基于粗糙集的增量式垃圾邮件过滤方法研究

在粗糙集理论基础上,提出一种增量式的垃圾邮件过滤方法。该方法将邮件样本的局部最小确定性作为阈值来控制规则产生,并在邮件识别过滤过程中增加了反馈环节,将错判和未识别样本作为增量样本进行再学习,动态调整邮件规则的置信度。根据阈值选择可信度较高的规则进行更新,从而减少了规则的个数,提高了样本的正确识别率,最后用实验证明了该方法的有效性。     

基于SVM的检测图像型垃圾邮件技术研究

垃圾邮件给人们带来了极大的困扰,而图像型垃圾邮件使得传统的反垃圾邮件技术失去了检测能力。在分析图像型垃圾邮件特点的基础上,首先针对传统的SUSAN算子,提出一种自适应阈值SUSAN算法;其次通过源于专家经验的启发性知识筛选图像中的垃圾区域;最后,引入机器学习的支持向量机分类方法。实验表明,论文设计的方法具有很好的鲁棒性与较高的精确度,能够过滤掉图像型垃圾邮件。     

2014安全防护从密码防护入手

2014年,距第一封电子邮件出现的时间,大约已经过了45年,这个实用的通讯管道,至今仍无法从我们生活中被忽略。越是人们依赖的工具,就越容易遭到有心人士滥用,距今约36年前,第一封垃圾邮件被发出后听到计算机发出「You’ve got mail」的声音,就不一定是一件十分快乐的事。告别2013年,ASRC研究中心的统计发现,垃圾邮件的总量并不再盲目成长,主要发送国也由西方国家慢慢移往亚洲区域;我们除了     

《中国锰业》作者须知

<正>为了方便作者投稿,现将要求说明如下:1)论文(含图表)一般不超过5 000字。请用电脑打印,来稿文责自负,附单位保密审查证明。文章以电子邮件投稿至:Mn1999@263.net(因垃圾邮件过多,请作者注明"投稿"字样,以免被误删),并同时注明"供《中国锰业》杂志专用,未另投寄其他刊物"。审稿期间请勿一稿多投。本刊可以对     

众包中基于CIDA和PI-Cosine的双向质量控制策略

随着移动智能终端的普及，众包采集大规模感知数据变得越来越容易。众包工人的自私性使得他们想通过最少的努力获得最多的报酬，甚至互相勾结、随意提交众包数据，导致众包任务完成质量不高。文中提出了一种基于陪审团的质量控制策略，该机制解决了数据验证问题。针对降低众包质量的行为，在判断是否存在垃圾邮件员工和共谋组织后，使用社区影响力检测算法(CIDA)来检测出共谋团伙领导者及其所在组织，最后使用改进的相似性检测算法(PI-Cosine)筛查垃圾邮件员工。从这两个方面来提高众包数据质量。实验结果表明，所提方法在accuracy和F1-score衡量指标上相比Cosine相似度检测算法提高了12.3%。     

2011年恶意软件样本数超过7500万

2月22日,迈克菲发布了《迈克菲2011年第四季度威胁报告》。据该报告调研结果显示,恶意软件样本数量超过公司去年预估的7,500万个。尽管在第四季度新恶意软件增速有所放缓,但移动恶意软件持续增长,使2011年成为迄今为止"最繁忙"的一年。     

亚太地区国家成为全球垃圾邮件主要来源

来自趋势科技近日发布第三季度信息安全威胁报告显示,全球垃圾邮件总量中有四成来自于亚太地区国家,而垃圾邮件来源前十名国家中,亚太地区国家更占有六名之多。其中印度与韩国的垃圾邮件量高居全球前三名,越南、印尼、巴基斯坦以及中国台湾分列第四、第五、第七以及第九名。原本一直位居垃圾邮件散发来源第一名的美国,这一次却不在前十名内,最可能的原因是几家位于美国境内专门提供垃圾邮件服务的网络供应商遭到逮捕而发送量减少。     

基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法

如何在传统垃圾邮件过滤技术基础上实现垃圾邮件个性化过滤是垃圾邮件过滤领域的重要课题。提出一种基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法,一方面将用户反馈应用于邮件分类特征的更新,提取用户个性化邮件分类标准;另一方面,将全局邮件分类标准和用户个性化分类标准综合应用于朴素贝叶斯分类过程,实现用户邮件个性化分类。仿真实验结果表明,在用户邮件分类标准存在差异的环境下,基于用户反馈的个性化垃圾邮件过滤方法能够有效提升传统垃圾邮件过滤技术的邮件分类效果。