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。     

拓扑相似性垃圾邮件行为识别技术研究

对基于流的垃圾邮件行为识别技术进行了研究。根据垃圾邮件与正常邮件通信拓扑具有较大差异的特性,引入相似度的概念,提出了一种基于拓扑相似性的垃圾邮件行为识别方法。该方法以收发件人联系表来表征收发件人,计算用户相似度以此将邮件用户划分为多个邮件用户群,通过计算邮件收发件人归属判别邮件是否为垃圾邮件。采用一个辅助分类器方便对原始邮件用户进行判别和分组,最后用真实的邮件集进行实验,结果证明基于拓扑结构相似性分类方法有较好的分类能力。     

基于用户行为的邮件分类算法

针对垃圾邮件过滤过程中分类模型难以个性化、难以适应用户兴趣动态变化的问题,提出了一种基于用户行为的邮件分类算法。通过分析朴素贝叶(NB)斯分类算法的原理,改造朴素贝叶斯算法,使其具有动态调整能力。邮件服务器接收到新邮件后自动进行分类判别,用户浏览邮件的过程中对邮件进行操作,根据用户对错分邮件的处理自动将该邮件加入训练数据集,并动态更新相应特征的统计概率,使邮件分类算法能够依据用户对不同邮件的操作行为动态调整分类模型,以达到有效过滤垃圾邮件的目的。与常用的贝叶斯分类算法的实验比较表明在给定小样本集合进行训练的情况下,新算法对于垃圾邮件的识别率比传统的朴素贝叶斯方法、基于风险敏感的朴素贝叶斯方法等提高了10%,获得了较好的分类性能。     

基于行为的垃圾邮件检测技术

电子邮件作为一种重要的信息交互手段,引发了诸如垃圾邮件、恶意邮件、隐私泄露等一系列严重的问题。 垃圾邮件检测是近年来出现的一个研究领域,其目的在于判定一封邮件是否为垃圾邮件。提出了一种基于邮件行为 的垃圾邮件检测技术I3JMD,介绍了邮件行为检测的主要思想和算法过程。通过在实际邮件集上的实验和分析,给出 了新方法的一些性能评判。     

邮件卫士系统-中网MailGuard

面对越演越烈的垃圾邮件问题．中网公司继自主设计开发WEBPOST大型邮件系统之后．又投资研发防垃圾邮件的邮件卫士WEBGUARD。它作为一个独立的产品．可内嵌于WEBPOST之中．也可与邮件系统分离．挂接在邮件服务器前端．对进出邮件服务器的邮件进行全面扫描．过滤．阻断垃圾邮件并将其备份．具有强大的防邮件攻击能力。该系统建立了完善的过滤器的管理系统．具有完善的统计报表和搜索功能．最大限度地保证邮件服务器免受垃圾邮件的干扰．给互联网邮件用户提供一个清洁的世界。     

基于P2P的协作式垃圾邮件检测系统

对于某一封邮件是否为垃圾邮件,很多的邮件用户可能有着相同的看法.利用这一特性,提出了一种基于P2P的协作式垃圾邮件检测系统的设计方案.系统借助的信息摘要技术,在保护用户隐私的同时,提供了较好的抗攻击能力.在邮件服务器层构建了有超级节点的P2P网络,实现了垃圾邮件信息的分布式共享.同时在用户层设计了基于多Agent的体系结构,在利用邮件服务器对收到邮件进行初步分析的结果的同时,利用个性化贝叶斯Agent,可以实现一定程度的个性化垃圾邮件检测服务.     

一种电子邮件特征信息的压缩算法

主成分分析算法是数据分析的重要方法之一,它通过构造原变量的一系列线性组合,使各线性组合在彼此不相关的前提下尽可能多地反映原变量的信息。针对目前垃圾邮件处理中存在的不足,本文使用主成分分析方法对大量的垃圾邮件样本进行分析,统计出在垃圾邮件中普遍存在的词语和它们对垃圾邮件的贡献率,作为判断未知邮件是否为垃圾邮件的过程中的降维依据;以此压缩邮件信息,得到含信息量大而维数低的向量。     

异常邮件流量检测方法研究

在网络管理过程中,大量的垃圾邮件给网络管理员带来沉重的工作负担。而处理垃圾邮件的重点在于对垃圾邮件的鉴别。提出一种新颖的异常邮件检测方法。以扩展的SMTP协议状态机模型为基础,选取若干参数为测度,并通过大量的实验进行验证分析。实验结果表明,此方法是有效的,管理人员可以用它来设计有效的规则和策略以减少异常邮件流量。     

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.     

基于后缀树的骨干网络垃圾邮件检测方法

虽然目前垃圾邮件过滤或检测的研究比较多,但是它们大多数是基于邮件客户端。文章提出了一种基于后缀树的骨干网络垃圾邮件检测方法,它采用后缀树文本表示方法,通过不定长统计方法判定邮件是否相似,然后利用邮件重复出现的次数判定是否为垃圾邮件。该方法不需要任何训练,直接对接收的邮件进行分类统计;对于长度为的邮件,算法的时间复杂度和空间复杂度均为;另外,该方法独立于任何语种。     

垃圾邮件的智能过滤系统设计探讨

Internet的迅速发展,电子邮件的应用变得十分广泛,但是许多无用、有害信息随之而来。通过对垃圾邮件的分析、处理,设计了"基于用户个性化兴趣"的垃圾邮件智能过滤概念系统,首次提出将邮件向量同规则向量统一定义,有选择地进行二次过滤等理论。功能设计完善,证明了其思想优于目前的某些主流邮件过滤系统。     

An effective multi-layered defense framework against spam

Spam is a big problem for email users. The battle between spamming and anti-spamming technologies has been going on for many years. Though many advanced anti-spamming technologies are progressing significantly, spam is still able to bombard many email users. The problem worsens when some anti-spamming methods unintentionally filtered legitimate emails instead! In this paper, we first review existing anti-spam technologies, then propose a layered defense framework using a combination of anti-spamming methods. Under this framework, the server-level defense is targeted for common spam while the client-level defense further filters specific spam for individual users. This layered structure improves on filtering accuracy and yet reduces the number of false positives. A sub-system using our pre-challenge method is implemented as an add-on in Microsoft Outlook 2002. In addition, we extend our client-based pre-challenge method to a domain-based solution thus further reducing the individual email users' overheads.     

图片垃圾邮件过滤技术综述

从图片垃圾邮件的现状着手,通过对图片垃圾邮件的分析,将图片垃圾邮件与文本垃圾邮件之间的不同点进行了对比,并对图片垃圾邮件的特征进行了总结.与此同时,对图片垃圾邮件过滤中常用的一些过滤方法,例如OCR(最优字符识别)以及指纹技术进行了介绍,分析了其优缺点,并结合它们自身的缺点提出了一些建设性看法.最后对最新的反垃圾邮件研究成果作了简略描述,并对垃圾邮件的发展作出了展望.     

一种基于电子邮件的邮箱文件系统

提出构建一种电子邮箱的文件系统设想,并给出可行的实现方法。用户可以象使用本地存储设备一样操作电子邮箱。而电子邮箱不再只是邮件箱,它是一种用户可以操作的存储设备。     

用KPCA-SVM的方法检测垃圾标签的研究

高维数据中进行各种处理时所需样本数量会成指数级增加,同时样本间距离的价值也逐渐减小,将导致维数灾问题。文本标签数据通常会面临数据维数过高的问题,会影响用户对垃圾标签的检测。文中借助支持向量机的数学模型构建出针对Folksonomy的大规模垃圾标签检测模型。为了减少检测垃圾标签时维数过高的影响,在核主成分分析理论的启发下,将数据降维思想引入数据约简领域,提出基于核主成分分析法的大规模SVM数据集约简模型。最终实例化形成一种新的垃圾标签检测方法,即基于核主成分分析支持向量机（ KPCA-SVM）的大规模垃圾标签检测模型。该模型在垃圾标签检测中可以在不影响数据特征的前提下,缩短模型的测试时间且检测性能良好。     

基于射频识别技术的智能信箱系统设计

针对传统信箱开锁上锁费时、钥匙遗失时须重新换锁、无指示功能等缺点,以C8051F020为核心,利用射频识别技术设计了具有指示灯、电子锁、键盘、液晶显示等功能的智能信箱系统,实现了信箱的多功能化、智能化、人性化。     

The mailbox problem

We propose and solve a synchronization problem called the mailbox problem, motivated by a particular type of interaction between a processor and an external device or between two threads. In this problem, a postman delivers letters to the mailbox of a home owner and uses a flag to signal a non-empty mailbox. The owner must remove all letters delivered to the mailbox and should not walk to the mailbox if it is empty. We present algorithms and an impossibility result for this problem.     

中文搜索引擎用户行为的演化分析

搜索引擎已经成为人们生活和工作中不可或缺的信息获取工具,对于互联网信息的合理、充分利用发挥着至关重要的作用。用户行为分析一直是搜索引擎提升性能的重要途径,但当前的搜索用户行为分析技术多局限在较短时间段,缺乏对长期时间内用户行为的演化分析研究。基于商业搜索引擎提供的海量规模日志数据,对2006年到2011年间中文搜索引擎用户行为的演化规律进行了分析挖掘,从中得到的结论对于进行搜索技术未来发展方向的讨论具有一定的参考价值。     

一种针对同音词伪装的反垃圾短信系统设计

近年来随着垃圾短信过滤技术的进步,垃圾短信的特征也在发生变化,其中利用同音词伪装的垃圾短信,就能轻松逃避很多过滤系统的拦截。针对这个问题,利用同音词伪装其拼音不变的特点,提出了以拼音串作为提取垃圾短信特征的关键字,从短信中提取出普通向量和伪装向量,并分别作为输入量,进行相互独立的贝叶斯过滤的方法,最后综合两次过滤的结果,判断是否为垃圾短信。实验结果表明,该方法能有效地识利用同音字伪装的垃圾短信。