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。     

基于贝叶斯神经网络的垃圾邮件过滤方法

垃圾邮件过滤是当前互联网应用中急需解决的一个重要课题，日益受到人们的关注。本文提出了一种基于贝叶斯神经网络BNN(Bayesian Neural Network)的垃圾邮件过滤方法，利用贝叶斯推理和神经网络相结合的贝叶斯神经网络算法对用户给定的正常／垃圾邮件集合进行训练，得到邮件过滤模型。并且提出了一种有效的特征选择方法，采用信息增益准则，有效降低了特征维数。经过实验测试，本文提出的方法可以实现对垃圾邮件的有效过滤。     

基于朴素贝叶斯和层次聚类的两阶段垃圾邮件过滤方法

为降低对合法邮件的误判，提出一种基于朴素贝叶斯和层次聚类的两阶段垃圾邮件过滤方法。该方法将邮件划分为“合法邮件”、“可疑邮件”和“垃圾邮件”3类，在第一阶段，利用朴素贝叶斯算法速度快、分类性能好的优点，对邮件进行初步分类；在第二阶段，基于垃圾邮件的发送特征，利用层次聚类算法进行相似性比较。实验表明，该方法能够显著提高垃圾邮件的查准率，降低对合法邮件的误判，更加符合实际应用需求。     

高校误判垃圾邮件自动召回系统的研究与实现

垃圾邮件的误判问题一直是反垃圾邮件领域中未能得到根本解决的难点。基于清华大学邮箱系统及反垃圾邮件网关系统进行了一整年的部署和实验（2011年9月至2012年10月）,通过用户对可疑垃圾邮件点击召回的历史行为进行分析,并采用对其感兴趣的垃圾邮件进行文本相似度计算以及关键参数预测的方法来智能化预测用户对当前某一封垃圾邮件的感兴趣程度,即基于用户主观的选择和体验来帮助用户自动召回其可能感兴趣、然而却被反垃圾邮件网关误判的垃圾邮件,解决了传统过滤方法无法杜绝误判的问题。     

基于贝叶斯定理的垃圾邮件分类技术研究

邮件过滤技术是反垃圾邮件的重要手段,目前对垃圾邮件的过滤主要有基于内容、基于IP地址和基于信头、信封等方法,这些方法对垃圾邮件的过滤起到了一定作用.但是由于信体是垃圾邮件的最终载体,而仅依据IP地址、信头、信封中的特征容易造成错误判断.在贝叶斯分类器的工作原理的基础上,提出了基于贝叶斯分类器的反垃圾邮件模型的原理与实现方法,将反映垃圾邮件的特征综合在一起统称为"属性",避免了单纯基于IP、信头、信封过滤的规则性太强的缺点,降低将正常邮件判断为垃圾邮件的风险.     

基于主题模型的垃圾邮件过滤系统的设计与实现

垃圾邮件过滤技术在保证信息安全、提高资源利用、分拣信息数据等方面都发挥着重要作用。然而,垃圾邮件的出现影响了用户的体验,并且会造成不必要的经济与时间损失。针对现有的垃圾邮件过滤技术的不足,基于多个主题词理论,构建了基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类方法。在邮件主题获取中,采用主题模型LDA得到邮件的相关主题及主题词;并进一步采用Word2Vec寻找主题词的同义词和关联词,扩展主题词集合。在邮件分类中,对训练数据集进行统计学习得到词语的先验概率;基于扩展的主题词集合及其概率,通过贝叶斯公式推导得到某个主题和某封邮件的联合概率,以此作为垃圾邮件判定的依据。同时,基于主题模型的垃圾邮件过滤系统具有简洁易应用的特点。通过与其他典型垃圾邮件过滤方法的对比实验,证明基于主题模型的垃圾邮件分类方法及基于Word2Vec的改进方法均能有效提高垃圾邮件过滤的准确度。     

最小风险的Naive Bayes技术在反垃圾邮件系统中的应用

文章提出了一套更好地过滤中文垃圾邮件的方案，这套方案将利用垃圾邮件规律的规则过滤和最小风险的Naive Bayes内容过滤算法结合了起来，并根据垃圾邮件的特性做了必要的改进。并且这套方案也在Linux／Solaris系统平台下基本上完成了大部分功能的软件编程。实际电子邮件服务器上对本方案进行了测试．结果显示这套方案取得了很好的过滤效果。最小风险的Naive Bayes技术是目前最重要的反垃圾邮件技术之一。     

基于贝叶斯方法的客户端邮件过滤器的设计与实现

伴随着电子邮件的广泛使用,垃圾邮件泛滥成灾,严重影响了人们正常的学习、工作和生活。本文通过对垃圾邮件的分析与处理,设计并实现了基于贝叶斯方法的客户端邮件过滤系统。实验证明贝叶斯方法能够有效的过滤垃圾邮件。     

基于邮件路径地理属性分析的垃圾邮件过滤算法

提出一种基于邮件路径地理属性分析的邮件过滤算法GEPA（geographic E—mail path analysis）。首先提取邮件命令报文包含的路由信息，并以此为基础构建邮件路径子集；其次采用一种高效的地理属性映射方法进行地理信息映射；接着对路径中节点的地理逻辑关系背离情况进行分析用于过滤垃圾邮件；最后从中国大陆某骨干网边界路由器的一条链路上（该链路跨越地理边界）采集邮件流量以验证算法性能。研究表明，GEPA识别的垃圾邮件约占邮件总量的13．9％，且算法在执行速度和内存开销等方面具有较好的性能，能够满足实时邮件过滤的需求。     

基于词条时序的朴素贝叶斯垃圾邮件过滤方法

朴素贝叶斯分类算法是一种有效的垃圾邮件过滤技术.互联网上的信息随着时间推移产生概念的变迁,最近出现的垃圾邮件词条可作为判定垃圾邮件的重要依据.将新近的垃圾邮件词条单独记录,在进行邮件分类时,对于最近出现的垃圾词条,提高其对垃圾邮件判定的先验概率.通过实验对比,提出的垃圾邮件过滤方法较传统的朴素贝叶斯垃圾邮件过滤具有更高的准确性、精确性和召回率.     

一种透明邮件过滤模型研究与实现

垃圾邮件的猖獗对反垃圾邮件技术提出了更高的要求。目前反垃圾邮件网关模型单一，可扩展性和跨平台性都比较差。本文针对这种情况提出了一种透明的反垃圾邮件网关模型。这种模型与企业网络的邮件服务器相互独立。而且它能够有效的利用目前以及将来出现的反垃圾邮件技术，具有良好的可扩展性。文章首先介绍了邮件以及反垃圾邮件技术，然后介绍了这种透明模型的实现，并分析了其性能上的优势与弱点，最后提出了在将来工作中需要进一步加强研究的方面。     

浅谈电信网络环境下的DDOS攻击防护技术

近年来,随着网络技术的快速发展及广泛普及,网络安全问题面临的形势愈加严重,网络攻击防护越来越受人们的重视,而电信运营商网络几乎成为拒绝服务攻击(DDOS)的首选攻击对象。本文主要以中华通信系统研发的基于ISP网络的拒绝服务攻击防御系统为例简要分析DDOS攻击以及在电信网络环境下的DDOS攻击防护技术。     

基于贝叶斯公式的最小损失垃圾邮件过滤算法

为了减少将合法邮件误判为垃圾邮件的误报率及将垃圾邮件误判为合法邮件的漏报率的损失，首先基于现有的文本特征提取评估函数：期望交叉熵及互信息提出一种新的评估函数。利用此函数可提取到更具有代表性的邮件特征向量。在此之上提出一种基于贝叶斯公式可减少损失的垃圾邮件过滤方法。经过仿真测试后，发现基于新评估函数的新方法可有效降低误报率和漏报率。     

基于社交网络机理的短信息监控系统

短信息实时过滤基于社交网络机理,从社交网络的聚类现象切入,通过确认发送者的身份实现短信息实时监控过滤。首先根据接收者与发送者之间是否存在通信历史对发送的短信进行预处理,进而根据接收者与发送者、接收者之间的通信历史记录实施二度实时过滤,确认发送者身份,拦截文本或多媒体形式的垃圾短信。并行过滤算法在对称多处理(SMP)的硬件平台上运行。     

垃圾邮件过滤技术

电子邮件已经成为人们日常生活中通信、交流的重要手段之一,但垃圾邮件问题也日益严峻,网民平均每天收到的垃圾邮件数量已超过了正常邮件.因此目前反垃圾邮件技术的研究成为了一个热门的话题.文中介绍了基于安全认证、规则匹配和统计学习三类邮件过滤技术及应用情况,分析了过滤技术面临的挑战并指出垃圾邮件过滤的发展趋势.     

国际包裹邮件的自动化处理

国际邮件处理过程非常复杂、特殊,实现自动化较困难,我国至今仍基本采用手工方式进行处理,这里介绍了国际邮件的特点,并提出了国际邮包裹邮件的自动化处理工艺流程。     

Prioritized e‐mail servicing to reduce non‐spam delay and loss: A performance analysis

This paper proposes a prioritized e‐mail servicing on e‐mail servers to reduce the delay and loss of non‐spam e‐mails due to queuing. Using a prioritized two‐queue scheme, non‐spam e‐mails are queued in a fast queue and given higher service priority than spam e‐mails that are queued in a slow queue. Four prioritized e‐mail service strategies for the two‐queue scheme are proposed and analyzed. We modeled these four strategies using discrete‐time Markov chain analysis under different e‐mail traffic loads and service capacities. Non‐spam e‐mails can be delivered within a small delay, even under heavy e‐mail loadings and high spam‐to‐non‐spam a priori. Results from our analysis of the two‐queue scheme show that it gives non‐spam delay and loss probability two orders of magnitude smaller than the typical single‐queue approach during heavy spam traffic. Moreover, prioritized e‐mail servicing protects e‐mail servers from spam attacks. Copyright © 2007 John Wiley & Sons, Ltd.     

客户端举报、运营商管理的垃圾短信治理

垃圾短信的骚扰为手机用户带来很大的烦恼,但目前对于垃圾短信还没有很好的防范治理方法。文章探讨了手机客户端通过短信举报、运营商管理中心认定,然后对垃圾短信发送者进行处理的方法,针对垃圾短信的治理提出了一种可行的解决方案。     

邮件过滤器系统的设计与实现

在对垃圾邮件及其防范技术进行全面分析与比较的基础上，针对传统特征过滤技术的被动防范和能力不足问题，提出了利用多邮件地址分类使用的主动防范技术，并通过一个使用户可以自主地扩展自己邮件地址的原型系统，与传统的特征过滤技术配合，形成了更为有效的垃圾邮件防范能力。