基于内容过滤的邮件系统设计

电子邮件(E-mail)是Intemet应用最广的服务之一.针对邮件的安全问题,在分析电子邮件工作原理的基础上,提出了内容相关过滤方法并设计了一个具有过滤功能的电子邮件客户端系统.     

基于内容的贝叶斯自学习邮件过滤模型

简单贝叶斯算法在邮件过滤领域得到广泛的应用,但它的两个缺点限制了它的使用,首先它不能进行连续的自学习,当邮件内容发生较大变化时,准确性急剧下降.其次是没有考虑字,词,短语之间的联系,以及词语的表现能力,不能准确反映邮件本身的内容性质.因此提出一种自学习的贝叶斯邮件过滤模型:它能够不断地进行自学习,使模型内部参数能够随着邮件内容的变化而改变,而且它将邮件特征(词语)之间的关系以及它们的表达能力引入,作为模型计算的基础之一,并且对用户发送的邮件进行学习.     

邮件内容过滤的中文编码盲识别算法

邮件内容过滤是信息安全领域的重点课题。文章着重介绍了一种中文文本编码自动识别算法,可以对目前互联网通信所使用的各种常用中文编码(GB2312,GBK,BIG5,UNICODE)进行盲识别,基本解决乱码问题,从而降低邮件内容过滤系统的虚警和漏警率,提高其处理范围。     

基于URL过滤与内容过滤的网络净化模型

在信息时代里,信息爆炸似地增长着,而为数众多的不良信息充斥其中。针对这种现状,许多的公司与研究机构都提出了自己的过滤模型。文中在研究过去模型的基础上,提出了一种高效可靠的网络净化模型。该模型在运用WCCP协议的前提下,结合了URL过滤和内容过滤这两种过滤方法对网络信息进行过滤,改进了传统的URL过滤算法。     

基于URL过滤与内容过滤的网络净化模型

在信息时代里，信息爆炸似地增长着，而为数众多的不良信息充斥其中。针对这种现状，许多的公司与研究机构都提出了自己的过滤模型。文中在研究过去模型的基础上，提出了一种高效可靠的网络净化模型。该模型在运用WCCP协议的前提下，结合了URL过滤和内容过滤这两种过滤方法对网络信息进行过滤，改进了传统的URL过滤算法。     

针对基于内容邮件过滤器的攻击及过滤改进

基于内容的过滤技术是反垃圾邮件技术中最有效的方法,但是垃圾邮件发送者千方百计利用各种方法对基于内容的垃圾邮件过滤器进行攻击,严重影响了过滤器的正确率和健壮性.在介绍主要基于内容的垃圾邮件过滤技术基础上,分析了针对基于内容垃圾邮件过滤器的常用攻击方法,并提出了相应的过滤改进技术.同时,针对单词沙拉攻击,在几种过滤器上进行了模拟攻击实验.最后分析了垃圾邮件技术的发展趋势和未来反垃圾邮件技术的主要改进方法.     

基于邮件过滤的中文邮件语料库构建

首先分析了现阶段邮件过滤的主要技术和邮件语料库建设的现状,并提出了建设中文邮件语料库的相关问题,建议在邮件建设过程中保留邮件信头信息、不排斥邮件副本.然后给出了邮件语料库系统的实现框架,分为邮件源代码的解析与预处理、邮件的初次标注、词分类和邮件的二次标注四个步骤,并通过提供一个管理工具来管理邮件语料.最后,介绍了目前已经建设的一个邮件语料库的情况.     

用Sieve实现邮件过滤

Sieve是一种用来产生电子邮件过滤器的语言。为便于广大用户的使用,它设计得相当简单,但同时又内涵丰富,应用广泛。介绍了一种应用Sieve语言的电子邮件过滤系统。     

邮件过滤算法的比较

探讨了邮件过滤器的体系,介绍了6种常用的过滤算法.在4个公用的数据集上,利用3个评价指标对这6种算法进行了全面的比较.实验的主要结论有:集成过滤器的方法有利于提高过滤效果;与其它两个数据集相比,PU1和Ling-spam数据集用于评价过滤器时会得出相对乐观的结果;NB和k-NN的表现不稳定,对数据集的敏感程度较高.对于邮件过滤研究者了解、改进已有算法,提出新的算法有一定的参考价值.     

邮件内容早知道

一般在处理邮件时,都是直接采用邮件客户端程序,如Foxmail、The Bat、Outlook Express。如果我们的邮件不多那还好,一旦每天要处理大量的邮件,从那上百甚至成千封信中想找出自己所要的信件就不那么容易了。使用Foxmail、TheBat、Outlook Express等的远程邮箱控制最多也只能够取回邮件头信息,有时根本看不懂！不过,笔者最近使用了金山邮件精灵,发现它能够自动地从服务器中取回邮件中的内容,包括发信人、主题、日期、大小,要想查看,只要点击“预览”按钮打开预览窗口即可。怎么样?有了它以后是不是可以在收信前做到心中有数了！这对于每天要处理大量信件的人来说是很有用的。CF     

基于综合过滤技术的邮件过滤终端研究

为了解决基于服务端的垃圾邮件过滤系统难以满足某一群体邮件过滤的特殊要求,分析了Email邮件协议和邮件格式特征,设计与实现了一种客户端垃圾邮件过滤系统.系统采用黑白名单过滤、邮件特征过滤和贝叶斯分类相结合的三层过滤技术,并通过用户反馈机制降低误报率.实验结果显示,系统可满足用户对邮件过滤的个性需求,提高了垃圾邮件过滤的准确性.     

邮件网络协同过滤机制研究

基于Enron邮件集合探索真实邮件网络,揭示出邮件网络的无标度特性和有限小世界特性. 在此基础上,依据用户间交互强度设计出垃圾邮件协同过滤机制,通过调整参数λ,用户可以决定主要是依靠自己还是其他用户协同进行垃圾信息过滤. 算法即使在没有对用户个人阅读习惯充分训练的情况下,也可以通过基于交互强度的网络协同方式实现良好过滤. 同时为了解决Enron数据集缺乏标注的情况,基于训练样本集W和测试样本集T独立同分布的假设,利用改进的EM (Expectation maximization)算法最小化W∪T集合上风险函数,给出了未知样本的一个良好标注. 真实数据上的实验表明,同单机过滤和集成过滤方法相比,协同过滤能够提高平均过滤精度且方法简单易行.     

过滤你的邮件——Stripmail

软件名称:Stripmail0.99f 软件大小:265KB 软件类型:免费软件 软件平台:Win9x/Me/NT/2000 软件下载:newhua.infosail.com 有些邮件或文件在经历一波三折的转发后,就变得面目全非了,乱码占据了屏幕的大半部分,有的文字部分都被无情的破坏掉了,看到这种情形,相信你也会有一种迫切的愿望,制止这种情况发生。     

一个基于分布式并行过滤的前置式邮件过滤模型

提出一种新的邮件过滤模型——基于分布式并行过滤的通用前置武邮件过滤模型PDPF,由此构造的邮件过滤系统,其运行不依赖于特定的邮件服务器而在网关提供过滤服务,对到达的邮件进行并行过滤处理,其分布式并行过滤矩阵通过“并行与”操作,能够加快过滤速度。在真实环境下的实验表明,在日均邮件流量高达10万封的情况下,每封邮件的处理时间不超过50ms。     

人工免疫原理在邮件过滤中的应用

分析在垃圾邮件过滤中应用人工免疫原理的可行性,对应用中的的关键环节和算法进行了深入研究,并实现了基于人工免疫原理的邮件过滤器AISEF。利用SpamAssassin的邮件样本集进行训练和变异样本集进行识别测试,实验结果表明,对具有变异特性的垃圾邮件,AISEF具有比Bayes过滤器更好的适应性和稳定性。     

基于改进贝叶斯决策的邮件过滤

探讨了基于概率阈值的贝叶斯邮件过滤模型的局限性：由于很少考虑所设定阈值的适用性和实用性,损失了一定的召回率。改进贝叶斯决策,提出了基于随机变量的较小错误分类决策方法;针对邮件处理的特殊性,进一步提出了基于随机变量的较小风险分类决策方法。实验结果表明,处理普通文本分类问题时,前者的分类决策效果更好;而后者在处理邮件问题时性能更优,能够在保持较小误判风险的同时,提高贝叶斯邮件过滤器的召回率以及F值。     

兵来将档之邮件过滤

你的信箱里是不是经常收到些广告等垃圾邮件，如果花时间去处理这些邮件，浪费时间和精力，不处理邮箱又会很乱。我们可以通过灵活运用邮件过滤器，拒垃圾邮件于“千里”之外。过滤器对于一个优秀的邮件处理程序来说是必不可少的功能，它可以帮助用户完成一系列的自动操作，特别是在大量邮件的自动管理和垃圾邮件的防范方面起着重要的作用，只有掌握了过滤器设置，才能在日常使用中做到安全便捷。     

中文垃圾邮件过滤邮件服务器的实现

随着电子邮件在人们生活中的广泛应用,在linux下搭建电子邮件服务器已经成为小型企业和单位的首选,同时,垃圾邮件的防范也日益引起人们的重视。本文详细介绍了在linux下搭建具有Spam Assassin中文垃圾邮件过滤功能的页面电子邮件服务器。     

一种新的邮件过滤技术研究

为了改进已有邮件过滤算法的不足之处,提出一种新的邮件过滤算法。以往的大部分过滤算法采用的都是邮件属性精确匹配算法,并未使用模糊匹配思想,因此邮件的漏检率较高,并且发现未知邮件的效率较低。针对以往邮件过滤算法中漏检率比较高的不足之处,文中提出的邮件过滤算法的改进思路是：首先使用传统的黑白名单过滤技术对已知的邮件进行分类,那些是正常邮件,那些是垃圾邮件。在此基础之上使用相似性算法来计算未知邮件与已知邮件的相似度,从而达到对未知邮件分类目的,最后使用MMTD算法对的邮件相似度的好坏做出衡量,并且以此为邮件过滤提供有效的依据,经过以上的三个步骤之后,最后进行邮件的过滤。