一种获取电子邮件的“蜜罐”系统研究

基于规则过滤的自动过滤方法对于垃圾邮件的过滤是一种非常有效的过滤方法。自动过滤方法要求进行规则学习,这样就必须有大量的邮件来做为学习的种子。本文提出了利用“蜜罐”系统捕获邮件来提供学习的种子,并建立了捕获邮件的蜜罐系统。在SMTP协议的分析研究的基础上,对蜜罐的配置进行了分析、改进,并以sendmail邮件服务器为例,进行了具体的设计与配置。     

一种获取电子邮件的“蜜罐“系统研究

基于规则过滤的自动过滤方法对于垃圾邮件的过滤是一种非常有效的过滤方法.自动过滤方法要求进行规则学习,这样就必须有大量的邮件来做为学习的种子.本文提出了利用“蜜罐“系统捕获邮件来提供学习的种子,并建立了捕获邮件的蜜罐系统.在SMTP协议的分析研究的基础上,对蜜罐的配置进行了分析、改进,并以sendmail邮件服务器为例,进行了具体的设计与配置.     

贝叶斯网络在过滤垃圾邮件算法中的应用研究

为在用户数据流中删除垃圾邮件,研究了具有自我学习能力的自适应邮件过滤系统．在对正常和垃圾2类邮件误分类成本分析的基础上,利用概率性的学习方法创建满足过滤任务需要的过滤器,且讨论使用邮件域名特征变量进行特定邮件过滤并设计了过滤器,最后对实际邮件组进行操作,验证了算法的可靠性．     

改进的K-均值聚类邮件过滤算法

分析了基于内容过滤的反垃圾邮件技术存在的不足,如概念漂移和偏斜类分布会导致召回率降低．在Minoru Sasaki和Hiroyuki Shinnou提出的邮件检测方法的基础上,对特征选择算法做了改进,并增加了自动学习机制,提出了一种基于改进K-均值聚类的垃圾邮件过滤算法．实验表明此方法能较好地适应概念漂移和偏斜类分布现象．     

邮件过滤Agent的设计

为实现对电子邮件中垃圾邮件的过滤,提出一种新的邮件过滤算法和邮件过滤Agent的设计方法。Agent通过算法学习用户接收邮件的信息及用户对邮件的处理习惯,据此最终确定邮件是否为垃圾邮件或病毒邮件,从而过滤掉非正常邮件。实验测试表明,Agent对邮件过滤的正确率可达85％,为现有电子邮件系统提供了一种改进方法。     

基于支持向量机技术的垃圾邮件过滤系统

使用基于统计学习理论的支持向量机(Support Vector Machine,SVM)技术来构造垃圾邮件过滤系统.利用2个公开的邮件语料PU1和PU2来训练和测试过滤系统的性能.实验首先测试了语料的6种数据子集对过滤系统的分类错误率的影响情况,随后考察了采用不同类型核函数的SVMs准确率性能,最后考察了采用不同特征规模的数据集对过滤系统的影响.实验结果表明SVM技术是解决垃圾邮件过滤问题的一种很有效的方法.     

基于支持向量机的垃圾邮件过滤分析与实现

互联网的发展逐渐改变了人们的生活方式,电子邮件因其方便、快捷的特点已受到人们的青睐。但许多垃圾邮件同时也在网络中蔓延,占据了邮件服务器的大量存储空间,用户往往需要花费大量的时间去删除这些垃圾邮件。因此,研究邮件的自动过滤具有重要意义。邮件的自动过滤主要有基于规则和基于统计两种方式。而目前基于统计的过滤器中,常用的贝叶斯方法等是建立在经验风险最小化的基础之上,过滤器推广性能较差。支持向量机（SVM）是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。它不仅考虑了对推广能力的要求,而且追求在有限信息的条件下得到最优结果。因此,本文将支持向量机应用于邮件过滤,实验证明过滤效果较好。     

基于贝叶斯分类的邮件过滤方法及模型研究

垃圾邮件日益泛滥,给用户带来了极大的不便和危害．并对网络安全构成威胁．传统邮件过滤方法单一,过滤精度不高,已不能很好地满足需求．结合规则过滤技术,分析了基于文本内容的贝叶斯分类器实现的关键技术与方法,并给出核心过滤算法在邮件分类中的实现具体方法及过程,进而完成垃圾邮件的判别．为减少邮件的误判对用户造成的损害及垃圾邮件漏判造成的影响,提出相应的改进措施,使用最小风险贝叶斯决策减小误判率,对分类系统经训练部分进行自适应调整,最后给出基于规则与内容的双重防范机制的邮件过滤模型及基于该框架的邮件判别流程．     

蜜罐信息采集技术分析

为提高网络安全研究中攻击信息收集的有效性和针对性,探讨了一种主动防御的网络安全技术——蜜罐.通过主动吸引黑客的攻击,来监视和跟踪入侵者的行为并进行记录,从而研究入侵者所使用的攻击工具、策略和方法.介绍了蜜罐技术的基本概念,分析了蜜罐的安全价值,并详细讨论了蜜罐的信息收集技术.最后,讨论了蜜罐系统面临的安全威胁与防御对策.     

LSA和MD5算法在垃圾邮件过滤系统的应用研究

随着对垃圾邮件问题的普遍关注,针对目前邮件过滤方法中存在着的语义缺失现象和处理群发型垃圾邮件低效问题,提出一种基于潜在语义分析(LSA)和信息-摘要算法5(MD5)的垃圾邮件过滤模型。利用潜在语义分析标注垃圾邮件中潜在特征词,从而在过滤技术中引入语义分析;利用MD5在LSA分析基础上,对群发型垃圾邮件生成"邮件指纹",解决过滤技术在处理群发型垃圾邮件中低效的问题。结合该模型设计了一个垃圾邮件过滤系统。采用自选数据集对文中设计的系统进行测试评估,经与Naïve Bayes算法过滤器进行比较,证明该方法在垃圾邮件过滤上优于Naïve Bayes方法,实验结果达到了预期的效果,验证了该方法的可行性、优越性。