斯庫（Alex Dragulescou）手中，這1200億封垃圾郵件蘊藏著巨大的價值，是尚待雕琢的藝術品。近年來，他通過運算模型及信息視覺化的方法，發明了一系列全新的藝術表現形式——“垃圾郵件植物”，其最終生成的圖像，會隨著陸續傳入的垃圾郵件而逐漸長大，產生植物似的有機機構。

作為圣地亞哥加州大學計算與藝術研究中心下屬體驗游戲實驗室主任，德拉斯庫看到信息視覺化作為一種傳統的科學方法，正進入藝術領域。“我努力的目標是凸顯信息與科技正以各種無所不在的形式，主動或被動地塑造我們對自己和別人的認知。”

一直以來，他熱衷拿網絡上的藝術與信息（例如音樂和博客等）做實驗，希望有一天能找到讓小說（比如說海明威的小說）和音樂（如莫扎特的樂曲）可視化的方法。目前他已創作出第一部圖形小說《去年夏天所做的事》，取材自美國士兵在伊拉克戰爭中寫的博客文章。

他認為，垃圾郵件竟能把一種新的革命性通訊形式污名化到這種地步，讓科學家近年來也忍不住著手存儲、研究垃圾郵件。他決定分析垃圾郵件的藝術意涵，并揭露出藏在騙人的標題與主旨之下的本質。

德拉庫斯1997年起在伊薩卡學院攻讀電影、攝影和藝術史。當時，他自學電腦動畫與程序設計，畢業后在舊金山找到一份寫程序和網頁、多媒體與游戲設計的工作，從那時起，他產生了用演算法將網絡信息并轉化為藝術圖像的想法。

“這就像科學家與化學家分析巨量的網絡信息，希望從中理出頭緒，看能不能對地球科學、新藥發現、基因研究和國防安全等領域有所幫助。因為涉及把信息的視覺圖像投射出來，讓旁觀者據以產生先前可能察覺不出的聯想。分析垃圾郵件也可達到同樣的目的。”

為了將垃圾郵件可視化，德拉庫斯說，他的方法是不用Photoshop，只靠寫源代碼創作電腦藝術。就垃圾郵件植物而言，他剖析電子郵件中的信息——包括主旨列、標題和頁腳——找出其中的關系，再以視覺方式呈現彼此的關系。

德拉庫斯開發了一個稱為Blogbot的軟件，在納入運算程序后，可以對語言文本進行語義學分析，以便從文本中汲取意義。通過分析垃圾郵件文本的ASCII碼，德拉庫斯得到了類似植物的有機圖形結構，而且會隨著垃圾郵件的不斷傳入而成長。

他的另一種成果是用垃圾郵件構建3D模型。用這個軟件工具，可以分析垃圾郵件中的文本以及信息點，可偵測憤怒與哀傷的情緒。通過其“垃圾郵件架構”，垃圾郵件中的式樣、關鍵字和主題被轉換成了3D模型，變得非常有趣。

例如，他寫的程序抓取電子郵件寄件人的IP數字地址，把這些數字與色彩圖表對號入座，從0到25一一對應。一種顏色（例如藍綠色）需要由三個數字來定義，所以程序把IP位址剖析成三個數字碼，以便決定植物的顏色。

郵件發送的時間也是一大決定因素，如果是早上發出的，這株植物就長得比較小，或可能限制這株植物生長的能力。電子郵件的大小也可能決定植物的枝葉是稀疏還是茂密。一些關鍵字，例如“尼日利亞”，可能讓植物在視覺呈現中長出更多枝葉。

據他介紹，Blogbot軟件還可以根據垃圾郵件的文章內容，最終輸出圖形形式的小說。他說：“垃圾郵件是隨機抽選的文學，產生的效果無可預料，不時在改變，讓我對文本的意義有不同的看法。”

調戲發件人

另一家來自新西蘭的非盈利網絡安全組織 Netsafe針對這些惱人的郵件，腦洞大開地想出了新招術——把騙子聊跪。這款針對詐騙郵件發送者的聊天機器人，會用一系列無休止的問題來跟騙子進行對話，無限期地浪費他們的時間，直到騙子自己意識到自己被騙了或者停止回復。

機器人名為Re：scam，字面翻譯過來就是“回復騙子”。Netsafe打算用這種“以毒攻毒”的方法，讓人工智能機器人陪騙子聊聊天，多浪費一些騙子的時間，讓他們少禍害一些人，從而影響騙子不再抱有繼續從事這個灰色行業的念頭。

Netsafe首席執行官馬丁·庫克（Martin Cocker）表示，“創建這個聊天機器人是為了讓人們可以識別欺騙性郵件，并且提供一種反擊的方式。”Re：scam的網頁介紹上這么說：直接刪除詐騙郵件可以保護自己，但如果轉寄到Re：scam的話，就能保護其他人。

Re：scam可以扮演多重角色，能模仿不同性別、不同年齡段的人說話，比如頭發花白的大爺、面容姣好的妹子、年輕帥氣的小哥等，并且可以同時與無數個詐騙者進行交流。由于這些機器人的年齡、聲音、性別、性格多種多樣，能夠用各種問題和玩笑來調戲對方，因而騙子的時間精力在無謂的拉鋸中白白浪費。

這項服務是免費的，當用戶認為自己收到的是一封垃圾郵件時，可以把它轉發給me@rescam.org，之后聊天機器人將接手剩下的事情。他們會讓機器人假裝成一個目標吸引騙子進行聊天。它通過一個代理地址回復可疑的電子郵件。

機器人背后的技術相對簡單，更多依靠的是預先編程好的誤導性會話而不是復雜的人工智能。在Netsafe給出的一個場景示意中，聊天背景是一個冒充非洲事務局職員的詐騙者發郵件稱，用戶是一筆基金轉賬的受益人，想借此提取用戶的個人信息以及銀行細節。

機器人Re：scam在和騙子聊天時給出了下面的回復。“嗨，這封信應該寄給我嗎？你的提議聽起來相當正式，但我從沒從你描述的基金中受益過。我只是想在心情變激動之前，確定我是誰。”更有意思的是，“Re：scam發送的回復看起來很自然，因為它會用幽默的表達和語法錯誤來模仿真人。它的回復也有不同的時間延遲，從幾秒到幾天，顯得更加自然。”庫克說道。

Re：scam尤其擅長不斷發出各類疑難問題，讓騙子感到棘手。“我要過多久才可以收到這筆資金？我欠了朋友公司很大一筆錢，我需要在他們采取法律行動之前支付給他們。”“你的意思是你的工作日，還是得等到我的工作日？你現在在哪個時區？”“我明白了這個事情很急，時間就是金錢。你說世界上有可以傳送ATM的時光機嗎？”這句調侃聽起來倒像是在反套路。

不管回復夠不夠自然，Re：scam聊天機器人好像真的切中了很多用戶的痛點，推出三天后，公司便收到了來自新西蘭和世界各地的數以萬計的電子郵件。目前Re：scam已經發送了超過百萬封電子郵件給騙子，算起來浪費了騙子5年6個多月的時間。其中最長的一次交流，和騙子共來往了20封電子郵件。根據 Netsafe 的統計，平均浪費了騙子25天以上的時間。

值得一提的是，聊天機器人獲得的電子郵件，有助于其深度學習與識別和詐騙有關的詞匯，還能收集與騙子位置和活動相關的數據。“每個人都容易受到在線釣魚攻擊，不管你的技術有多么精湛，詐騙者都在變得越發復雜。Re：scam會根據騙子的技術做相應的對話調整，以此來保護更多用戶的數據。”庫克補充說。

不過，使用聊天機器人來應對詐騙性電子郵件已經不是什么新鮮事兒了。另外一個以浪費時間著名的聊天機器人叫萊尼，專門設計來應對電話詐騙者，與電話推銷人員進行交互。萊尼并沒有其他聊天機器人同伴聰明，它并未安裝任何 AI 或語音辨識系統，有的只是16 個預先錄好的對話片段。

雖然萊尼的詞匯有限，對話片段也都錄制得含糊不清，但萊尼非常懂禮貌，它會在偵測到對話空白時才播放錄音，所以不會有插話情形出現，同時萊尼也會盡可能以不同模式循環播放對話。通話時，萊尼憑借其強大的會話分析能力可以騙過很多人，有一次竟然聊了近一個小時。

利用機器學習技術，人類對抗垃圾郵件的方法正在持續升級。據Google表示，其垃圾郵件和網絡釣魚郵件的識別率已經達到了99.9%。Google官方數據表明，Gmail收到的郵件中有50%～70%是垃圾郵件。機器學習檢測模型不僅可以有效識別這些垃圾郵件，還能與Google安全瀏覽工具集成，檢測出惡意URL鏈接。通常如果你回復一封陌生人的郵件時，Google會發出警告確認你是否真的需要回復此郵件。

與垃圾郵件的戰爭還將持續下去，機器人與詐騙者的互動使那些心懷不軌的人沒有時間去追蹤真實的人。雖然目前看來這些技術在娛樂之余，也有些阻擋的效果，但是有一點讓人擔心的是，萬一在不久的將來，網絡詐騙者也開始使用機器人發送郵件呢？那么未來的郵件回復將變成數以百萬計的機器人在幕后來回搏擊，那時的畫面不知道會變成什么樣子？網絡安全的定義也許會被再度改寫。