客户端垃圾邮件过滤系统的设计

垃圾邮件不仅浪费大量的网络资源,并且给用户带来很大的不便,如何有效地防范垃圾邮件,已成为网络信息安全领域的主要课题之一。本文通过对传统垃圾邮件过滤技术的分析,提出了一种基于指纹的定量过滤方法。对白名单和黑名单过滤、定时过滤、基于指纹的定量过滤和贝叶斯过滤技术进行了整合,建立了一种客户端垃圾邮件过滤系统的模型,该系统具有较高的过滤准确性,并且能适应用户的个性化需求。     

实用高效的垃圾邮件过滤算法

为了提高电子邮件中垃圾邮件的过滤准确率和效率,以朴素贝叶斯算法和K最近邻（KNN：K-Nearest Neighbors）算法为基础,对传统垃圾邮件过滤算法进行改进,给出邮件的合法属性和非法属性的概念,并提出一种新的分类算法——基于邮件合法属性和非法属性的分类算法（SEASF：Simple and Efficient Algorithm to Spam Filter based on legitimate attribute and nonlicet attribute）。SEASF计算复杂度较低,可适用于大规模场合及邮件的在线过滤。将SEASF算法应用于垃圾邮件过滤的结果表明,该算法可大幅度提高分类精度,分类速度也令人满意。     

一种混合的垃圾邮件过滤算法研究

贝叶斯邮件过滤器具有较强的分类能力,极高的准确率,在内容过滤领域占据主导地位。人工免疫系统具备强大的自学习、自适应,鲁棒性等能力,已发展成为计算智能研究的一个崭新的分支。该文在分析贝叶斯的原理和人工免疫的仿生机理的基础上,将贝叶斯与人工免疫相结合,设计和实现了一种基于贝叶斯和人工免疫的混合垃圾邮件过滤算法,并利用现有的垃圾邮件语料库得到预期的实验结果。     

不完全朴素贝叶斯分类模型在垃圾邮件过滤中的研究

为了提高电子邮件中垃圾邮件的过滤准确率和效率,以x-依赖的贝叶斯分类模型为基础,提出了一种新的N平均1-依赖邮件过滤模型.该模型利用N个1-依赖贝叶斯分类的平均概率估计值来对邮件的类别进行判别.实验证明,该模型可大幅度提高分类精度,得到更低的分类错误率,分类速度也令人满意.     

基于粗糙集和朴素贝叶斯的垃圾邮件过滤系统

提出了基于粗糙集理论和贝叶斯分类算法的垃圾邮件过滤方法。利用粗糙集约简算法对邮件样本集进行特征约简,删除对邮件过滤结果影响不大的冗余特征,从而降低了输入样本集的维数,解决了贝叶斯分类器训练时间长,样本集占用的存储空间过大的问题。实验证明,该方法可以提高邮件过滤     

客户端垃圾邮件过滤系统

在分析传统反垃圾邮件技术的基础上,提出了一种基于客户端的邮件过滤系统的设计模型,并改进了一种关键字匹配算法。本系统采用黑白名单技术和基于CCERT规则集相结合的过滤技术,并通过引入用户反馈机制,能适应特定用户的个性化需求,从而降低误报率,提高反垃圾邮件系统的准确性和可用性。     

基于贝叶斯理论的垃圾邮件算法研究

为减少垃圾邮件在服务器端的出现,以贝叶斯理论为基础,探讨了可在邮件服务器端实现过滤和自我升级的系统;以合法和非法两类邮件的分析为基础,采用贝叶斯模型生成过滤器,用真实邮件进行仿真操作,验证了模型的可行性。     

基于在线线性判别学习模型的垃圾邮件过滤方法

给出了一种使用在线线性判别学习模型进行垃圾邮件过滤的方法,使用贝叶斯理论进行特征提取,特征按出现的位置进行分类,不同类别的特征赋予不同的权重.在TREC测试集上进行了实验,并和TREC评测的结果进行了对比.实验结果表明,该方法取得了较好的结果.     

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.     

基于多Agent的垃圾邮件过滤系统的研究

单一的垃圾邮件过滤技术已经不能有效阻止不断出现的新型垃圾邮件,基于多Agent技术结合现有垃圾邮件过滤技术建立一个多技术整合分层过滤的垃圾邮件过滤系统.该系统在服务器端主要对一些具有反动、色情和病毒特征的邮件进行强制过滤,在客户端可以根据用户的兴趣选择进行个性化过滤.     

一种垃圾邮件过滤系统的研究与实现

设计一种反垃圾邮件系统,给出系统的实现方案,对同类软件的开发与研制有着借鉴和参考作用。     

一个大规模垃圾短信实时过滤系统

在分析现有短信监控系统不足的基础上,结合文本分类技术和行为识别技术,设计了一种垃圾短信监控和过滤系统. 系统综合考虑短信发送行为特征、短信文本内容等特点,并采用实时分类和离线分类相结合的方法进行高效短信过滤. 此外,还设计了一组基于反馈的自学习机制,使分类器具备增量式学习能力. 与传统方法相比,本文方法在过滤效率和准确率两方面均获得大幅度提升.     

基于Web的信息过滤系统的设计与实现

在个性化信息推荐服务中,基于内容的过滤和协作式过滤作为两种基本的信息过滤方式得到广泛的应用,但无论哪一种方式都存在着局限性.针对这些局限性设计实现了一种改进的信息过滤系统,该系统采用的是基于内容与协作式相结合的过滤方式,克服了纯粹的基于内容过滤系统和纯粹的协作式过滤系统的不足.     

基于信息粒度原理的垃圾邮件过滤方法

信息粒度原理是一种从多个角度来精确描述对象的物理学方法。本文将信息粒度的原理应用到垃圾邮件的过滤中,提出了一种基于信息粒度原理的垃圾邮件过滤方法。通过对原始样本空间更精细的划分来实现对邮件类别的更准确描述。本文在Ling-Spam语料库上进行了试验,结果表明,新方法具有较高的分类精度和良好的处理速度。     

数据挖掘在垃圾短信过滤中的应用

针对手机垃圾短信泛滥、治理效果不佳的问题,基于运营商现有业务平台,借助统计分析和数据挖掘技术设计了垃圾短信过滤系统,提出了垃圾短信过滤闭环流程图;系统根据动态荻取的垃圾短信数据自动生成过滤规则,在信息转发阶段对垃圾短信进行过滤.结合某省运营商短信运营数据对垃圾短信过滤进行了实证研究,在分析样本短信数据的基础上确定了建模特征属性集,采用决策树推进算法获取了垃圾短信的过滤规则,并设计了垃圾短信过滤方案,从准确率和覆盖率两方面进行了验证,取得了较好的效果.     

基于内容的垃圾电子邮件过滤技术研究

提出一种过滤垃圾电子邮件的方法．通过tf-idf特征提取方法提取邮件的词汇特征,采用,特征选择方法选取有效的特征,并抽取几个具有明显区分能力的结构方面的特征,利用支持向量机算法对垃圾电子邮件进行自动过滤．对中科院中文垃圾邮件语料库（Cspam）的实验,识别正确率达到82％以上,另外,tf-idf词汇特征和结构特征搭配使用可以提高分类的正确率,表明此种方法能提高垃圾电子邮件过滤的准确性．