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。     

基于贝叶斯的垃圾邮件过滤算法的研究

基于内容的垃圾邮件过滤问题是Internet安全技术研究的一个重点问题,而基于贝叶斯的分类方法在垃圾邮件处理上表现出了很高的准确度,因此受到了广泛的关注。在朴素贝叶斯算法的基础上,提出了一种基于最小风险贝叶斯方法同Boosting算法相结合的邮件过滤改进算法,提高了分类的精确度。实验证明,算法在邮件过滤中有更好的表现。     

一种新的垃圾邮件过滤技术的研究与实现

通过对垃圾邮件的现状、特征、以及现有的垃圾邮件过滤技术的分析研究,提出一种基于过滤规则和IP信誉的垃圾邮件过滤技术.方法改进了传统的黑白名单技术,加入了评分机制,对IP进行评分,把IP信誉细分为四个等级,分别为优、良、中、差,并结合基于过滤规则的垃圾邮件过滤技术,互补不足,以达到更好的垃圾邮件过滤效果.同时,设计加入了用户反馈,以弥补因误判而造成的损失.实验表明,设计适于用户终端使用,有较高的可行性.     

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．     

一种基于多贝叶斯算法的垃圾邮件过滤方法

贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中应用广泛。针对算法提高精确率和召回率的矛盾,提出了一种新的基于多贝叶斯算法组合的垃圾邮件过滤方法,并给出了不同方法下中、英文垃圾邮件过滤实验数据对比。实验表明该方法显著提高了垃圾邮件的过滤性能。     

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Bayes的一种改良垃圾邮件过滤模型

文章首先分析了垃圾邮件的产生机理,介绍了目前比较常见的几种垃圾邮件过滤技术,然后从朴素贝叶斯的理论依据出发,针对当前应用于重要商业领域的垃圾邮件过滤系统的不足,设计了一种应用多级邮件策略的新模型,并通过实验比较证明新模型的应用在一定程度上提高了垃圾邮件过滤系统的查全率和查准率。     

朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的分析和应用

朴素贝叶斯方法(Naive Bayes)以其运行快速、易于实现的特点,被广泛应用于各种文本分类和邮件过滤的应用系统中,但现有以NB为基础的过滤系统在分类性能、准确率等方面还存在一些问题,深入研究需要了解相关的背景知识.本文首先分析和比较了现存的各种NB版本,总结各个NB的优点和不足,进而又介绍和比较了具有代表性的各种NB改进算法,目的是便于研究者在进行改进和深入研究时能有一个明确的方向.     

垃圾邮件过滤系统的探究与实现

电子邮件已成为现代通信中不可缺少的一部分,但垃圾邮件的日益泛滥给计算机系统安全和人们的工作与生活带来了极大的威胁,反垃圾邮件已成为一个非常重要的任务.在传统的黑白名单过滤技术的基础上,引入了IP信誉评分机制,并结合基于规则的过滤技术和基于内容的贝叶斯过滤技术,从而建立了一个多层次的垃圾邮件过滤系统模型.同时在系统中应用了反馈学习技术,以弥补因误判而造成的损失和提高系统的准确率.经实践验证,本系统适用于用户终端使用,有较高的可行性.     

运用贝叶斯方法过滤垃圾邮件

本文简单介绍了贝叶斯算法,以及如何运用贝叶斯方法过滤垃圾邮件,并对两种反垃圾邮件的方法:贝叶斯过滤法和关键字检测法进行了比较.     

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。     

基于集成学习的图像垃圾邮件过滤方法

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%。     

垃圾邮件过滤技术研究综述*

垃圾邮件过滤是一种主动安全防御技术。首先概述了垃圾邮件过滤的发展历史及其基本概念;然后根据不同的标准对垃圾邮件过滤技术进行了分类,并评述了各种垃圾邮件过滤方法和技术;最后展望了垃圾邮件过滤技术及其产品的发展方向。     

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。     

企业级垃圾传真过滤系统研究与设计

分析了当前垃圾传真对企业单位及信息社会的危害,并针对目前垃圾信息过滤和防护方案中所存在的问题,结合传真通信自身的特点,提出了面向企业级用户的垃圾传真综合过滤系统.从动态黑白名单控制.逐级多特征检测和样本库维护及更新3个方面介绍了该系统,并对该防护系统实现垃圾传真过滤的优势进行了分析.     

A survey and experimental evaluation of image spam filtering techniques

In their arms race against developers of spam filters, spammers have recently introduced the image spam trick to make the analysis of emails’ body text ineffective. It consists in embedding the spam message into an attached image, which is often randomly modified to evade signature-based detection, and obfuscated to prevent text recognition by OCR tools. Detecting image spam turns out to be an interesting instance of the problem of content-based filtering of multimedia data in adversarial environments, which is gaining increasing relevance in several applications and media. In this paper we give a comprehensive survey and categorisation of computer vision and pattern recognition techniques proposed so far against image spam, and make an experimental analysis and comparison of some of them on real, publicly available data sets.     

基于神经网络的复杂垃圾信息过滤算法分析

垃圾信息的识别是自然语言处理方面主要的任务之一.传统方法是基于文本特征或词频的方法,其识别准确率主要依赖于特定关键词的出现与否,存在对关键词识别错误或对未出现关键词的垃圾信息文本识别能力较差的问题,提出基于神经网络的方法.首先,利用传统方法针对这一类垃圾信息文本进行识别训练和测试;然后,利用从垃圾短信、广告和垃圾邮件数...     

简体中文垃圾邮件分类的实验设计及对比研究

综合分析了垃圾邮件过滤的技术路线与方法,并在分析基于关键字的方法和统计学的方法的基础上,提出了将两者相结合,运用模式识别中的贝叶斯、最近邻和感知机等分类方法,实现对垃圾邮件的过滤的技术路线。以互信息最大化准则筛选出的特征集为基础,对不同分类技术的对比分析揭示了贝叶斯、最近邻和感知机在垃圾邮件过滤应用上的优劣。同时,文中对基于互信息最大化准则的垃圾邮件过滤应用提出了有益的思路。     

基于多种核函数的SVM在垃圾邮件过滤中的应用

采用TF-IDF和Bernoulli两种模型构造邮件向量,首先详细测试了CHI降维策略对线性支持向量机进行邮件分类的影响。将基于核函数的支持向量机引入到垃圾邮件过滤中,对基于线性核、多项式核和径向基核的支持向量机在邮件分类中的准确率和训练时间进行了比较,分析了训练样本不平衡对分类的影响,并从理论上对实验结果进行了分析,实验结果证明基于径向基核函数的SVM分类器对垃圾邮件有较好的过滤效果。