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AIS的垃圾邮件双层过滤方法的研究

提出了一种新型的双层垃圾邮件过滤方法.该方法基于免疫学习,免疫记忆和免疫识别等机制,具有一定的自适应能力和多样性,充分利用了垃圾邮件与非垃圾邮件的特征,从而降低了非垃圾邮件被错判的风险.实验结果表明,双层过滤方法可有效的降低垃圾邮件的虚报率(非垃圾邮件被错判为垃圾邮件的比例).     

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.     

一种快速的基于URL的垃圾邮件过滤系统

垃圾邮件是当前Internet上关注一个焦点问题,随着垃圾邮件的伪装技术的不断更新,以前主要的几种垃圾邮件过滤技术面临着新的挑战。针对目前垃圾邮件大都含有要宣传网站的URL地址的特点,我们构建了一个基于URL的垃圾邮件过滤系统,通过查询邮件中是否含有URL黑名单中的URL地址,来识别垃圾邮件。在URL地址查询过程中,采用Hplf散列函数来加速查询。通过试验测试,该系统能有效地减少垃圾邮件的数量。     

如何免遭垃圾邮件侵扰

据估测,在2003年,垃圾邮件将使美国企业付出100亿美元的代价,欧盟最新一项调查也显示,垃圾邮件每年给互联网用户造成的损失高达100亿欧元。McAfeeSpamKiller和McAfeeWebShield互联网网关防护解决方案是当今最有效防范垃圾邮件的利器。SpamKiller产品家族的核心技术是McAfeeSpamAssasin引擎,该引擎基于一个评级系统进行工作,并通过一系列测试对电子邮件进行评估。它具有高度准确的垃圾邮件识别能力,能够捕捉到95%以上的垃圾邮件,识别的错误率低于0.05%。除了错误率极低,McAfeeSpamAssassin技术还不会删除或者退回受怀疑的垃圾邮件,识…     

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。     

一种个性化垃圾邮件识别系统的设计

不同的邮件用户可能会对“什么是垃圾邮件”有着不同的个人定义。对此,文中提出了一个基于客户端的个性化垃圾邮件识别系统的设计模型,介绍了其中的几项关键算法,并讨论了对于用户反馈的解决办法。经分析,本系统以用户为中心,便于灵活地识别和过滤垃圾邮件。     

基于人工免疫的邮件检测模型研究与实现

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很大的变化,对传统基于内容的邮件检测技术提出了严峻挑战。本论文根据人工免疫的工作原理,采用阴性选择算法,提出了一种主动的,具有自组织、自学习、自适应等特点的垃圾邮件检测模型。实验结果表明,该模型可以有效识别与拦截垃圾邮件,提高了垃圾邮件检测效率和准确率。     

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。     

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%。     

基于后缀树的骨干网络垃圾邮件检测方法

虽然目前垃圾邮件过滤或检测的研究比较多,但是它们大多数是基于邮件客户端。文章提出了一种基于后缀树的骨干网络垃圾邮件检测方法,它采用后缀树文本表示方法,通过不定长统计方法判定邮件是否相似,然后利用邮件重复出现的次数判定是否为垃圾邮件。该方法不需要任何训练,直接对接收的邮件进行分类统计;对于长度为的邮件,算法的时间复杂度和空间复杂度均为;另外,该方法独立于任何语种。     

中文垃圾邮件过滤系统中的特征提取算法

针对垃圾邮件过滤,首先对获取的垃圾邮件及合法邮件进行分词,预处理,构建文本矢量,然后用四种常用的特征词提取方法进行矢量降维,再在此基础上,给出了一种综合性的特征词提取算法,即按照各个评估函数的排序结果,取它们交集的前n个特征词作为候选词进行分类测试,仿真比较了各个算法中n对分类结果的影响,从而验证了该算法的有效性。     

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。     

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。     

数据挖掘技术在垃圾邮件检测中的应用

研究垃圾邮件检测准确性问题,提高网络安全。邮件特征具有高维、冗余量大,传统检测模型无法降低特征维数,冗余信息难以消除,导致计算时间长,空间复杂度大,垃圾检测正确率低等缺陷,为提高垃圾检测正确率,提出一种白名单和支持向量机相结合的两层垃圾邮件检测模型。采用聚类特征技术对特征进行聚类,降低特征维数,消除特征间冗余信息,将白名单检测技术作为垃圾检测系统第一道防线,检测已知地址垃圾邮件,支持向量机作为第二道防线,检测新的垃圾邮件,提高网络安全。采用垃圾邮件数据对模型性能进行检验,实验结果表明,两层垃圾邮件检测模型有效提高了垃圾邮件检测效率和正确率,为通信邮件管理提供了有效的手段。     

基于双隶属度模糊支持向量机的邮件过滤

针对邮件所含信息的模糊性和合法邮件与垃圾邮件错分代价的不对称性提出了基于双隶属度模糊支持向量机的邮件过滤方法,通过对每个样本赋予不同的双隶属度,得到最优分类器,提高了邮件过滤的正确率。经仿真实验证明,该方法能够有效降低将合法邮件误判为垃圾邮件,而且有很高的正确率等特点。     

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。