垃圾短信治理方案及技术实现

近年来,垃圾短信愈发泛滥,这种行为不但极大危害了用户的切身利益,而且对于联通的品牌打造也制造了很大的障碍。因此,对运营商的监管提出了更高的要求。该文综合比对了主流的垃圾短信拦截方案,最后明确了所采用的基于发端短信中心实时控制的垃圾短信拦截方案。通过采用系统自动处理和人工审核相结合的方式,垃圾短信治理工作取得了显著的成果。最后,该文结合目前垃圾短信治理的形势,对最新的基于可疑度的垃圾短信拦截机制进行了介绍,对后期的治理工作提出了展望。     

从垃圾短信看我国信息内容服务市场的规范

目前对垃圾短信问题的讨论主要集中在对手机用户的危害上,并由此提出运营商监管和立法解决,而没有从一个更加宏观的层面上对垃圾短信问题加以系统地考察与研究。从社会信息环境协调发展和信息用户的角度出发,对我国信息内容服务市场的规范问题进行了探讨。     

基于关联规则的垃圾短信分类器模型

针对垃圾短信分类问题,提出了一种通过挖掘垃圾短信关联规则来构造垃圾短信分类器,从而实现垃圾短信过滤的模型.该方法采用改进的FP-grow算法挖掘垃圾短信关联规则集,以关联规则集为基础构建垃圾短信分类器模型,在分类过程中考虑垃圾短信特征词权重和垃圾短信的变异行为进行分类.实验结果表明,该方法的分类精确率和非垃圾短信错分率优于其他常用垃圾短信分类方法.     

集团短信业务垃圾信息风险防范的研究与应用

"垃圾短信"问题愈演愈烈,成为一大社会公害.通过集团短信业务下发的垃圾短信不断上升,目前已占垃圾短信数量的绝大多数.中国移动广东公司对集团短信业务垃圾信息风险防范策略进行研究,并开发建设了一套基于CMPP协议扩展应用的、能有效检测、控制垃圾短信的系统.     

集成学习在样本不平衡垃圾短信识别上的应用

在信息资讯发达的今天,短信已成为日常生活中每天都要接触的东西,但同时垃圾短信也常常困扰着人们,为此,进行垃圾短信过滤成为了一个必要的问题.与普通的分类问题不同,垃圾短信的表现形式为文本数据,且不同的垃圾短信的文本特征各不相同,提高了分类识别的难度.其次,垃圾短信总体来说在所有短信中的占比并不高,因此,常常伴随着类别不平衡,由此样本不平衡带来的信息不充分也提高了识别的难度.针对这些问题,文章首先采取TF-IDF方法进行特征提取,把文本数据转化成向量的形式,然后在经过转换的数据应用欠采样技术获得若干个类别平衡的训练样本,每个样本分别采取朴素贝叶斯、决策树和支持向量机等分类模型进行训练,得到相应基分类器,最后再利用集成学习的思想把基分类器进行模型融合,得到一个分类性能较高的垃圾短信识别模型.     

基于贝叶斯分类器的中文垃圾短信辨识

垃圾短信制造者出于商业目的或其他诈骗目的向手机用户大量发送垃圾短信或诈骗短信,使得手机用户不胜其扰。运营商在发送短信之前对短信加以辨识后,给可能是垃圾短信的信息贴上标签后再发送,将会大大降低手机用户受骗的机率。该文采用IF-IDF算法和离散特征的贝叶斯分类器,进行特征词选取,构建垃圾短信鉴别模型。通过垃圾短信训练数据集构建的中文垃圾短信贝叶斯分类模型,能够使垃圾短信的识别率保持在94%以上,具有较高的实用性。     

共同治理下的城市餐厨垃圾回收逆向物流系统

以利益相关者为视角,商品价值流为导向,共同价值最大化为目标,建立一个以多利益相关主体共管共治共营为基础的,以专业增值第三方物流服务为核心的,以价值协同创造为纽带的战略协同式城市餐厨垃圾回收逆向物流系统。系统中,垃圾产生者是物料供应源,专业第三方餐厨垃圾回收物流中心服务提供商是增值物流服务商,垃圾再制品生产商是物料接收源,垃圾再制品购买方是最终价值实现源,行业协会组织是规则制定者,政府行政权力机关是运行监管者。此系统的管理机制则涵盖利益分配与调节、沟通与协商、信息透明化与共享、绿色消费、公共监督等层面。     

企业网间垃圾短信联动框架协议

按照工业和信息化部关于垃圾短信专项行动的部署要求，2009年4月7日，中国电信、中国移动、中国联通在工业和信息化部的指导下，共同签署了“关于网问垃圾短信联动处理框架协议”。该联动框架协议针对社会关注的垃圾短信问题，制定了各基础运营企业联手处理跨网垃圾短信的具体合作流程，明确了垃圾短信发端所属基础运营企业负责主要处置工作，收端所属基础运营企业负责信息收集和用户投诉的协同处理工作。     

不基于短信内容的垃圾短信识别模型

本文主要阐述了一种不用扫描短信内容就能完成对垃圾短信识别判定的方法,通过数据挖掘建立不基于内容的垃圾短信识别模型,使得高性能高准确度的垃圾短信识别成为可能。     

基于字特征的短信分类方法研究

随着商业广告短信、色情短信、骚扰短信等通过手机不断地蔓延,严重地影响了人们日常生活和社会的稳定.因此短信分类已经成为自然语言处理的一个重要领域.分析了近年来垃圾短信内容的发展,提出了一种基于字特征的短信分类方法.实验结果表明,和词特征相比,该方法使有用短信的错判率有了明显的降低.总之,字特征用于短信分类是可行的.     

名刊摘要

落实手机实名制必须以法律监管为依托对于手机实名制的初衷,各界都希望它能促进我国电信用户的诚信体系建设,成为减少垃圾短信骚扰、打击手机犯罪和电信诈骗等违规违法活动的有效手段——这些行为已经令中国7亿手机用户不堪所累。     

基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤初探

近年来藏文移动终端的研发和推广工作蓬勃发展,对藏文化的发展产生了深远的影响,但同时也给信息安全带来了巨大挑战。文章分析了藏文移动终端、藏文手机输入法和藏文垃圾短信过滤现状,探讨了朴素贝叶斯算法在垃圾短信过滤中的应用,最后提出了基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤的相关问题,并研究了相关关键技术。     

基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤初探

近年来藏文移动终端的研发和推广工作蓬勃发展,对藏文化的发展产生了深远的影响,但同时也给信息安全带来了巨大挑战.文章分析了藏文移动终端、藏文手机输入法和藏文垃圾短信过滤现状,探讨了朴素贝叶斯算法在垃圾短信过滤中的应用,最后提出了基于朴素贝叶斯算法的藏文垃圾短信过滤的相关问题,并研究了相关关键技术.     

个人信息泄露后患无穷

我们常常有这样的经历，在开会或忙碌中，突然收到垃圾广告、推销电话。有的商家甚至公开声称，利用专门设备，一小时可以发送18000条短信，平均每天可发送．13万条短信，其中不乏大量垃圾信息。个人信息泄露成为很多人共同的难题，其造成的危害极大，不仅打扰了个人的正常生活和工作，还会带来经济损失，甚至是精神伤害。敏感人物的个人信息外泄，还会损害企业和国家的利益。可以说，个人信息泄露后患无穷。     

基于改进朴素贝叶斯法的手机垃圾短信过滤算法研究

在手机短信的使用中,垃圾短信的数量、特征及内容均在不断地变化.传统的基于固定模式的检测方法,比如:黑白名单和基于内容检测的方法都会出现因信息更新不及时而导致的性能降低的情况.因此提出一种基于改进的朴素贝叶斯的方法以提高垃圾短信分类的性能.首先利用频繁出现的单词创建数据特征,然后找出垃圾短信和非垃圾短信的差异特征词来构建分类关键词,最后应用改进的朴素贝叶斯算法进行分类.实验结果表明,新算法可以有效地提高分类精度.     

手机短信安全市场有待开发

最近一段时间投诉恐吓短信、黄色短信和大量垃圾短信的骚扰人数大为上升。据了解,不良短信内容的骚扰只是短信安全的一个低端问题,更麻烦的是有些病毒会捆绑在短信中发给用户,造成手机死机;严重的,用户就不得不去手机生产商的服务中心让技术人员帮忙挽救。手机短信不安全成为困扰消费者的一块心病,同时也昭示着巨大的商机——开发短信安全市场。     

基于多特征融合的垃圾短信识别

垃圾短信已日益成为影响人们日常生活的严重问题,由于短信属于短文本,长度较短,特征稀疏,尤其是垃圾短信为逃避过滤机制,其结构和内容常常不规范,所以传统的文本特征提取方法并不能完全适用于短信分类。从短信的结构及语义两个角度提取特征项,并建立语义特征词表,采用基于多特征融合的方法来向量化表示短信文本。针对短信数据集中存在的噪声及数据不平衡问题,分别比较了NB、SVM、DT、LR、MLP、RF分类器的性能差别。实验表明,采用RF分类算法,能有效减弱噪声干扰及数据不平衡性所带来的影响。通过在CCF 2015中国好创意竞赛题目“垃圾短信基于文本内容识别”所提供的数据集上进行验证,取得了很好的效果。     

垃圾短信的成因及治理措施探析

随着通信网络的快速发展以及网络科技的创新,被称为"第五媒体"的手机已经成为人们日常生活中不可缺少的一种通讯工具,但其持有者在享受到便捷的同时也被随时随刻会冒出来的垃圾短信所困饶。烦不胜烦的"中奖""、交友""、假文凭制作"等等短信不分昼夜"轰炸"手机,更有一些短信"扮作好友",对你嘘寒问暖,当然最后不忘请你回复某个号码,一不留神就上当受骗中了圈套,莫名其妙定制了某项收费短信。分析垃圾信息的成因,如何根除垃圾短信是本文研究的重点。     

基于贝叶斯文本分类算法的垃圾短信过滤系统

目前,手机短信成为了人们所喜爱的一种通信方式,同时也成为了商业广告或诈骗信息的载体,对人们的生活,甚至对社会的安定造成了严重的威胁。因此本文采用贝叶斯文本分类算法对垃圾短信进行了分类,进而实现其过滤,并结合黑白名单技术模拟实现了一垃圾短信过滤系统。通过测试,该系统不仅能较为准确的实现对垃圾短信的过滤,还能减少对合法短信的误判率。     

基于改进的朴素贝叶斯分类的手机垃圾短信识别研究

垃圾短信给人们的生活带来了越来越多的扰乱与不安,改革了传统的朴素贝叶斯分类模型,对垃圾短信进行识别过滤,实验表明该方法提高了准确率,具有较好的分类效果。