垃圾邮件行为识别技术研究

对反垃圾邮件行为识别技术进行了研究。提出了一种基于会话层的垃圾邮件识别方法,在分析发送过程中的邮件行为特征基础上,提取出能够区分垃圾邮件和正常邮件的行为特征,并采用支持向量机分类算法建立行为特征识别模型,找出垃圾邮件行为规律。该方法在邮件正文发送之前对垃圾邮件进行过滤,能够有效地节省带宽。采用真实的邮件数据集合分别使用行为识别技术与基于内容的过滤技术进行实验,验证该技术具有较好的邮件分类能力。     

基于P2P协作的垃圾邮件发送行为识别技术研究

在分析目前垃圾邮件过滤技术的基础上,并根据垃圾邮件大量发送行为特征,提出了一种基于P2P协作的垃圾邮件发送行为识别技术。该技术将各邮件服务器组成一个反垃圾邮件（Anti-Spam）P2P网络,每个邮件服务器储存可疑邮件信息并将这些信息共享在Anti-Spam P2P网络上,然后根据可疑邮件信息在Anti-Spam P2P网络上进行协作识别垃圾邮件。实验结果表明,该技术是针对垃圾邮件的群发特征而不依赖于邮件内容、语言类型或格式分析,在MTA阶段就能过滤大量垃圾邮件,提高了处理速度和准确率并节省大量的系统资源,具有良好的过滤性能。     

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.     

基于内容与行为特征的反垃圾邮件系统

邮件过滤技术是反垃圾邮件的重要手段,但是单纯从内容过滤或者行为识别出发,不能有效的杜绝垃圾邮件的泛滥。本文提出了一种基于服务器端的垃圾邮件过滤系统,它通过对垃圾邮件内容和行为两方面进行特征提取,将反映垃圾邮件的特征综合在一起统称为“属性”进行多重侦测。内容过滤方面采用可学习的Bayes算法,行为识别方面则提取垃圾邮件在发送过程中的特征进行有效的阻断。添加客户端自定义处理模块,从而避免了单纯基于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DKIM和评分管理的反邮件系统的设计

垃圾邮件的泛滥带来了各种各样的问题,尤其在安全方面。如何减少垃圾邮件也是很值得去研究的课题。文中的主要目的就是探索一种更加有效的拦截垃圾邮件的方法。在文中,首先简要地介绍了两种不同的反垃圾邮件技术,结合DKIM和基于内容的过滤技术的优点,设计出了一个反垃圾邮件的方案。方案中采用评分管理的方法来实现对邮件内容的过滤,可以取得与ID3算法一致的结果。因此,通过将现有的反邮件技术的有效整合,可以取得有效的垃圾邮件过滤效果。     

基于DKIM和评分管理的反邮件系统的设计

垃圾邮件的泛滥带来了各种各样的问题,尤其在安全方面.如何减少垃圾邮件也是很值得去研究的课题.文中的主要目的就是探索一种更加有效的拦截垃圾邮件的方法.在文中,首先简要地介绍了两种不同的反垃圾邮件技术,结合DKIM和基于内容的过滤技术的优点,设计出了一个反垃圾邮件的方案.方案中采用评分管理的方法来实现对邮件内容的过滤,可以取得与ID3算法一致的结果.因此,通过将现有的反邮件技术的有效整合,可以取得有效的垃圾邮件过滤效果.     

基于行为识别的垃圾邮件过滤模型研究

从20世纪70年代后期出现第一封垃圾邮件开始,垃圾邮件的破坏力在逐年增加,如何过滤和阻止每天不请自来的成千上万的垃圾邮件已经成为人们关注的焦点。本文通过对邮件发送方发送行为的分析,建立了一个基于行为识别的垃圾邮件过滤模型。和基于内容识别的垃圾邮件过滤技术相比该模型具有过滤速度快,识别率高的特点。     

基于域密匙认证的反垃圾邮件技术

垃圾邮件的泛滥已经严重影响邮件的正常使用，由Yahoo和Cisco公司提出的DKIM反垃圾邮件技术，已经提交IETF，有望成为行业标准，能较好地解决垃圾邮件问题。文章分析了目前常用的反垃圾邮件技术，详细剖析DKIM的工作原理，并给出在Sendmail邮件服务系统中应用DKIM的实例。     

基于网络会话层的垃圾邮件行为识别

目前最流行的邮件内容过滤技术工作在网络应用层,通过对邮件内容的分析来判别邮件的合法性,无法避免由于垃圾邮件的泛滥而造成的网络带宽资源的浪费。针对这种情况,论文提出一种基于网络会话层的垃圾邮件行为识别方法。该方法运用决策树算法,对邮件发送过程中的网络会话层数据进行挖掘,发现垃圾邮件的行为规律,在垃圾邮件的内容数据发送前就对其实施过滤,有效地解决了垃圾邮件占用网络带宽的问题,是对当前各种垃圾邮件过滤技术的一个有益的补充。     

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.     

一种基于个性化邮件特征的反垃圾邮件系统

垃圾邮件的内容因人而异,现有的垃圾邮件过滤系统大多采用统一的过滤标准对用户的邮件进行过滤,因而忽略了垃圾邮件的这种个性化特征.针对这一情况提出一种个性化垃圾邮件过滤的计算模型,它事先不需要对模型进行针对性的训练,从对用户日常处理不同类型邮件的行为中分析和挖掘垃圾邮件的个性化特征,然后利用这种个性化特征在对垃圾邮件进行识别的同时不断强化这种个性化特征,以实现逐步提升对垃圾邮件识别率的目的.据此实现了相应的原型系统,通过对此系统的实验验证,该方法在现实环境下对垃圾邮件具有很好的过滤效果.     

基于深度Q网络的垃圾邮件文本分类方法

电子邮件广泛应用于人们的工作生活中。然而,充斥着虚假信息、恶意软件和营销广告等内容的垃圾邮件也以电子邮件为载体进行传播。这不仅给人们带来不便,而且也占用和耗费大量的网络资源,甚至严重地威胁信息安全。因此,有效地识别、过滤垃圾邮件是一项重要的工作。目前,垃圾邮件过滤方法主要包括基于邮件来源的识别和基于内容的识别,但大部分方法效果不佳且效率不高,并且需要耗费大量的人力标注特征,也跟不上垃圾邮件内容和形式等的改变。近年来,有研究人员将深度强化学习用在自然语言处理上并取得了重大的成果,鉴于此,本文提出基于深度Q网络的垃圾邮件文本分类方法。该方法在对邮件文本进行预处理、分词以及用Word2vec模型得到词向量的基础上用深度Q网络对垃圾邮件进行过滤,充分利用Word2vec中的CBOW模型得到邮件文本中的每个分词对应的词向量,直接用深度Q网络对得到的词向量集进行处理,无需提取邮件的特征,避免了由于特征提取的偏差带来的负面影响,提高了垃圾邮件过滤的效率和精确率。实验结果验证了本文方法的有效性。     

反垃圾邮件行为识别模型的研究

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,对第三代反垃圾邮件技术——行为识别技术进行了研究,在此基础上对行为识别模型提出了一种改进方法.实验表明,该方法有较高的垃圾邮件的识别精度和处理速度,对图片等其他新型的垃圾邮件...     

贝叶斯垃圾邮件过滤算法的改进与实现

本文分析了目前在垃圾邮件过滤中广泛应用的朴素贝叶斯过滤算法及其优缺点,并且根据模式匹配和模糊匹配算法提出改进型的贝叶斯邮件过滤模型。首先在邮件预处理过程中进行特征项的提取——模式匹配,从训练集合中识别出正常邮件和垃圾邮件的模式集合,然后用模式集合识别垃圾邮件,再对提取出的特征项进行模糊匹配并根据匹配结果判断邮件是否为垃圾邮件。实验结果表明:应用改进后的算法有效地提高了垃圾邮件过滤的准确率。     

内容过滤技术在反垃圾邮件系统中的应用

针对垃圾邮件所造成的危害,本文提出了一种面向电子邮件的基于内容过滤技术,它通过对邮件内容关键词汇的识别,实现对电子邮件内容分类,并依据统计用户对邮件的阅读情况,实现对垃圾邮件的有效判断。     

华硕防垃圾邮件先锋ASS重磅出击

日前,全球知名服务器厂商华硕在北京发布了一款应用服务器产品——华硕防垃圾邮件先锋ASS,该产品基于改善邮件系统运行效率及简化邮件使用的设计理念,通过两大先进核心技术（内容过滤,行为分析）,可实现垃圾邮件过滤、邮件管理、系统管理、统计报表等多种功能应用,有效提升系统整体过滤效能,构建起企业的绿色邮件信息化平台。     

基于语义理解的垃圾邮件过滤处理研究

文章基于统计和基于规则的垃圾邮件过滤技术,将语义理解的研究和垃圾邮件过滤算法的研究结合起来,构建一个通过语义理解对垃圾邮件进行过滤的模型,并提出一种改进的分词算法,提高了分词的效率、准确率和识别未登录词的能力。最后通过实验数据可知,基于语义理解的过滤模型,在一定程度上解决了邮件过滤中遇到的词的“拆解”的问题、分词后所遇到的未登录词的问题,为垃圾邮件过滤提供了有益的探索。     

基于粗糙集的两阶段邮件过滤方法

如何将邮件的头信息和内容信息有效结合起来进行垃圾邮件过滤备受研究人员的关注。基于粗糙集具有很好地处理不确定信息的特点,提出了一种基于粗糙集的两阶段邮件过滤方法,首先根据邮件头信息将其分为正常邮件、垃圾邮件和可疑邮件,再根据邮件内容将可疑邮件分为正常和垃圾邮件。通过在中英文邮件集上的测试实验,证明了所提出的邮件过滤方法不仅能提高垃圾邮件过滤的准确率,而且能大幅降低误杀率。     

基于用户反馈的混合型垃圾邮件过滤方法

针对目前垃圾邮件过滤技术仅依赖单一邮件特征实施邮件分类、对邮件特征变化的适应性较差等局限,提出一种基于用户反馈的混合型垃圾邮件过滤方法。以用户社会网络关系为基础,借助用户反馈机制分别实现对基于内容与基于身份标识的邮件分类知识的动态更新;在此基础上采用贝叶斯模型,实现邮件的内容特征与发件人身份标识特征在邮件分类中的有机结合。实验结果表明,与传统的过滤方法比较,所提方法在邮件特征动态变化的环境下能够获得更好的邮件分类效果,邮件分类的总体召回率、查准率、精确率均能达到90%以上。所提方法能够在保证邮件分类性能的同时,有效提高邮件分类对邮件特征变化的适应性,是已有垃圾邮件过滤技术的重要补充。     

垃圾邮件的综合过滤方法

本文研完了几种常用的垃圾邮件过滤算法,分析了它们在中文邮件环境中存在的问题。本文根据各算法的优缺点,将它们进行改进、叠加和相互结合,并通过查看发出的邮件内容进行辅助学习,从而建立一个垃圾邮件的综合过滤方法。文章最后对该综合方法的效率做了分析和比较。