基于信件源的垃圾邮件过滤

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。     

基于贝叶斯方法的垃圾邮件过滤技术综述

垃圾邮件问题始终困扰着人们,因此一直是当今互联网面临的主要问题之一。许多优秀的文本分类算法被引入垃圾邮件过滤领域,其中包括贝叶斯分类方法。与其他分类方法相比,贝叶斯方法由于其简易实现性,线性计算复杂性、以及准确性成为当今垃圾邮件过滤技术中最流行的方法之一。该文将对基于贝叶斯方法的垃圾邮件过滤技术做出分析和综述,并提出进一步的研究方向。     

垃圾邮件与反垃圾邮件技术

最近两年，垃圾邮件肆虐横行，危害越来越大，严重影响了正常的网络运行。本文简单地介绍了垃圾邮件的定义及其产生机理；重点论述了当前流行的反垃圾邮件过滤技术，并对当前最新的反垃圾邮件技术进行了介绍；最后对未来反垃圾邮件过滤技术提出了展望。     

基于信息免疫技术的垃圾邮件过滤技术

介绍了一种基于信息免疫技术的垃圾邮件过滤系统的基本组成,并着重对特征元素自学子系统进行了比较详细的介绍。     

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).     

应用行为模式识别的垃圾邮件过滤技术

近年来,垃圾邮件在互联网的肆虐程度逐渐加强,据分析,垃圾邮件竟占到互联网总流量的五分之一左右,垃圾邮件产生的巨大的存储需求,极大地威胁了信息安全系统的有效性。垃圾邮件具有多种多样的内容形式,根据互联网安全体系的要求,基于垃圾邮件模式识别技术正日益凸显其功效,有望成为一种简洁可行的反垃圾邮件解决方式。     

基于改进K近邻的垃圾邮件过滤技术

提出了一种基于K近邻（KNN）原理的快速文本分类算法。该算法不仅具有原始K近邻算法分类效果好的优点,还通过对训练样本进行压缩,消除相似度之间的比较,提高了分类效率。实验表明,该算法用于邮件过滤系统时,分类效果要优于基于朴素贝叶斯分类器的二项独立模型和多项式模型,而分类的时间复杂度与其相当,完全可以应用于实时邮件过滤。     

防止垃圾邮件过滤器误判正常信息的十项要诀

如果正常信息被垃圾邮件过滤器误判的话．就可能发生严重的问题。举例来说．求职失败、心情感到郁闷甚至丢失业务都属于可能出现的情况。现在．在本文给出的要诀帮助下．广大用户可以保证发送的所有正常信息都到达预定位置。     

基于语义理解的垃圾邮件过滤处理研究

文章基于统计和基于规则的垃圾邮件过滤技术,将语义理解的研究和垃圾邮件过滤算法的研究结合起来,构建一个通过语义理解对垃圾邮件进行过滤的模型,并提出一种改进的分词算法,提高了分词的效率、准确率和识别未登录词的能力。最后通过实验数据可知,基于语义理解的过滤模型,在一定程度上解决了邮件过滤中遇到的词的“拆解”的问题、分词后所遇到的未登录词的问题,为垃圾邮件过滤提供了有益的探索。     

基于协同过滤的垃圾邮件过滤系统

针对当前垃圾邮件过滤技术中邮件性质评价难及邮件附件判断难的问题,提出协同过滤模型,设计一个多层次垃圾邮件过滤系统。该系统针对垃圾邮件一般群发给多人的特点,提取用户的操作和阅读速度进行反馈,利用他人的反馈结果进行协同过滤。实验和分析结果表明,协同过滤技术有效地提高了垃圾邮件过滤的召回率。     

垃圾邮件过滤技术的研究

对垃圾邮件的定义、主要危害、滥发原因以及对垃圾邮件过滤技术的主要方法进行了研究,分析了过滤技术在反垃圾邮件中的作用。     

基于内容的反垃圾邮件过滤器研究

本文论述了基于内容的反垃圾邮件过滤器的构造方法。介绍了邮件表示中的几个技术问题:特征定义和选择,以及特征权值的估计;探讨了以朴素贝叶斯、支持向量机和最大熵模型为代表的机器学习方法如何构造反垃圾邮件过滤器,并对它们作了简要的评价;介绍了几个常用的衡量邮件过滤器性能的指标。     

邻近类别分类在电子邮件过滤系统中的运用

电子邮件作为互联网技术发展的产物,在给全球网民带来通讯便利的同时,正不可避免地遭遇有悖初衷的运用。最为突出的是随之产生的垃圾邮件像瘟疫一样蔓延,污染网络环境,占用大量传输、存储和运算资源,影响了网络的正常运行。垃圾邮件问题日益严重,受到研究人员的广泛关注。基于内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一。由于常用的特征字串匹配技术对垃圾邮件件的查准率已经不能满足日益提高的过滤系统用户的产品需求,随后引入邻近类别分类的方法,利用基于贝叶斯算法的电子邮件过滤系统,对色情垃圾邮件样本进行分析,可明显提高对垃圾邮件的查准率。     

前置式邮件过滤系统的设计与实现

针对互联网垃圾邮件泛滥的现状,该文设计了一种新的前置式邮件过滤系统。该系统独立于原邮件服务器,动态统计各SMTP客户端的发信频率,同时使用基于有限自动机的DFSA算法,快速过滤各种常见汉字编码的电子邮件。对于拦截信件,系统开放必要的邮件转发恢复操作,从而把误拦正常信件的可能性降至最低。该文最后给出系统实现并且进行性能验证。     

企业内部邮件中话题讨论检索研究

随着信息技术的发展,企业检索已成为人们越来越关注的一个新的应用领域。作为企业检索的一个典型任务,企业内部的邮件检索是在企业中常常遇到的一个问题。企业内部存在着大量的可以公开访问的电子邮件,这些是企业重要的信息资源,如何高速有效地从这些邮件中检索到需要的信息具有很大意义。本文根据电子邮件本身具有的格式化特征和语义拓扑结构提出了基于电子邮件特征的检索模型。实验表明,该模型对电子邮件可以进行有效的检索,并且使用该模型在TREC2006电子邮件话题检索评测中取得了优异的性能成绩。     

XML内容筛选中的快速串匹配算法

本文提出了一种对XML 文本进行快速串匹配的算法- XMatch。在对于XML 文本的含路径信息的模式串匹配中,由于XML 文本的结构化特点,使得传统的串匹配算法不能直接有效的使用;而现有的大部分XML 内容筛选方法都是基于SAX 分析的事件驱动过程,效率普遍较低。XMatch 在对XML 文本的结构-schema 进行分析的同时,结合模式串的路径信息,建立一个扫描自动机的有限状态自动机;此外,算法还支持带循环引用路径信息的模式串匹配。XMatch 容易扩展,可以支持普通的结构化文本的串匹配。实验结果显示,本算法的效率比使用SAX事件驱动的方法有明显的提高。     

反垃圾邮件技术综述

伴随着我国互联网的快速发展与普及,垃圾邮件给人们带来很大的危害,影响了正常的网络运行。本文简单地介绍了垃圾邮件的定义及危害,分析了当前流行的反垃圾邮件技术的优缺点,以便用户合理的选择反垃圾邮件技术。     

国际化文字处理综述

计算机与不同用户的交互通常必须实现通过多种文字信息的输入/输出以实现,因此操作系统对多种文字的支持程度是其功能性的一个衡量标准。各种文字特征的巨大差异导致现代操作系统的文字处理实现非常复杂。本文总结了操作系统文字处理的范围与内容,包括文本输入与存储,文本处理以及用户交互处理;归纳了通用的文字处理模型和可能采取的技术途径及其优缺点;分析了常用操作系统的文字处理实现;最后展望了文字处理仍面临的挑战。     

基于抽样的垃圾短信过滤方法*

现有垃圾短信过滤系统主要采用对短信进行逐条分析判断的技术,因此处理的效率比较低。针对这一过滤技术的不足,提出了一个基于抽样的垃圾短信过滤方法,该方法引入用户信任度的概念,根据用户的信任度对用户发送的短信进行抽样过滤,极大地提高了处理效率。同时该方法整合了多项垃圾短信过滤技术（黑白名单、关键词及内容过滤技术）,较之单一的过滤方法在准确率和效率上有很大的提高。