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。     

反垃圾邮件过滤技术探讨

首先分析了垃圾邮件在我国泛滥的严重性,然后列举了现今被广泛使用的反垃圾邮件过滤技术,并重点分析了贝叶斯过滤技术在反垃圾邮件实践中的应用,最后对未来反垃圾邮件过滤技术提出了展望。     

反垃圾邮件过滤技术探讨

首先分析了垃圾邮件在我国泛滥的严重性，然后列举了现今被广泛使用的反垃圾邮件过滤技术，并重点分析了贝叶斯过滤技术在反垃圾邮件实践中的应用，最后对未来反垃圾邮件过滤技术提出了展望。     

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。     

反垃圾邮件技术综述

垃圾邮件已成为互联网上巨大的危害之一,引起社会的广泛关注和研究人员的深入研究。实时黑名单(RBL)查询、内容过滤技术、连接数量控制等技术是广泛应用的反垃圾邮件技术,但垃圾邮件却并未因此而绝迹,企业消耗在垃圾邮件上的成本逐日攀升。综述了目前反垃圾邮件所通常应用的技术,分析了各项技术的优劣,并介绍了一种新的反垃圾邮件技术思路——MX查询验证,以供探讨。     

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。     

浅谈反垃圾邮件系统在网络中的应用

本简要地分析和概括了垃圾邮件的种类和内容：从技术的角度上介绍了垃圾邮件的制造是如何获得邮件用户的邮件地址，发送垃圾邮件；还介绍了反垃圾邮件系统之一——邮件网关的种类以及及其处理垃圾邮件的方法。     

改进的贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用

针对现有朴素贝叶斯贝努利模型在垃圾邮件过滤时存在的不能体现待分类邮件中文本特征词重要性而导致合法邮件误判为垃圾邮件等问题,引入特征词加权的思想,提出一种低损失的贝叶斯垃圾邮件过滤算法。实验结果表明:该算法能降低合法邮件被误判而带给用户的损失,提高过滤的正确性。     

反垃圾邮件网关测试技术

随着垃圾邮件的危害日益严重,反垃圾邮件技术和反垃圾邮件测试技术也在不断发展。本文介绍了反垃圾邮件网关测试技术的发展现状,分析了反垃圾邮件网关测试技术的发展趋势。     

中国电信“平安网络”力助行业大客户腾飞

长期以来，中国电信一直致力于保持网络安全方面的各项工作。近年来中国电信更是加大了反垃圾邮件工作的力度，建立了比较完整的反垃圾邮件工作体系。一是加强内部管理，建立和完善垃圾邮件处理办法和流程；二是采用技术手段减少垃圾邮件的发送数量，三是加强对外交流与合作，与国内外反垃圾邮件组织、运营商建立了良好的沟通渠道。通过对垃圾邮件的综合治理，中国电信的垃圾邮件投诉量较前两年有明显下降。     

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。     

Packet‐level open‐digest fingerprinting for spam detection on middleboxes

This paper proposes a stateless open‐digest spam fingerprinting at the packet level (layer 3) based on an open‐digest fingerprinting algorithm Nilsimsa. Spam emails show several characteristics when viewed at gateway level, which are suitable for spam fingerprinting: (a) content invariance and (b) recipient address dispersion. In this paper, Nilsimsa is adapted to support both fingerprinting and fast email class estimation, on a per‐packet basis. Email packets are incrementally fingerprinted on a per‐packet basis, without the need for reassembly. Spam detection status is tagged to the last packet of each email. This in turn allows fast email class estimation (spam detection) at receiving email servers to support more effective spam handling on both inbound and outbound (relayed) emails. The work presented in this paper focuses on evaluating the accuracy of spam fingerprinting at the packet level with consideration on the constraints of processing byte streams over the network, including packet reordering, fragmentation, overlapped bytes, different packet sizes, and possibilities of random addition attacks. Results show that the proposed packet‐level fingerprinting can detect spam with 100% random addition when the similarity threshold is set to between 36 and 59. This method gives 0% false positive and 100% true negative, which equals the performance attained for spam fingerprinting at full email abstraction (layer 7). This shows that classifying emails at the packet level can differentiate non‐spam from spam with high confidence for a viable spam control implementation on middleboxes. Copyright © 2011 John Wiley & Sons, Ltd.     

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。     

网站邮件信息收集的方法及实现

通过电子邮件收集网站浏览者反馈信息是网站常用的交流方法。本文介绍了以Delphi为开发平台，使用POP3协议，实现网站邮件信息自动收集的原理及实现方法，给出了主要的程序代码。     

垃圾邮件的长尾现象分析及应用

随着互联网的发展,网络应用越来越广泛,电子邮件已经成为人们日常生活中通信和交流的重要手段之一,但垃圾邮件和病毒邮件问题也日益严峻,每天收到的垃圾邮件和病毒邮件数量已经超过了正常邮件,严重影响了用户对电子邮件的正常使用。文中从长尾理论的概念入手,简单介绍了长尾理论的应用,通过对过滤的垃圾邮件和病毒邮件进行统计和分析,揭示了垃圾邮件和病毒邮件也具有长尾现象,从中得出了防止和控制垃圾邮件和病毒邮件的新方法和新途径。     

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。     

电子邮件智能分类系统的设计

互联网时代,人类的几种主要通讯方式中,电子邮件是既快捷又经济的方式.对当前人们往来的大量电子邮件,一般在电脑网络中,使用基于关键字比较之分类系统的过滤器对邮件进行分类.这种传统方式存在缺乏灵活性,不能有效地处理概括性描述复杂性问题等缺点.使用效果不甚理想.本文在传统规则分类方法的基础上引入机器学习的知识,设计了一个新的电子邮件智能分类系统,较好地解决了概括性的分类问题,并且通过实验说明了该系统的可行性.     

基于用户需求垃圾邮件过滤分类模型设计

以朴素贝叶斯理论作为基石并结合信息增益、代价因子等方法,尝试设计一种基于用户需求的垃圾邮件过滤分类模型,在垃圾邮件一次分类基础上提出邮件先过滤后分类方法,进而改进传统邮件分类一次阈值比较,变为两次阈值比较,且应用反馈技术以应对垃圾邮件的日益变化.该模型可能会对垃圾邮件多分类研究具有一定的参考价值.     

一种高保障和低投入的电子邮件服务方案

采用基于DNS的MX记录来实现多互联网线路和多机器冗余的高保障邮件系统,并使用LINUX 下的反病毒和垃圾邮件开源软件MailScanner等措施,来保护邮件的安全和稳定。     

The Threat of Unsolicited Sessions in the 3GPP IP Multimedia Subsystem

Unsolicited emails distributed by marketers and fraudsters are a growing burden on Internet users. It is expected that with the introduction of low-cost next-generation networks, such as the IP multimedia subsystem, these unsolicited communications will migrate from email and move to voice, video, and instant messaging sessions. Unsolicited voice and video calls are highly disruptive, causing frustration to end users, and they are wasteful of network resources. These communications also may involve fraud, phishing, or the propagation of offensive material. This article highlights the scale of this inevitable problem and proposes mechanisms to enable users to filter their incoming multimedia sessions, such that only legitimate calls are received. This is achieved in a variety of ways including call-pattern analysis, statistical filtering, blacklists, whitelists, and challenge-response mechanisms.