刻不容缓识别并手工清除垃圾邮件

垃圾邮件的危害早为业界所熟悉。因为垃圾邮件制造者将大量的邮件或广告发送到没有要求这些信息的客户及企业雇员，如果雇员不能有效识别并采取防御措施，就会上其当，中其“招”，受其骗，就会造成各种安全危险：机密数据泄露、间谍软件侵入……，有效识别和清除垃圾邮件刻不容缓。     

基于NP的垃圾邮件分析系统的设计与实现

垃圾邮件的泛滥成灾给人们的正常生活带来了很大的不便和危害。该文设计并实现了基于NP的垃圾邮件分析系统,具有邮件抓取、还原和类别识别功能,能够有效识别垃圾邮件。实验结果表明,该系统对于垃圾邮件的追踪具有良好的实用价值。     

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。     

基于阻断发送源的垃圾邮件过滤技术

本文介绍了垃圾邮件泛滥的原因,分析了当前的防范措施及不足,针对垃圾邮件的内容、获取IP技术及发送手段等特征的变化,通过对行为识别技术及SenderID技术的研究,提出了只有采取主动防御来解决垃圾邮件的网络流量及发送源,才能有效打击垃圾邮件。     

基于AIS的垃圾邮件双层过滤方法的研究

提出了一种新型的双层垃圾邮件过滤方法.该方法基于免疫学习,免疫记忆和免疫识别等机制,具有一定的自适应能力和多样性,充分利用了垃圾邮件与非垃圾邮件的特征,从而降低了非垃圾邮件被错判的风险.实验结果表明,双层过滤方法可有效的降低垃圾邮件的虚报率(非垃圾邮件被错判为垃圾邮件的比例).     

一种智能垃圾邮件过滤模型的仿真研究

研究垃圾邮件过滤准确率问题,电子邮件是一种高维、复杂的特殊文本,单一支持向量机、K近邻等传统模型均难以识别垃圾邮件,导致过滤正确率低.为了提高了垃圾邮件过滤正确率,提出一种K近邻和支持向量机相融合的垃圾邮件过滤模型(SVM-KNN).首先将邮件特征向量输入到支持向量机学习,找到支持向量集,然后计算待识别邮件与最优超平面间的距离,距离大于阈值,便采用支持向量机识别邮件类型,否则用K近邻识别邮件类型.仿真结果表明,SVM-KNN很好地解决单一模型存在的难题,提高了垃圾邮件过滤正确率,是一种有效的电子邮件管理的手段.     

基于颜色与角点特征的图像垃圾邮件识别算法

垃圾邮件制造者将垃圾信息嵌入图像中,使基于文本内容的反垃圾邮件系统失效。对垃圾邮件图像的特点深入分析后,提出一种垃圾邮件图像识别算法。垃圾邮件图像多为计算机合成图像,其颜色不如自然图像丰富,且因含有大量文字导致图像中角点角度值分布呈现出一定的规律性。针对此问题选用颜色和角点特征并结合支持向量机分类算法来识别垃圾邮件图像。实验结果表明,该算法对真实垃圾邮件图像的识别精确率超过98％。     

基于人工免疫的邮件检测模型研究与实现

针对目前垃圾邮件制造者不断利用新技术和新方法,使垃圾邮件的内容和发送手段等都发生了很大的变化,对传统基于内容的邮件检测技术提出了严峻挑战。本论文根据人工免疫的工作原理,采用阴性选择算法,提出了一种主动的,具有自组织、自学习、自适应等特点的垃圾邮件检测模型。实验结果表明,该模型可以有效识别与拦截垃圾邮件,提高了垃圾邮件检测效率和准确率。     

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…     

如何免遭垃圾邮件侵扰

据估测,在2003年,垃圾邮件将使美国企业付出100亿美元的代价,欧盟最新一项调查也显示,垃圾邮件每年给互联网用户造成的损失高达100亿欧元。McAfeeSpamKiller和McAfeeWebShield互联网网关防护解决方案是当今最有效防范垃圾邮件的利器。SpamKiller产品家族的核心技术是McAfeeSpamAssasin引擎,该引擎基于一个评级系统进行工作,并通过一系列测试对电子邮件进行评估。它具有高度准确的垃圾邮件识别能力,能够捕捉到95%以上的垃圾邮件,识别的错误率低于0.05%。除了错误率极低,McAfeeSpamAssassin技术还不会删除或者退回受怀疑的垃圾邮件,识…     

应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤研究

在垃圾邮件过滤中,考虑到特征词对合法邮件和垃圾邮件分类贡献的不同,通过定义分类贡献比系数,将特征词分类贡献的思想应用到特征选择和朴素贝叶斯过滤器的设计中,在英文语料库上进行实验,实验结果表明,应用特征词分类贡献的垃圾邮件过滤方法可以有效提高过滤器对合法邮件和垃圾邮件的识别能力,降低过滤器对合法邮件和垃圾邮件的误判率。     

垃圾邮件行为识别技术的研究与实现*

针对目前垃圾邮件制造者不断利用新技术和新方法,使垃圾邮件的内容和发送手段等都发生了明显的变化,对传统基于内容的反垃圾邮件技术提出了严峻挑战的问题,提出了一种主动式的垃圾邮件行为识别技术.通过分析当前垃圾邮件的通信行为和MTA通信原理,提出了追踪源头认证、信誉验证和质询验证行为识别技术,详细阐述了它们在MTA通信连接的不同阶段对垃圾邮件进行识别与拦截的方法,并给出了整个行为识别算法.最后设计了一个可扩展性良好的垃圾邮件过滤网关并进行了实验.实验结果表明,提出的识别技术真正实现了与内容无关、语言类型无关的邮件实时过滤,并具有良好的效率和准确率.     

一种个性化垃圾邮件识别系统的设计

不同的邮件用户可能会对“什么是垃圾邮件”有着不同的个人定义。对此，文中提出了一个基于客户端的个性化垃圾邮件识别系统的设计模型，介绍了其中的几项关键算法，并讨论了对于用户反馈的解决办法。经分析，本系统以用户为中心，便于灵活地识别和过滤垃圾邮件。     

基于行为识别的垃圾邮件过滤模型研究

从20世纪70年代后期出现第一封垃圾邮件开始,垃圾邮件的破坏力在逐年增加,如何过滤和阻止每天不请自来的成千上万的垃圾邮件已经成为人们关注的焦点。本文通过对邮件发送方发送行为的分析,建立了一个基于行为识别的垃圾邮件过滤模型。和基于内容识别的垃圾邮件过滤技术相比该模型具有过滤速度快,识别率高的特点。     

在网络层抗击垃圾邮件

垃圾邮件对信息安全、工作效率、资本成本和终端用户服务造成了重大影响,成为当今企业面临的最大挑战之一。而抗击垃圾邮件,需要能够随着垃圾邮件的增长,以高性价比方式扩展阻止垃圾邮件的创新方法。应用交换机垃圾邮件防御,正是在充分利用网络和应用交换智能的基础上,识别和阻止网络上的垃圾邮件。     

内容过滤技术在反垃圾邮件系统中的应用

针对垃圾邮件所造成的危害,本文提出了一种面向电子邮件的基于内容过滤技术,它通过对邮件内容关键词汇的识别,实现对电子邮件内容分类,并依据统计用户对邮件的阅读情况,实现对垃圾邮件的有效判断。     

图像型垃圾邮件过滤技术综述

从基于图像特征的图像型垃圾邮件的检测难点入手,总结了目前用于识别垃圾邮件的图像特征,将其归类为文件属性、图像属性等八类特征。对已经用于图像型垃圾邮件分类的五种分类算法,包括支持向量机、决策树法、最大熵模型、DS证据理论、贝叶斯算法进行了理论分析与效果比较。最后对图像型垃圾邮件过滤技术的研究方向进行了展望。     

基于贝叶斯理论的中文垃圾邮件过滤技术理论探讨

本文在对中文邮件关键词提取方法、关键词的降维处理与优化提炼以及垃圾邮件识别概率等方面进行理论探讨的同时,较为详细地阐述了中文环境下贝叶斯过滤技术的使用方法,这对有效减少垃圾邮件数量,提高网络利用率具有重要的理论价值和现实意义。     

垃圾邮件过滤技术及发展

首先简单介绍垃圾邮件的定义及其来源,其二从多种角度概述垃圾邮件的分类及其研究应用,并较详细介绍行为识别技术,其三指出过滤技术面临的挑战和发展趋势.     

基于聚类分析算法的垃圾邮件识别

以往使用的垃圾邮件识别方法在面对如今更新速度快且种类繁多的分词时,很难精准地识别出邮件中的关键分词,识别方法的应用能力需要进一步提高。为此,提出一种基于聚类分析算法的垃圾邮件识别方法。首先,预处理邮件样本,得到邮件文本内容的关键分词,剔除停用词,根据分词在邮件文本中出现的频率计算出分词的权重;然后,结合邮件特征属性,构建邮件特征空间,将邮件特征量化;最后,提取出邮件特征并降维处理,将其作为聚类算法的输入,经过迭代计算输出结果从而完成垃圾邮件的识别。实验结果表明：设计的基于聚类分析算法的垃圾邮件识别方法在关键词提取与分词方面更加精确,并且能够准确地识别出垃圾邮件,说明设计的基于聚类分析算法的垃圾邮件识别方法的实际应用能力得到了提高。