基于SVM的垃圾短信过滤系统

传统的垃圾短信过滤方案,以垃圾短信中出现的敏感词作为判断的依据,却忽略了正常短信中出现的词对分类的贡献,并且由于短信用语的灵活性,特征提取难度较大。提出了一种基于svm算法对垃圾短信进行监控和过滤的方案,该方案根据短信内容、短信长度等特征,对短信文本进行向量空间的表示。通过机器学习的方式,对垃圾短信进行判断,过滤。相比传统方法而言,本系统在过滤准确度和效率两方面均获得大幅度提升。     

垃圾短信的屏蔽机制与应用研究

垃圾短信不但占用了有限的网络资源,造成网络拥塞,而且严重影响了广大用户的日常工作和生活。在分析现有的短信过滤系统的基础上,提出一种通过在短消息服务中心和手机客户端过滤相结合的垃圾短信过滤方法。相比传统方法而言,此方法在过滤效率和准确率两方面均有大幅度的提升。     

基于CAPTCHA和Winnow算法的垃圾短信过滤研究

为识别并过滤掉日益增多的垃圾短信,提出了基于全自动人机识别系统(CAPTCHA)和Winnow算法的过滤方法。在CAPTCHA方法中,根据用户能否正确辨认图片,人类和计算机能被辨别,该方法能有效地过滤计算机发送的组垃圾短信。改进的Winnow过滤器可以直接处理原始文本,节省了中文分词时间,而且利用了复合分类思想,提高了分类精度。实验结果表明,CAPTCHA和改进的Winnow算法相结合能较准确地过滤掉垃圾短信。     

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。     

基于复杂网络的垃圾短信过滤算法

对垃圾短信发送用户的识别和过滤具有十分重要的研究价值和社会意义. 随着新形式和内容的垃圾短信出现, 传统的关键字匹配和发送速度频率过滤方法无法有效地处理这一问题. 在对短信发送/接收网络形式化表达的基础上, 以真实短信发送和接收以及通话关系数据为例, 统计和分析了短信发送网络的网络特性. 进一步分析和挖掘了垃圾短信用户在网络上发送接收的异常模式和行为, 并以此提出了一个基于语音关联程度和短信回复比率的过滤算法(NASFA算法). 通过实验和分析表明, 本文的算法能够高效地识别垃圾短信发送用户, 同时能够有效地控制将正常用户误识别为垃圾短信用户的比率.     

基于Struts框架的垃圾短信过滤模块的设计

为了提高对垃圾短信的拦截效率,提出一种同时从发送号码、发送频率以及短信内容3个方面对垃圾短信进行过滤的方法。通过黑白名单从发送号码进行一次过滤,对群发短信进行内容分析过滤,发送频率的引入可以实现黑名单的自动生成。以内容过滤为核心,并对其进行了阐述,基于Struts框架进行设计与实现了一个垃圾短信拦截模块。实验结果表明,查准率达到了90.69%。     

基于短信发送模式的垃圾号码过滤算法

在一个垃圾短信泛滥的时代,清除垃圾短信将耗费大量的时间和精力,挖掘垃圾短信的发送特征是解决这一问题的关键。在分析现有的短信过滤机制（算法）的基础上,根据中值滤波的思想,将短信发送者离散的交互单元合并成一个连续的交互单元,进而提出有效交互周期的概念,以入出比、有效交互周期等特征建立垃圾短信的综合过滤算法。通过对2000万条真实短信记录进行实验,统计得到过滤算法针对垃圾短信的查全率达到99.51%,查准率为49.90%。实验结果表明,算法提高了垃圾短信检测的效率和速度,可适用于垃圾短信实时拦截技术。     

手机垃圾短信过滤系统的设计和实现

针对目前手机垃圾短信过滤的几种方法,分析与比较这些方法的优缺点,在此基础上,介绍贝叶斯过滤方法的原理,讨论基于贝叶斯推理方法的过滤技术在手机垃圾短信过滤中的优点和适用性,重点介绍贝叶斯推理方法在手机短信过滤中的应用,实验结果显示该系统具有较好的过滤效果。     

基于朴素贝叶斯分类的手机垃圾短信过滤系统

该文介绍一种手机垃圾短信过滤的方法,通过将朴素贝叶斯分类技术与黑名单技术相结合,应用于垃圾短信的过滤中。全文详细介绍了过滤系统的结构和流程,为了进一步提高分类器的准确性,对朴素贝叶斯分类多元模型公式进行了相应改进。     

离线垃圾短信过滤中社会网络行为模式的分析与应用

随着手机短消息服务的发展,垃圾短信呈爆炸性的增长趋势,给人们的日常生活带来了不便,也给通信运营商带来了损失.本文利用短信用户之间的联系构建短信社会网络,分析用户在短信社会网络中的关系及其行为模式,从中抽取出具有类别区分度的社会网络特征,提出了一种新的离线垃圾短信过滤模型.模型针对海量短信数据处理时存在的时空效率的瓶颈问题,提出了线性特征统计算法LFSA,并结合高斯核密度估计和贝叶斯分类器,对短信进行分类过滤.我们使用某省通信运营商提供的30亿条短信数据对模型进行测试,做实验分析.实验结果表明,我们提出的模型能满足运营商的各项性能指标要求,并已部署和应用.     

移动环境下的垃圾短信过滤系统的研究

提出了一种分布式的垃圾短信过滤系统，它适合于移动网络，具有自学习能力，能够及时发现垃圾信息源，有效的过滤垃圾短信。在传统以词为属性的贝叶斯过滤算法的基础上，加入了规则和长度信息，利用互信息减小单词属性的个数。实验表明，它在短信过滤方面具有空间占用小和性能更好的特点，适合在移动电话上使用。同时还提出了一种垃圾短信发送者的可能性排名的方法。     

基于内容的垃圾短信过滤

研究一种基于最小风险贝叶斯决策的垃圾短信过滤方法。对于以文本信息为主的短信,采用信息增益的方法进行特征选择,使用基于最小风险贝叶斯决策方法进行分类。通过自建短信语料库对该方法进行了实验。实验结果表明,该方法能够准确地对短信进行分类,降低合法短信的分类错误率,分类正确率达到99.3%,符合了短信分类要求。     

一种新的垃圾邮件过滤技术的研究与实现

通过对垃圾邮件的现状、特征、以及现有的垃圾邮件过滤技术的分析研究,提出一种基于过滤规则和IP信誉的垃圾邮件过滤技术.方法改进了传统的黑白名单技术,加入了评分机制,对IP进行评分,把IP信誉细分为四个等级,分别为优、良、中、差,并结合基于过滤规则的垃圾邮件过滤技术,互补不足,以达到更好的垃圾邮件过滤效果.同时,设计加入了用户反馈,以弥补因误判而造成的损失.实验表明,设计适于用户终端使用,有较高的可行性.     

基于人工免疫的中文垃圾短信识别

垃圾短信问题越来越严重,为了识别中文垃圾短信,将人工免疫系统的方法引入中文垃圾短信识别领域。针对中文短信息系统本身的一些特点,提出了适应这些特点的人工免疫算法,并在实验中得到验证。实验结果表明,基于人工免疫的中文垃圾短信识别方法具有较低的错误否定率和错误肯定率。     

基于AO思想屏蔽手机垃圾短信

随着短信业务飞速发展,垃圾短信问题也日趋严重,目前还没有有效的方式解决这一问题。提出一种新的方案,该方案利用面向方面思想,通过修改短信业务的相关流程,将移动地址本业务与短信业务结合从而有效控制垃圾短信。     

个性化高效元搜索引擎的设计与实现

介绍了一个高效的元搜索引擎系统SMS(Smart Meta Searcher),采用检索实例知识库对用户的检索意图进行推理,同时给出一套独特的星级排行评价策略,通过用户行为分析技术为用户提供个性化信息检索服务,以及其在未来搜索引擎个性化、智能化、专业化和多媒体搜索的发展方向所做的探索工作。     

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。     

一种改进的安全传真服务器设计方法

传真服务器存在对垃圾传真防范能力不足的问题.为此,在现有安全传真服务器的设计基础上,提出一种改进方案.在接收传真之前增加图灵检测功能用于筛选自动传真,采用近似串匹配技术对垃圾传真进行确认,进而通过黑名单功能实现垃圾传真的过滤,并将聚类功能作为发现新垃圾传真、丰富关键词库的辅助手段.仿真实验表明,该方法在记度、对垃圾传真...