分布式垃圾邮件检测系统的研究与实现

为了减少网上垃圾邮件数量,结合垃圾邮件检测的现有技术、支持向量机技术和多agent技术,创新性地提出一个分布式垃圾邮件检测系统,该系统将多agent技术与垃圾邮件检测技术很好地结合在一起.阐述了基于Multi-agent的分布式垃圾邮件检测系统模型的体系结构、关键技术和在Windows平台上使用DCOM技术的实现方法.实现结果说明该系统模型具有良好的实用价值.     

图像型垃圾邮件过滤技术综述*

从基于图像特征的图像型垃圾邮件的检测难点入手,总结了目前用于识别垃圾邮件的图像特征,将其归类为文件属性、图像属性等八类特征。对已经用于图像型垃圾邮件分类的五种分类算法,包括支持向量机、决策树法、最大熵模型、DS证据理论、贝叶斯算法进行了理论分析与效果比较。最后对图像型垃圾邮件过滤技术的研究方向进行了展望。     

简体中文垃圾邮件分类的实验设计及对比研究

综合分析了垃圾邮件过滤的技术路线与方法,并在分析基于关键字的方法和统计学的方法的基础上,提出了将两者相结合,运用模式识别中的贝叶斯、最近邻和感知机等分类方法,实现对垃圾邮件的过滤的技术路线。以互信息最大化准则筛选出的特征集为基础,对不同分类技术的对比分析揭示了贝叶斯、最近邻和感知机在垃圾邮件过滤应用上的优劣。同时,文中对基于互信息最大化准则的垃圾邮件过滤应用提出了有益的思路。     

基于Multi-agent的垃圾邮件检测系统的研究与实现

本文在简单介绍了垃圾邮件检测的现有技术、支持向量机和Multi-agent技术的基础上,新提出一个分布式垃圾邮件检测系统MAUS(Multi-agent Anti-UCE system),该系统将分布式应用中的Multi-agent技术与垃圾邮件检测技术很好地结合在一起.本文具体讲述了基于Multi-agent的分布式垃圾邮件检测系统模型的体系结构、关键技术和在Window平台上使用DCOM技术的实现方法.实现结果说明该系统模型具有良好的实用价值.     

垃圾邮件的检测分析技术

本文讨论了垃圾邮件的特点、存在的危害及目前的常用的几种检测方法。在垃圾邮件检测技术方面，广泛使用的是基于各种规则的过滤技术，如黑白名单、内容过滤、贝叶斯过滤等；还有基于行为的检测技术。在反垃圾邮件方面。还有基于发件方的认证技术，如挑战应答技术、DomainKeys系统、CallerID计划等。     

一种智能垃圾邮件过滤模型的仿真研究

研究垃圾邮件过滤准确率问题,电子邮件是一种高维、复杂的特殊文本,单一支持向量机、K近邻等传统模型均难以识别垃圾邮件,导致过滤正确率低.为了提高了垃圾邮件过滤正确率,提出一种K近邻和支持向量机相融合的垃圾邮件过滤模型(SVM-KNN).首先将邮件特征向量输入到支持向量机学习,找到支持向量集,然后计算待识别邮件与最优超平面间的距离,距离大于阈值,便采用支持向量机识别邮件类型,否则用K近邻识别邮件类型.仿真结果表明,SVM-KNN很好地解决单一模型存在的难题,提高了垃圾邮件过滤正确率,是一种有效的电子邮件管理的手段.     

基于LZ复杂性相似度的垃圾邮件识别

提出一个基于符号序列间LZ复杂性相似度的垃圾邮件识别方法。相比基于向量空间模型的邮件识别,邮件文本间的LZ复杂性相似度计算无需对文本进行预处理和特征提取。同时,K近邻规则的延迟学习特性适合于垃圾邮件样本需要动态调整的应用环境。在Ling-Spam邮件语料集上对提出的识别方法进行十重交叉验证,其总体的识别效果优于基于向量空间模型的部分统计和机器学习方法。     

一种基于异构特征集元学习的邮件过滤法

提出一种基于异构特征集元学习的垃圾邮件过滤模型,选用K近邻作为基学习算法并分别采用互信息、信息增益和期望交叉熵产生基级特征集,运用SVM作为元学习算法对基分类结果进行并行融合。实验结果证明,不仅该方法对垃圾邮件的识别性能要好于单个的基分类器,而且采用SVM元学习对基分类器进行融合要优于一般的多数表决规则。     

垃圾邮件过滤系统的研究与实现

介绍了各类垃圾邮件过滤技术，分析了已经应用于垃圾邮件内容过滤领域的一些分类算法存在的某些不足，创新地将一种新的分类算法（SECTILE）应用于垃圾邮件的分类过滤中去，并设计了一个多层次垃圾邮件过滤系统。该系统整合了多项垃圾邮件过滤技术(黑名单/白名单技术、基于规则的过滤、基于内容的过滤），实验和分析结果表明，该系统提高了垃圾邮件过滤的效率和准确性。     

基于移动agent的分布式入侵检测系统研究*

为了提高现有分布式入侵检测系统的效率和性能,提出了一种基于移动agent的分布式入侵检测系统模型。将移动agent技术应用于入侵检测中,并给出了其移动agent间的可靠通信方法,实现了agent的协同检测。实验结果表明,由于移动agent的应用,入侵检测系统的节点成为了可移动的部件,从而使该模型具有了更强的抗攻击性和入侵检测能力。     

反垃圾邮件技术及其最新展望

随着Internet技术的迅猛发展,垃圾邮件日益猖獗,本文简单阐述了垃圾邮件的定义和危害,并详细介绍了现今常用的传统反垃圾邮件技术及其综合运用.最后,针对近来图片垃圾邮件猛增的最新形势,对未来反垃圾邮件技术的发展进行了展望.     

基于sendmail和procmail的垃圾邮件防范系统的研究与实现

针对目前网络上垃圾邮件泛滥的现状,文章从法律、经济、技术三个角度提出了解决建议。通过分析典型的邮件发送过程,详细讨论了如何使用过滤技术对抗垃圾邮件,提出并实现了一个基于sendmail和procmail的垃圾邮件防范系统。     

对垃圾邮件过滤技术的问题研究

近年来,电子邮件方便人们的生活,同时,也有大量的垃圾邮件不断涌现,随之也出现了各种垃圾邮件过滤技术。文中主要介绍基于信件源垃圾邮件过滤技术和基于内容的垃圾邮件过滤技术,通过对这两种技术的介绍,分析了垃圾邮件过滤技术的优缺点,并对垃圾邮件过滤技术中存在的问题进行了讨论。垃圾邮件发送者不断改变发送策略以逃避过滤技术的过滤,垃圾邮件发送策略也不断的更新。文中对近年来垃圾邮件发送的新策略进行了详细的阐述,讨论目前垃圾邮件过滤技术研究中遇到的问题和挑战。     

垃圾邮件蠕虫病毒防御系统的设计

介绍了基于垃圾邮件的蠕虫病毒的特点,并与一般蠕虫病毒的传播模式进行了比较。提出了一种针对垃圾邮件蠕虫病毒的防御系统设计,将免疫防护的思想应用到病毒检测系统中。该防御系统的设计对未来的蠕虫病毒防御具有一定的参考价值。最后对将来需要进一步研究的工作提出了一些建议和设想。     

垃圾邮件行为识别技术的研究与实现*

针对目前垃圾邮件制造者不断利用新技术和新方法,使垃圾邮件的内容和发送手段等都发生了明显的变化,对传统基于内容的反垃圾邮件技术提出了严峻挑战的问题,提出了一种主动式的垃圾邮件行为识别技术.通过分析当前垃圾邮件的通信行为和MTA通信原理,提出了追踪源头认证、信誉验证和质询验证行为识别技术,详细阐述了它们在MTA通信连接的不同阶段对垃圾邮件进行识别与拦截的方法,并给出了整个行为识别算法.最后设计了一个可扩展性良好的垃圾邮件过滤网关并进行了实验.实验结果表明,提出的识别技术真正实现了与内容无关、语言类型无关的邮件实时过滤,并具有良好的效率和准确率.     

垃圾邮件的入侵与防范

随着网络技术的迅猛发展,垃圾邮件日益猖獗。为了有效地对垃圾邮件加以打击和防范,该文简单阐述了垃圾邮件的定义和历史,并详细介绍了邮件用户日常应采取的措施。     

一种针对同音词伪装的反垃圾短信系统设计

近年来随着垃圾短信过滤技术的进步,垃圾短信的特征也在发生变化,其中利用同音词伪装的垃圾短信,就能轻松逃避很多过滤系统的拦截。针对这个问题,利用同音词伪装其拼音不变的特点,提出了以拼音串作为提取垃圾短信特征的关键字,从短信中提取出普通向量和伪装向量,并分别作为输入量,进行相互独立的贝叶斯过滤的方法,最后综合两次过滤的结果,判断是否为垃圾短信。实验结果表明,该方法能有效地识利用同音字伪装的垃圾短信。     

基于改进的局部敏感哈希算法实现图像型垃圾邮件过滤

提出一种快速的图像型垃圾邮件过滤方案,结合半监督机器学习技术改进局部敏感哈希(LSH)算法,基于改进的LSH算法构建垃圾图像特征库索引,提高图像的查找速度。构造了60000个垃圾图像样本,实验结果表明利用改进的LSH算法能有效地提高垃圾图像的过滤速度。     

反垃圾邮件网格过滤系统的设计与实现

文章开始给出了网格和垃圾邮件的定义,在比较分析了国内外反垃圾邮件的关键技术的基础上,提出了在网格范围内进行垃圾邮件过滤的管理系统的设计方案,着重讨论了过滤器的选取和基于内容的贝叶斯过滤算法的实现。