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奚建荣 《计算机应用与软件》2011,28(6)
为了解决基于服务端的垃圾邮件过滤系统难以满足某一群体邮件过滤的特殊要求,分析了Email邮件协议和邮件格式特征,设计与实现了一种客户端垃圾邮件过滤系统.系统采用黑白名单过滤、邮件特征过滤和贝叶斯分类相结合的三层过滤技术,并通过用户反馈机制降低误报率.实验结果显示,系统可满足用户对邮件过滤的个性需求,提高了垃圾邮件过滤的准确性. 相似文献
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基于神经网络的"垃圾"邮件过滤系统设计 总被引:2,自引:0,他引:2
为了对垃圾邮件进行有效地过滤,以神经网络作为分类器,采用由垃圾邮件发送者进行确认的邮件认证方法设计了邮件过滤系统。神经网络的自学习、自适应能力解决了垃圾邮件特征不断变化而过滤方法相对固定的矛盾。新的垃圾邮件认证方法使发送垃圾邮件比接收垃圾邮件更费时间,减少了用户收到垃圾邮件的数量。 相似文献
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基于免疫原理的个性化Spam过滤算法 总被引:2,自引:0,他引:2
受生物免疫系统工作机制的启发,本文提出一种基于免疫原理的个性化Spam过滤算法.其主要思想是根据用户兴趣和邮件特征定义垃圾邮件社区,将各垃圾邮件归类于不同的垃圾邮件社区,抽取各个垃圾邮件社区的特征并用一组特征检测器来表示,检测时通过判断待检测邮件是否归属于某垃圾邮件社区来进行过滤.该算法是一个增量学习算法,能连续过滤垃圾邮件.算法中免疫学习与免疫记忆机制的采用不仅能提高垃圾邮件过滤的检出率与正确率还能加快邮件过滤的速度.文中通过测试实验和分析表明,本文算法的垃圾邮件过滤性能优于AISEC与Naive Bayesian算法. 相似文献
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祝毅鸣 《计算机与信息技术》2007,(4)
邮件过滤技术是反垃圾邮件的重要手段,本文提出了一种基于服务器端的垃圾邮件过滤系统,它采用改进的Bayes算法,将反映垃圾邮件的特征综合在一起统称为"属性",用这些"属性"构成表示邮件特征的向量空间模型重点特征向量,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。 相似文献
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电子邮件已经成为了人们日常生活中不可缺少的通讯方式,然而垃圾邮件的泛滥给计算机网络安全带来威胁并给人们正常的信息交流带来了极大的不便,因此反垃圾邮件日益重要。支持向量机是在统计学习理论的基础上发展起来的新型机器学习算法,在解决小样本学习、非线性及高维模式识别问题中表现较好。因此采用支持向量机对垃圾邮件进行过滤,首先将文本类型的邮件进行预处理,提取合适的邮件特征,把邮件转化成向量空间模型,最后用支持向量机方法进行分类。实验表明支持向量机提高了过滤性能。 相似文献
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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。 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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在分析目前垃圾邮件过滤技术的基础上,并根据垃圾邮件大量发送行为特征,提出了一种基于P2P协作的垃圾邮件发送行为识别技术。该技术将各邮件服务器组成一个反垃圾邮件(Anti-Spam)P2P网络,每个邮件服务器储存可疑邮件信息并将这些信息共享在Anti-Spam P2P网络上,然后根据可疑邮件信息在Anti-Spam P2P网络上进行协作识别垃圾邮件。实验结果表明,该技术是针对垃圾邮件的群发特征而不依赖于邮件内容、语言类型或格式分析,在MTA阶段就能过滤大量垃圾邮件,提高了处理速度和准确率并节省大量的系统资源,具有良好的过滤性能。 相似文献
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基于内容与行为特征的反垃圾邮件系统 总被引:1,自引:0,他引:1
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。 相似文献
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本文针对垃圾邮件过滤问题,结合中文自身的特点,把广泛适用于英文文本和邮件分类的朴素贝叶斯过滤方法应用在垃圾邮件网关邮件过滤层;把信息增益修剪方法经过改进作为中文特征选择方法,应用在数据管理层;从而极大提高了垃圾邮件的过滤精度。 相似文献
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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。 相似文献
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在垃圾邮件过滤中,考虑到特征词对合法邮件和垃圾邮件分类贡献的不同,通过定义分类贡献比系数,将特征词分类贡献的思想应用到特征选择和朴素贝叶斯过滤器的设计中,在英文语料库上进行实验,实验结果表明,应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤方法可以有效提高过滤器对合法邮件和垃圾邮件的识别能力,降低过滤器对合法邮件和垃圾邮件的误判率。 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
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以智能决策支持系统结构为基础,提出了一种新的电子邮件过滤模型,并对中文垃圾邮件过滤中的中文分词及垃圾邮件特征知识库的更新等关键问题进行了探讨。开发了“智能邮件过滤系统(IEFS)”,使垃圾邮件误判率得到了一定程度的控制,有效防止了垃圾邮件的泛滥。 相似文献
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