基于信件源的垃圾邮件过滤

众所周知,垃圾邮件问题已经是当今网络世界的一个严重问题。大量无用,甚至有害的信件在网络传播,不仅消耗了大量的网络资源,而且还严重威胁到邮件系统用户信息的安全,对邮件服务器本身提出了严峻的挑战。保护内部邮件服务器,在最大程度上减少垃圾邮件对邮件服务器的破坏是该文将讨论的主题。文章将对这一问题提出一种有效的解决方案,通过基于信件源的邮件过滤来自动地实现对邮件服务器的保护,并且对基于这种方案的反垃圾邮件技术的发展提出一些看法。     

基于虚拟TCP／IP协议栈的仿真反垃圾邮件产品测试系统

目前反垃圾邮件产品通常采用行为判别技术作为过滤垃圾邮件的主要手段,行为识别的多种实现方法都涉及到邮件来源摩地址,因此在对反垃圾邮件产品测试中,伪装成垃圾邮件样本的原始来源IP地址发送该样本才能有效的激活反垃圾邮件产品的判别机制,从而使得测试结果更为科学。本文主要介绍了通过自行构建TCP／IP协议栈实现伪造邮件来源IP的反垃圾邮件产品测试系统,该系统可以有效地仿真出实际互联网环境中的垃圾邮件发送特征。     

垃圾邮件与反垃圾邮件技术

最近两年，垃圾邮件肆虐横行，危害越来越大，严重影响了正常的网络运行。本文简单地介绍了垃圾邮件的定义及其产生机理；重点论述了当前流行的反垃圾邮件过滤技术，并对当前最新的反垃圾邮件技术进行了介绍；最后对未来反垃圾邮件过滤技术提出了展望。     

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。     

基于WinPcap的多邮件并行还原技术设计与实现

目前网络中存在大量的垃圾邮件,需要对传输中的邮件信息进行判别过滤,避免有害信息的传播。为了实现垃圾邮件的恰当过滤,文章利用Win32平台下的WinPcap函数库及2EE平台Jpcap网络开发包,面向多邮件在线并行还原需求,设计针对多邮件的高效并行还原方法。通过实验验证和评估,该方法优于传统的邮件还原方法,达到了同时处理多封邮件及附件信息的还原要求,为解决高速网络中的信息审查提供了有效方法。     

基于数据挖掘方法的电子邮件过滤

电子邮件在给人们带来很多方便抽时,也产生了一个新的问题,即大量垃圾邮件的出现。邮件过滤就是从大量邮件中过滤出垃圾邮件,帮助用户寻找到所需要的有用邮件。本文介绍了一个基于数据挖掘方法的邮件过滤系统原型,给出了Bayes方法的几个基于概念,并重点讨论了要实现这个系统所需要处理的几个关键问题。     

基于内容分析的电子邮件过滤模型的设计

电子邮件在给人们带来很多方便的同时,也产生了一个新的问题,即大量垃圾邮件的出现。邮件过滤就是从大量邮件中过滤出垃圾邮件。文章介绍了基于内容分析的邮件过滤,讨论了邮件分类的一种方法,以及使用该方法实现基于内容分析的电子邮件过滤的模型。     

一个基于向量空间模型的OUTLOOK垃圾邮件过滤器

邮件过滤是指从大量的邮件中过滤掉含有无用信息的垃圾邮件,以帮助用户得到所需的有用邮件。本文将介绍一个基于向量空间模型的OUTLOOK邮件过滤器的设计与实现,它包含了邮件过滤和训练两个子系统,其过滤方法还对传统的向量空间模型法做了改进,使之更适合于垃圾邮件过滤。     

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。     

基于Multi-agent的多用户协作垃圾邮件过滤系统的研究

基于单客户端的垃圾邮件过滤系统面对技术越来越高明的垃圾邮件发布者已经突现出它的弱点,多Agent技术为垃圾邮件过滤系统的设计提供了新的思路.旨在将Multi-agent技术和多用户协作的思想引入到垃圾邮件过滤系统中,提出了一个分布式的垃圾邮件过滤系统,使各邮件客户端能够互相协作,共享反垃圾邮件信息,从而提高单客户端垃圾邮件过滤的效果和准确率.     

基于偏最小二乘特征抽取的垃圾邮件过滤

随着垃圾邮件逐渐成为网络用户的一大困扰,垃圾邮件过滤技术的研究显得越来越重要。针对电子邮件存在数据极度稀疏性、高特征维数和多重相关性等特点,本文提出了一种基于偏最小二乘原理的特征抽取方法,可以通过对原始特征进行线性组合抽取出既可反映邮件内容又可反映邮件类型的潜在语义特征,并可解决多重相关性问题。在Enron-Spam邮件数据集上的实验结果表明,同χ²特征选择方法相比,该方法在较低维数上可以获取良好的邮件过滤性能。     

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。     

一种基于内容的垃圾邮件过滤系统的设计

众所周知,垃圾邮件问题已经是当今网络世界的一个严重问题。大量无用,甚至有害的信件在网络传播,不仅消耗了大量的网络资源,而且还严重威胁到邮件系统用户信息的安全。本文将用采用基于内容的文本检索过滤技术对电子邮件进行判别及分类。     

基于P2P的协作式垃圾邮件检测系统

对于某一封邮件是否为垃圾邮件,很多的邮件用户可能有着相同的看法.利用这一特性,提出了一种基于P2P的协作式垃圾邮件检测系统的设计方案.系统借助的信息摘要技术,在保护用户隐私的同时,提供了较好的抗攻击能力.在邮件服务器层构建了有超级节点的P2P网络,实现了垃圾邮件信息的分布式共享.同时在用户层设计了基于多Agent的体系结构,在利用邮件服务器对收到邮件进行初步分析的结果的同时,利用个性化贝叶斯Agent,可以实现一定程度的个性化垃圾邮件检测服务.     

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。     

基于蜜罐网络的邮件捕获系统分析与部署

散布钓鱼网站的方式多种多样,由于大多数的钓鱼网站链接都是通过垃圾邮件传播的,因此该文从垃圾邮件传播的角度入手,通过分析垃圾钓鱼邮件发布者使用的网络安全漏洞,建立一个基于Honeyd的邮件捕获系统,从而获取大量垃圾邮件,以便于以后通过邮件分析达到主动探测钓鱼网站的目的。     

基于BiGRU-Attention-CNN模型的垃圾邮件检测方法

电子邮件是一种重要的通信工具,但是垃圾邮件问题一直影响着人们日常的工作生活.不断改进垃圾邮件的检测技术、提高垃圾邮件的检测速度和准确率有着重要的研究意义和现实意义.双向门控循环单元(BiGRU)和卷积神经网络(CNN)广泛应用于文本分类领域,二者的结合可以充分发挥BiGRU上下文依赖关系提取能力以及CNN特征提取能力,...     

基于NP的垃圾邮件分析系统的设计与实现

垃圾邮件的泛滥成灾给人们的正常生活带来了很大的不便和危害。该文设计并实现了基于NP的垃圾邮件分析系统,具有邮件抓取、还原和类别识别功能,能够有效识别垃圾邮件。实验结果表明,该系统对于垃圾邮件的追踪具有良好的实用价值。