在好莱坞如果你被狗仔队盯上上，说明你是成功的，在硅谷，如果你被垃圾信息盯上，也说明你是成功的。周三上午，在 Web 2.0 峰会（ Web 2.0 Summit），来自 Google, Reddit, Pramana 以及 Wikipedia 的代表畅谈了如何抵制垃圾信息。

Google 的反垃圾信息团队的主管 Matt Cutts 说，如果你提供链接相关的服务，就难免遇到垃圾信息。Cutts 谈到了3种类型的垃圾信息，Spammer 们用来推广站点的垃圾链接；向那些允许用户提供反馈的网页提交垃圾内容；从一些老的 CMS 系统中发现漏洞将垃圾信息注入受害者网站。

针对垃圾信息，Cutts 建议使用 Akismet 一类的信息过滤服务，部署 CAPTCHA，勤打补丁，甚至对注册收费等手段进行应对。他建议人们跳出思维圈子，使用一些意料不到的方式对付垃圾信息。如果你让垃圾信息发布者产生挫败感，比向他们收费还有效。

Reddit 的创始人 Steve Huffman 谈到了他们使用的一些方法，对垃圾信息发送者进行误导。他表示，Reddit 是一种类似 Digg 但比 Digg 更好的服务，Digg 允许用户提交他们喜欢的内容的链接，并对发布的内容进行投票，获得投票数越多的内容被阅读的几率越大。

但 Reddit 有所不同，在 Reddit，有些投票不被计算。一旦 Reddit 探测出某人是在发送垃圾信息，他的帐户会被抵制，但 Reddit 不会通知发垃圾信息的人，他的提交还正常进行，但他提交的内容不会发布。Huffman 表示，我们使用一些技巧让垃圾信息发送者以为他们的伎俩得逞。

Jonathan Hochman 是 Wikipedia 的管理员，他谈到了 Wikipedia 应对垃圾信息和蓄意破坏时使用的一些策略。他说，我们花费了很多时间让 Wikipedia 保持干净。Wikipedia 中 20% 到 30% 的编辑操作是蓄意破坏以及对蓄意破坏的修复。

Wikipedia 是一个允许任何人参与编纂的在线百科全书，但少为人知的是，这个站点依靠的是计算机自动编辑，Hochman 解释道，一些自动程序参与了编辑工作。

比如 ClueBot，它参与了大约80万篇文章的编辑，ClueBot 做了大量文章复原与修复工作，如果有人不断地对某个页面进行破坏，它会通知人进行干预。

Praman 的 CEO Sanjay Sehgal 则讲述了他们的 HumanPresent 技术，该技术用来保护他们刚刚发布的，尚未命名的海量玩家游戏，他说，CAPTCHA 不起作用，因为很容易被破解。

Pramana 的技术会尝试辨别真正的用户与自动程序。一个游戏中有太多机器人玩家会让游戏崩溃。这个技术不仅仅用于阻止 Spam，还帮助改善用户体验，提供流量数据。自从使用了 HumanPresent 技术，Pramana 发现 12% 到 15% 的流量来自机器人程序