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1.
徐卫 《数字社区&智能家居》2006,(12):64-65
介绍了一种垃圾邮件过滤网关的设计方案,该系统应用于邮件服务器的前端,不依赖于所采用的邮件服务器系统。该系统按其功能可以划分为邮件采集模块、邮件过滤模块、数据库和邮件分析模块等四个部分。 相似文献
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针对传统邮件网关不能真正面向用户和处理垃圾邮件性能差等缺陷,设计一种个性化安全邮件网关,该邮件网关与邮件服务器协同工作,可以实现多过滤器过滤功能。对其体系结构进行详细设计和分析,通过与普通的邮件过滤网关进行对比测试,结果表明:多过滤安全邮件网关过滤效果好,性能高。 相似文献
3.
徐卫 《数字社区&智能家居》2006,(35)
介绍了一种垃圾邮件过滤网关的设计方案,该系统应用于邮件服务器的前端,不依赖于所采用的邮件服务器系统。该系统按其功能可以划分为邮件采集模块、邮件过滤模块、数据库和邮件分析模块等四个部分。 相似文献
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基于信件源的垃圾邮件过滤 总被引:8,自引:0,他引:8
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。 相似文献
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基于文本挖掘的邮件分类与过滤 总被引:6,自引:0,他引:6
该文提出一种基于文本挖掘的邮件分类与过滤的方法,它包括邮件采集与预处理、文本分词、特征选取、邮件分类器和过滤器等功能模块。该系统不仅可使邮件服务器具有自动过滤垃圾邮件的能力,也可以用于电子政务和电子商务,对邮件自动分类和转发。 相似文献
8.
对邮件服务器的攻击形式多种多样:有利用缓冲区溢出漏洞进行的攻击,还有拒绝服务攻击和目录收集攻击等等。加固您的邮件服务器、使用邮件过滤工具、采用被管理的服务、安装集成软件等措施都可以从不同的侧面终止邮件服务器所受到的攻击。本文对上述这些措施都有具体描述。您不妨研究一下。[编者按] 相似文献
9.
分析邮件特征对邮件分类的影响,提出了双层分类方法并用于邮件服务智能代理.它包括邮件长度分类、邮件采集与预处理、文本分词、特征选取和邮件分类器等功能模块.此代理不仅可使邮件服务器具有自动过滤垃圾邮件的能力,也可以用于电子政务和电子商务,对邮件自动分类和转发.该双层分类方法首先对邮件按长度进行分类,然后根据邮件的不同长度类分别使用不同的贝叶斯分类器,从而实现垃圾邮件的过滤.实验表明它有效地提高了邮件分类的效率. 相似文献
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宋士超 《网络安全技术与应用》2012,(8):25-27
当前垃圾邮件过滤技术主要采用基于内容和规则的过滤方式,对于这种过滤方式必须具有大规模的样本知识库才能提高邮件过滤的正确性。然而当前邮件样本知识库存在内容单一、实时性差、覆盖范围有限的特点,本文针对现有知识库不足提出了一种新型的基于蜜罐系统的垃圾邮件采集技术,通过在蜜罐环境中,配置开放转发邮件服务器、开放代理服务器实现垃圾邮件的有效采集,最后,在实验环境中对该采集系统进行了测试。 相似文献
12.
贝叶斯过滤算法和费舍尔过滤算法均是利用统计学知识对于垃圾邮件进行过滤的算法,有着良好的过滤效果。该文设计将某一词组(单词)出现概率使用加权计算的方法,改善了朴素贝叶斯算法和朴素费舍尔的邮件过滤算法对于出现较少的单词误判情况,使系统对于垃圾邮件判断的准确率上升。设计可以使用个性化的垃圾邮件过滤方案,支持使用邮件下载协议(POP3、IMAP协议)从邮件服务器下载邮件,以及使用邮件解析协议(MIME协议)对于邮件进行解析,支持邮件发送协议(SMTP协议)帮助用户发送邮件。 相似文献
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设计一种基于改进贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统,通过朴素贝叶斯过滤算法以及该算法在反垃圾邮件中的八个处理步骤,分别建立三个哈希表,设置阈值来判别邮件是否为垃圾邮件. 相似文献
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目前的图像垃圾邮件过滤技术,大都采用国际上通用的垃圾图像数据集作为训练集,与中国国内图像垃圾邮件的图像特点不一致,图像数据缺乏实时更新,且分类器单一,过滤效果难以保证。针对该问题,在建立国内垃圾邮件图像数据库的基础上,首先提取图像的颜色、纹理和形状特征,再经K-NN分类算法优选出HSV颜色直方图特征对不同分类器进行训练、测试和性能比较,提出将基于粗糙集的K-NN算法、Naive Bayes算法和SVM算法构成的3种基分类器相结合,并基于串行迭代提升的方法形成集成学习的强分类器。该方法可以实现对国内图像垃圾邮件的有效过滤,使图像垃圾邮件过滤的准确率和召回率同时得到提升,分别为97.3%和96.1%,误判率降低到了2.7%。 相似文献
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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。 相似文献