安全简讯

趋势科技收购Kelkea公司趋势科技继收购InterMute之后,美国分公司于6月收购了IP过滤和信誉服务的Kelkea公司。本次收购将会为趋势科技开发网络级解决方案带来新的契机,从而有效抵御新兴且不断发展的威胁。此外,这还将进一步强化趋势科技的防垃圾邮件解决方案。微软完成对Sybari收购微软完成了对杀毒软件厂商Sybari软件公司的收购工作,并且决定将Sybari的杀毒软件产品作为单独的产品继续销售。微软表示,虽然收购Sybari的主要目的是为了保护Exchange、SharePoint门户和SharePoint服务的用户不受病毒和垃圾邮件的影响。RSA发布SecurWor…     

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。     

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.     

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供应商名称:中蓝韩锐技术有限公司产品名称:蓝锐杀毒专业版公司网站:www.lanrui.com.cn产品类别:杀毒软件性能简介:适用于Windows系列操作平台,具有速度快、查杀病毒准确、系统资源占用少、垃圾邮件过滤、防黑客程序、操作及更新简单等多种特点。帮助用户实时监控计算机系统,有     

基于贝叶斯最小风险分类的邮件过滤系统

针对互联网上垃圾邮件给用户带来种种困扰的问题，本文提出了一种基于贝叶斯最小风险分类方法的邮件过滤系统。本方法通过设置损失代价函数，在过滤大部分垃圾邮件的同时，保证了将合法邮件保留，避免了将有用邮件误分类为垃圾邮件时，给用户带来的损失。实验结果表明，本文提出的垃圾邮件过滤系统效果较好。     

基于神经网络的"垃圾"邮件过滤系统设计

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。     

基于截图内容的图片垃圾邮件过滤系统

垃圾邮件制造者常常将文字嵌入到图像中,产生了大量的图片垃圾邮件.为解决这一问题,提出并实现了一个基于截图内容的图片垃圾邮件过滤方案.首先由用户从垃圾邮件中截取某一子域图片,每一截图对应一类垃圾图片,所有的截图构成一个自定义的垃圾图片“黑名单”.其次对读入的每一封图片邮件,其内置图片与“黑名单”中的图片进行图像匹配.最后若存在匹配项,则判定该邮件含有用户已指定的垃圾图片信息.将此图片垃圾邮件过滤方案应用于一个小型的邮件收发系统,使用3 534幅垃圾邮件图片进行实验,结果证明了该垃圾邮件过滤方案有效.     

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。     

基于P2P网络的个性化协同邮件过滤模型

基于内容的协同过滤器利用用户关于误判和漏判信息的反馈,对电子邮件进行过滤,可以提高过滤器跟踪垃圾邮件中概念漂移的能力,但这类方法都对集中式的垃圾邮件过滤做出了隐含假设.为了解决集中式协同邮件过滤的问题,提出了一种基于P2P网络的个性化协同垃圾邮件过滤模型,描述了其系统结构和基于签名的系统设计与实现方法.实现了一个原型系统,收集使用其作为垃圾邮件过滤器的用户的数据进行分析.实验结果分析表明,这种个性化协同垃圾邮件过滤是准确和有效的.     

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.     

用贝叶斯算法实现垃圾邮件过滤

本文论述了一种采用贝叶斯过滤算法实现的垃圾邮件过滤系统,并在Windows平台下用VC＋＋实现。系统工作在邮件客户端和邮件服务器之间,基于邮件内客的解析,可以有效地过滤和分离用户的垃圾邮件。     

基于社会网络的两阶段垃圾邮件过滤方法

如何对用户信誉进行动态更新以使之能准确反映用户的邮件发送行为,是基于用户信誉的垃圾邮件过滤方法需要解决的关键问题之一。以电子邮件用户之间存在的社会网络关系为基础,提出一种基于用户反馈的信誉评估机制,借助用户的反馈信息提升信誉机制对用户邮件发送行为特征变化的适应性。在此基础上,提出一种两阶段的垃圾邮件过滤方法,实现基于社会网络的用户信任与基于反馈的用户信誉在邮件分类中的有机结合。仿真实验结果表明,本文提出的过滤方法既能保证信誉机制对用户行为变化的良好适应性,又能获得较好的邮件分类效果。     

基于免疫原理的个性化Spam过滤算法

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.     

基于综合过滤技术的邮件过滤终端研究

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.     

构建拦截垃圾邮件的“天网”

目前解决垃圾邮件的方法有:良好的用户习惯、立法、提高发垃圾邮件的成本、黑名单、身份确认、基于规则的过滤、基于贝叶斯推理的过滤等。但迄今为止还没有一种真正有效的方法,能够彻底阻击垃圾邮件。     

基于最小风险的贝叶斯邮件过滤算法

1.引言随着因特网的迅猛增长,电子邮件作为最快捷、最经济的通信方式,也得到飞速发展。但是,许多销售广告、快速致富等垃圾邮件也在网络中传送,这些垃圾邮件不仅占据邮件服务器的大量存储空间,同时也要用户花费大量时间来处理这些垃圾。尽管一些商业化产品允许用户人工建立垃圾邮件的过滤规则,但是系统要求用户有丰富经验和花去许多时间,而且,由于垃圾邮件在不断改变,用户必须经常调整这些规则,这需要花大量时间。因此,研究邮件自动过滤方法具有重要意义。邮件自动过滤方法研究主要有基于规则和基于概率两种,后者已成为一种主要研究趋势。     

代价敏感支持向量机在垃圾邮件过滤中的应用

支持向量机在垃圾邮件过滤中能达到较高的分类准确率,实际应用中,将正常邮件误判为垃圾邮件会给用户造成更大的损失。该文提出一个基于代价敏感支持向量机的垃圾邮件过滤方案,通过为正类和负类训练样本设置不同的错误惩罚系数对分类器进行训练,在保证较高的垃圾邮件召回率的前提下,尽可能降低正常邮件的误判率(假阳性率)。实验结果表明,该方案能有效地提高过滤器的整体性能,更好地满足垃圾邮件过滤的实际要求。     

智能决策支持的E-mail过滤模型

垃圾邮件的日益泛滥,严重制约了E-mail的应用,尤其是在大规模客服中心及重要商业核心机构中的应用.通过对智能决策支持系统结构的分析,提出了一种新的智能决策支持的E-mail过滤模型.采用一种规则与统计相结合的分词方法来完成中文分词,开发了智能邮件过滤系统(IEFS).由于用户决策的引入,以及垃圾邮件特征知识库的不断更新,使垃圾邮件误判率得到了一定程度的控制.     

捕获率可达95%

如果将合法邮件错误地识别为垃圾邮件,不但会使企业错失良机,而且会降低用户的工作效率。S y m a n t e cBrightmail AntiSpam垃圾邮件的捕获率可达95%,确保用户不会丢失重要的电子邮件。Symantec BrightmailAntiSpam将有效的垃圾邮件捕获和高准确率结合在一起,从而防止误报。赛门铁克的垃圾邮件防护技术不仅防御实时垃圾邮件攻击,还可以主动识别首次出现的垃圾邮件,它可满足企业的安全需求,而不增加管理负担。多层垃圾邮件防御结合了17种以上的不同过滤技术,某些过滤器是基于来源声誉检查电子邮件,其他过滤器应用特征或启发式技术对邮…     

基于面向概念漂移的垃圾邮件CBR过滤方法

针对文本流分类中的概念漂移问题,以垃圾邮件过滤为应用背景,提出一种能适应概念漂移的垃圾邮件基于案例推理CBR(Case-based Reasoning)过滤算法。算法采用CBR过滤垃圾邮件,研究CBR过程中的案例库管理技术,提出基于惩罚降噪和等价除冗的案例库修正算法,以适应概念漂移问题。在真实数据集上的实验验证了提出的案例修正算法获得的垃圾邮件过滤效率的提高,可以更好地解决垃圾邮件中的概念漂移问题。