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。     

基于行为模式识别的反垃圾邮件技术

分析邮件传送机制及传统反垃圾邮件技术，对基于行为模式识别的垃圾邮件处理技术技术进行了建模与处理流程描述，对发送垃圾行为进行了分类，针对不同行为做到了从源头上，原理上控制垃圾邮件的传播。研究分析认为，将行为模式识别技术应用于垃圾邮件的处理有主动性和精确性的优点。     

浅谈反垃圾邮件中的主要技术

本文对垃圾邮件进行了简要的描述,叙述了反垃圾邮件技术中常用的一些技术手段。     

基于用户反馈的反垃圾邮件技术

在分析传统垃圾邮件过滤技术的基础上,提出了一种基于用户反馈的反垃圾邮件技术。该技术通过引入用户反馈机制,使用改进的朴素贝叶斯方法,构建面向特定用户的过滤器,从而进行垃圾邮件过滤。邮件语料库实验和原型系统的测试证明,该方法能够有效地降低误报率,提高反垃圾邮件系统的可用性,具有较好的实用效果。     

基于QMAIL-LDAP的反垃圾邮件系统

互联网上垃圾邮件问题日益严重,有必要在邮件系统上实施垃圾邮件防范措施。该文分析了垃圾邮件的起因和特点,提出了垃圾邮件的防范措施和基于QMAIL-LDAP的反垃圾邮件系统,阐述了该系统的体系结构及其实现方法,以实际运行数据说明了系统对抗垃圾邮件的有效性。     

基于内容与行为特征的反垃圾邮件系统

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。     

一种基于用户行为分析的协同反垃圾邮件策略

垃圾邮件的最显著特性是它干扰人们的正常使用，反垃圾邮件系统要做的就是最大限度地减少这些干扰，用户在检收邮件过程中，已对是否为垃圾邮件作出相应的鉴别处理，通过收集分析这些用户行为信息，在邮件服务器端统计、分析用户阅读邮件的行为特征．进行是否为垃圾邮件统计鉴别，再删除服务器中的同类邮件，从而减少其他用户处理垃圾邮件的时间，降低垃圾邮件的危害。     

反垃圾邮件技术浅析

垃圾邮件目前已经成为互联网上巨大的危害之一,不仅消耗网络资源,浪费用户的存储空间,甚至造成生产力的损耗,引起了社会的广泛关注和研究人员的深入研究。本文综述了目前反垃圾邮件通常应用的技术,并总结各项技术的优劣,提出了反垃圾邮件的技术策略及治理方法。     

一种基于用户行为分析的协同反垃圾邮件策略

垃圾邮件的最显著特性是它干扰人们的正常使用,反垃圾邮件系统要做的就是最大限度地减少这些干扰,用户在检收邮件过程中,已对是否为垃圾邮件作出相应的鉴别处理,通过收集分析这些用户行为信息,在邮件服务器端统计、分析用户阅读邮件的行为特征,进行是否为垃圾邮件统计鉴别,再删除服务器中的同类邮件,从而减少其他用户处理垃圾邮件的时间,降低垃圾邮件的危害。     

一种新型的基于URL过滤的反垃圾邮件技术*

在深入分析了传统垃圾邮件过滤技术不足的基础上,提出并实现了一种新型的基于URL过滤的垃圾邮件过滤技术(URLbased spamfiltering,UBSF)。该方法通过对比从到来邮件中提取的URL与URL库中存储的URL信息的相似性来判定垃圾邮件。通过语料库以及构建实际系统原型的测试,表明该方法具有准确性高、误报率低以及实时处理速度快的优点。     

反垃圾邮件技术

垃圾邮件是目前媒体中非常流行的一个话题。本文介绍了垃圾邮件的定义,提出了反垃圾邮件具体的措施:查找垃圾邮件的真实来源,如何辨别伪造信头,关闭匿名转发业务,邮件过滤,立法。     

反垃圾邮件技术探讨

本文从分析垃圾邮件的起因和特点出发,对当前反垃圾邮件的主流技术进行了详细的分析,并对各种技术的优缺点进行了比较.     

反垃圾邮件技术探讨

本文从分析垃圾邮件的起因和特点出发,对当前反垃圾邮件的主流技术进行了详细的分析,并对各种技术的优缺点进行了比较。     

反垃圾邮件技术及其最新展望

随着Internet技术的迅猛发展,垃圾邮件日益猖獗,本文简单阐述了垃圾邮件的定义和危害,并详细介绍了现今常用的传统反垃圾邮件技术及其综合运用.最后,针对近来图片垃圾邮件猛增的最新形势,对未来反垃圾邮件技术的发展进行了展望.     

基于贝叶斯公式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。本文提出了一种改进的基于贝叶斯公式垃圾邮件过滤技术。我们采用了基于词熵的特征项提取方法,并且使用特征项单词出现频率来表示向量,推导出相应的贝叶斯计算公式。实验表明,我们的方法使垃圾邮件过滤的整体性能都有明显提高。     

基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤技术综述

介绍贝叶斯方法的理论依据及近几年的典型贝叶斯分类方法,并给出不同方法下垃圾邮件过滤实验数据对比,总结贝叶斯方法在垃圾邮件处理中的优点和局限性,并提出下一步可能的研究方向.     

基于改进贝叶斯原理的垃圾邮件过滤算法研究

为了提高垃圾邮件过滤系统的对邮件过滤的准确性和返回率,论文改进了传统的贝叶斯定理。提出一种改进的垃圾邮件过滤方法,该方法使用基于单词提取特征值和使用特征向量来描述频率。模型降低了垃圾邮件的错误率,总体上提高了系统的过滤性能。与传统贝叶斯公式的假设不同,系统为垃圾邮件样本的每个特征值分配不同的权值,降低了的垃圾邮件判断误差。实验结果表明,论文提出的垃圾邮件过滤方法能够显着提高准确性和返回率,系统性能得到了较大改进。     

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。     

关于中国电子邮件的系列报道--反垃圾邮件者在行动

几乎没有一个使用电子邮箱的人没收到过垃圾邮件(Spam)的。这让每个网络邮件使用者深恶痛绝。垃圾邮件不仅兜售信息邮件,还包括任何未经请求而自动发出的邮件。与正常的邮件列表不同的是,它没有回复地址,没有退定地址。据估计,2003年垃圾邮件的数量会增加50％,在欧洲的一些国家,禁止主动提供的邮件(Unsolicited Bulk Email)已经被