...per dare la caccia a uno spammer.

Abbiamo preso l’abitudine, qui su Python.it, di scrivere un contenuto, più o meno utile, più o meno intelligente, ogni volta che uno spammatore seriale ci infetta. Purtroppo vi sono capitato io questa volta e quindi barriamo fin da subito su un contenuto non utile e poco intelligente. Abbiate pazienza.

Lo spammer in questione si presenta con la discrezione di un elefante dentro una cristalleria: stesso messaggio, stessi link, nomi improbabili e una sorprendente perseveranza. Noi cancelliamo, lui pubblica. Noi blocchiamo, lui ritorna. Noi ci distraiamo un attimo e lui ha già aperto una rivendita di passaporti, criptovalute e pillole miracolose nei commenti di un articolo sui decoratori.

A quel punto non è più moderazione: è una questione personale.

Parte quindi la caccia. Si controllano indirizzi IP, user agent, orari, indirizzi email e qualsiasi altra briciola digitale lasciata sul percorso.... in realtà no, non succede, ma diamoci un tono. Poi seguono ipotesi, confronti e raffinati ragionamenti investigativi, quasi sempre riassumibili con: BANNA!!

if utente.sembra_uno_spammer():
    banna(utente)

Il problema è che `sembra_uno_spammer()` è una funzione molto più complessa di quanto suggerisca il nome. Un messaggio pieno di link è sospetto, ma potrebbe essere legittimo. Un utente che pubblica dieci volte in pochi minuti è sospetto, ma potrebbe essere soltanto molto entusiasta. Un tizio chiamato `Best Casino Online 92871`, invece, lascia meno spazio al ragionevole dubbio, poi ne ho visti di utenti matti, anche una delle mie innumerevoli personalità usava sempre come nickname casino_guru, ma questa è un'altra vicenda oscura.

Potremmo affidarci a una lunga serie di condizioni:

def sembra_uno_spammer(utente):
    return (
        utente.numero_link > 5
        or utente.messaggi_duplicati > 2
        or "casino" in utente.username.lower()
        or utente.promette_guadagni_facili
    )

Naturalmente lo spammer evoluto conosce le nostre tecniche. Cambia nome, modifica qualche parola, inserisce spazi nei link e magari aggiunge una frase pertinente all’articolo:

> Ottima spiegazione delle list comprehension. Anche io le uso ogni giorno mentre guadagno 7.000 euro alla settimana lavorando da casa.

Ed è proprio lì che rischia di fregarti. Per un istante pensi: "Però ha letto l’articolo".

No. Non l’ha letto.

Arrivati a questo punto, la soluzione più elegante sarebbe realizzare un sistema di classificazione basato su frequenza dei messaggi, similarità dei contenuti, reputazione degli indirizzi e comportamento degli utenti. Un bel progetto, magari corredato da test automatici, documentazione e una piccola dashboard.

La soluzione realmente adottata, invece, è generalmente questa:

try:
    banna(spammer)
except SpammerRitornatoError:
    banna(spammer, con_piu_rancore=True)

Non sarà AI, ma dà comunque una certa soddisfazione.

Alla fine lo spammer viene individuato, ripuliamo tutto e torniamo alle nostre occupazioni. Lui probabilmente tornerà sotto un altro nome, da un altro indirizzo e con una nuova imperdibile offerta. Noi saremo qui ad aspettarlo, armati di log, filtri e una quantità di tempo libero evidentemente superiore alla sua.

E soprattutto pronti a scrivere un altro contenuto inutile.

Quindi, caro spammer, se stai leggendo: grazie per l’ispirazione.

Ora possiamo bannarti... ah già, sei una AI e non leggi questi messaggi, peccato, non sai quale perla di insensatezza ti sei perso.

P.S. Credete che questo articolo lo abbia scritto Michael Haydon? Eeeeeeh, non proprio, mi sono solo appropriato dei sui spazi indebitamente conquistati. Sono Daniele aka Palmux passo e chiudo, abbiate cura di voi e dei vostri cari.