一种垃圾邮件过滤网关的设计

介绍了一种垃圾邮件过滤网关的设计方案,该系统应用于邮件服务器的前端,不依赖于所采用的邮件服务器系统。该系统按其功能可以划分为邮件采集模块、邮件过滤模块、数据库和邮件分析模块等四个部分。     

一种垃圾邮件过滤网关的设计

介绍了一种垃圾邮件过滤网关的设计方案，该系统应用于邮件服务器的前端，不依赖于所采用的邮件服务器系统。该系统按其功能可以划分为邮件采集模块、邮件过滤模块、数据库和邮件分析模块等四个部分。     

分层垃圾邮件过滤器的设计与实现

由于垃圾邮件变化多端,日益泛滥,传统的、单一的反垃圾邮件方法对新型的垃圾邮件已经无能为力,为了攻克这一难题,我们设计了一个包含贝叶斯算法、反向DNS查询以及系统级和用户级过滤等的分层反垃圾邮件技术的邮件服务器.该服务器除了能收发邮件、过滤邮件,还可以通过自动和手动两种方式进行学习,以适应垃圾邮件的变化,有效的屏蔽垃圾邮件.本文着重介绍该服务器的垃圾过滤器所采用的各种技术和主要结构.     

基于Qmail的邮件过滤系统的设计与实现

对垃圾邮件的过滤能力是邮件服务器性能的重要标识之一,在MTA层次可以实现真正意义上的邮件过滤,并且可以有效防止邮件病毒。本文介绍了邮件过滤的基本原理,基于Qmail邮件服务器,用perl语言实现了一个邮件过滤系统应用实例。     

局域网内邮件服务系统的设置与管理

随着电子邮件的广泛应用,邮件服务器的设置与管理尤为重要,本文介绍了如何设置邮件服务系统及如何管理邮件服务器,针对这些问题并结合实践,详细介绍了WinmailServer的安装技术、系统参数的设置、邮件病毒的过滤、SMTP的设置、邮件服务器的管理等.     

基于蜜罐系统的垃圾邮件采集技术研究

当前垃圾邮件过滤技术主要采用基于内容和规则的过滤方式,对于这种过滤方式必须具有大规模的样本知识库才能提高邮件过滤的正确性。然而当前邮件样本知识库存在内容单一、实时性差、覆盖范围有限的特点,本文针对现有知识库不足提出了一种新型的基于蜜罐系统的垃圾邮件采集技术,通过在蜜罐环境中,配置开放转发邮件服务器、开放代理服务器实现垃圾邮件的有效采集,最后,在实验环境中对该采集系统进行了测试。     

基于文本挖掘的邮件分类与过滤

该文提出一种基于文本挖掘的邮件分类与过滤的方法,它包括邮件采集与预处理、文本分词、特征选取、邮件分类器和过滤器等功能模块。该系统不仅可使邮件服务器具有自动过滤垃圾邮件的能力,也可以用于电子政务和电子商务,对邮件自动分类和转发。     

一种多层过滤模式的园区网邮件网关设计

网关采用双网卡透明网桥模式,拦截邮件服务器的网络数据包,从网络层、SMTP协议层和邮件内容层分别过滤网络报文和邮件内容。重点介绍了邮件过滤网关的系统结构和主要关键技术。     

基于身份密码的安全电子邮件系统

针对现有电子邮件系统中的安全性问题,采用基于身份的密码体制和基于内容的过滤扫描技术,构建具有反垃圾／反病毒功能的邮件服务器及具有涉密扫描功能的邮件网关服务器,设计并实现了邮件系统客户端及其必备管理控制中心。系统具有扫描并过滤涉密邮件、加密或解密邮件、签名或认证邮件等功能,能够满足在不可控、动态和松散企业组织成员问的安全通信。     

大型SMTP服务器的设计与实现

给出了一种大型SMTP服务器系统的分布式结构、SMTP服务器扩展的方法以及MIME格式的电子邮件解析方式，同时给出了邮件的存储方式、邮件列表的结构和邮件列表的处理方式以及系统核心模块的实现代码。在系统实现中采用了面向对象技术和多线程技术，系统完全由标准C 语言实现。该SMTP系统适于大型电子邮件系统应用，它能够同时处理大量并发邮件操作，运行在各种操作系统与硬件平台上。     

基于多级属性集的垃圾邮件过滤技术

针对目前常用的垃圾邮件过滤技术普遍存在误报和漏报与分类过滤效率之间的矛盾问题,提出了一种改进的垃圾邮件过滤算法。在对这种新算法进行仿真测试后发现,新算法不仅有效地降低了漏报率和误报率,同时也减少了分类时间,为改进现有垃圾邮件过滤系统提供了一条新的解决方法和途径。     

基于词频的权值计算在邮件过滤算法中的应用

基于文本分类的过滤方法是目前解决垃圾邮件危机的主要手段，但仍然缺乏规范化的模式和方法以及较高检索性能的过滤机制。该文提出了借助邮件特征域的思想解决上述问题，介绍了特征词与特征域的概念，从利用类间相关评估函数对训练语料进行分析入手，构建特征词典。分析了邮件特征域在邮件主题表达力方面的重要作用，给出了基于特征域词频TF的权值计算方法，并改进了传统的文本相似度计算概率模型。通过实验加以验证，说明提出的方法在邮件过滤的查全率、查准率等几个性能评价指标上，比传统的Rocchio方法有了明显改善。     

一种基于学习向量量化网络的垃圾邮件过滤方法

伴随着电子邮件的广泛使用,垃圾邮件泛滥成灾,严重影响了人们正常的学习、工作和生活。拳文针对目前的垃圾邮件主要是由多种商业或政治性类别的垃圾邮件组成的特点,利用学习向量量化网络能把多个子类合并成一个复杂大类的特性,构建了一个反垃圾邮件的LVQ神经网络模型,我们对该LVQ网络模型进行了与其他算法的对比试验,试验表明它比基于贝叶斯公式算法和基于神经网络BP算法的过滤器有更好的性能。     

PDA电子邮件系统中的邮件识别与封装模块

介绍了PDA电子邮件收发系统，描述了如何在资源有限的PDA设备上设计与实现遵守RFC协议的电子邮件识别与封装模块，从而满足PDA设备的特定要求，最后对系统的未来发展进行了展望。     

Internet邮件分组技术

该文对现有电子邮件系统中存在的安全性、垃圾邮件、邮件分类、信箱命名资源等问题进行了分析。在兼容现有邮件系统的基础上,提出了一种简单易行的邮件分组技术,并探讨了利用邮件分组技术解决现有邮件系统存在问题的方法。     

一种基于邮件头信息的三支决策邮件过滤方法

提出一种基于邮件头信息的三支决策垃圾邮件过滤方法。该方法使用一种新的属性重要度度量方法,并用该度量方法将邮件头信息属性依据重要度大小进行排序,然后按属性重要度的大小顺序对邮件计算贝叶斯概率并进行三支决策。当信息较少以致不足以决策时,按属性重要度大小顺序增加新的属性信息以帮助进一步的决策,直到得到最后的邮件分类。对比实验结果表明,该方法是合理且有效的。     

电子邮件分类中的特征选择

电子邮件是互联网的最重要应用之一，尽管给人们日常工作和生活带来很大便利，但也带来了一种令人讨厌的副产品一一垃圾邮件。对邮件进行分类已成为当前的一个研究热点，而如何进行邮件特征选择，是邮件分类中一个基本也是很重要的问题。本文在分析比较几种用于邮件分类的典型特征选择方法基础上，提出一种新的结合了Mitra＇s算法和顺序前进搜索法优点的邮件特征选择方法。实验结果表明该方法能够改进邮件分类的准确率，验证了本文方法的有效性和可行性。