基于生物序列模式提取技术的邮件过滤算法

为了解决垃圾邮件过滤问题,考虑到中文垃圾邮件的特点和过滤系统的效率要求,应用生物信息化技术中模式提取算法TEIRESIAS的原理,设计了基于生物序列模式提取技术的垃圾邮件过滤算法BioMatrix,并实现了基于此算法的中英文邮件过滤系统.过滤系统由数量控制过滤提供垃圾邮件训练集,通过提取其中的特征模式对邮件进行分类,可以识别出约94.2%的垃圾邮件,误过滤率约0.04%.与Bayes过滤算法对比的实验结果表明,将生物序列模式提取技术应用于邮件过滤具有较好的研究和实用价值.     

基于多层过滤技术的邮件客户端的研究

分析了E-mail邮件协议和邮件格式特征,设计与实现了一种客户端垃圾邮件过滤系统.系统采用黑白名单过滤、邮件特征过滤和贝叶斯分类相结合的三层过滤技术,并通过用户反馈机制降低误报率.实验结果显示,系统可满足用户对邮件的个性需求,提高了对垃圾邮件过滤的准确性.     

垃圾邮件行为过滤技术研究

分析目前基于邮件内容过滤技术存在的缺陷,根据垃圾邮件的大量发送和不请自来的行为特征,提出了一种垃圾邮件行为过滤技术.该技术将各邮件服务器组成一个垃圾邮件协作过滤网络,邮件服务器发送邮件时判断其发送行为,然后将发送行为信息加密;在MTA会话阶段,接收方先解密邮件发送行为信息,然后将不请自来的群发行为垃圾邮件进行过滤.实验结果表明,该技术在MTA会话通信阶段能过滤大量不请自来的垃圾邮件,具有较高的准确率和查全率,处理速度也较快,节省大量的网络资源,具有良好的过滤性能.     

基于贝叶斯增量分类的邮件过滤研究

随着internet的快速发展,垃圾邮件泛滥成灾.面对垃圾邮件日益严重的现状,提出了贝叶斯邮件过滤模型并讨论了贝叶斯分类方法在垃圾邮件过滤中的应用.针对难以获得大量有类别标签的邮件训练集问题,利用贝叶斯具有增量学习特征,分析并提出了基于小规模训练集的贝叶斯增量邮件过滤方法,通过最小化当前邮件分类器的分类损失,来选择有利于提高分类器性能的邮件加入训练集.实验结果表明,该方法是切实可行的并具有良好的效果.     

垃圾邮件过滤研究与实现

系统以垃圾邮件过滤为目标，设计并实现了一个垃圾邮件过滤系统SpamBlocker.该系统整合规则过滤、贝叶斯分类、病毒检测和黑/白名单等垃圾邮件检测技术，采用评分方法判断邮件的垃圾性，并利用规则过滤给贝叶斯分类提供学习样本，提高了系统对新垃圾邮件的适应性.     

基于贝叶斯模型的邮件过滤系统

垃圾邮件过滤技术主要有三个大类,它们分别运用不同的方法和途径来判定垃圾邮件:基于IP地址;基于规则;基于邮件内容.基于内容的垃圾邮件过滤是一种常用的反垃圾邮件技术,它以邮件在内容方面的特点来鉴别邮件,在技术上利用文本分类的方法来实现.文章设计了基于内容的,采用贝叶斯方法进行文本分类的垃圾邮件处理系统.     

基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法探讨

讨论了邮件过滤模块,通过分析研究该模块中垃圾邮件关键词的统计概率分布,提出了基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法,并对该算法的合理性和复杂度进行了分析.可以根据垃圾邮件内容的特征,建立贝叶斯概率模型,计算出一封邮件是垃圾邮件的概率,从而判断其是否为垃圾邮件.     

贝叶斯方法在垃圾邮件过滤中的应用

基于内容的垃圾邮件过滤方法是垃圾邮件过滤方法的一个重要分支,由于其高准确率,朴素贝叶斯算法更在基于内容的过滤方法中占了一席之地。本文介绍了贝叶斯算法的基本原理及其在邮件过滤中的应用,并写出了其监督训练过程和邮件过滤具体过程,做出了全部过程的进程图。提出了笔者自己的一点想法,建立用户个人邮件训练集可能会更一步增加垃圾邮件过滤的正确度与召回率。     

一个初审/复审协作式反垃圾邮件系统

提出了一个反垃圾邮件系统的三层模型,并使用初审/复审流程建立了一种协作式反垃圾邮件系统功能框架.在该功能框架下,初审使用基于规则匹配的邮件过滤技术,快速处理海量邮件,将邮件分成正常、垃圾和疑似垃圾邮件三类;复审使用内容分析技术对疑似垃圾邮件进行甄别,同时使用基于反馈学习的自适应技术更新初审规则.基于该功能框架,设计并实现了一个反垃圾邮件系统,应用在邮件系统中进行了实测.实验结果表明,该系统可以有效地处理垃圾邮件,系统的漏报率《 3.7%,误报率《 0.6%,性能高于公开的反垃圾邮件产品性能.     

邮件过滤Agent的设计

为实现对电子邮件中垃圾邮件的过滤,提出一种新的邮件过滤算法和邮件过滤Agent的设计方法.Agent通过算法学习用户接收邮件的信息及用户对邮件的处理习惯,据此最终确定邮件是否为垃圾邮件或病毒邮件,从而过滤掉非正常邮件.实验测试表明,Agent对邮件过滤的正确率可达85%,为现有电子邮件系统提供了一种改进方法.     

反垃圾邮件技术综述

垃圾邮件已成为互联网上巨大的危害之一,引起了社会的广泛关注和研究人员的深入研究．企业消耗在垃圾邮件上的成本逐日攀升。本文首先介绍了垃圾邮件发送手段,然后综述了目前反垃圾邮件常用的五种技术．它们分别是：基于规则的垃圾邮件过滤,基于贝叶斯理论的垃圾邮件过滤,基于支持向量机的垃圾邮件过滤．基于决策树的垃圾邮件过滤．基于数据挖掘的垃圾邮件过滤。分析各项技术的优劣。     

基于本体的移动手机垃圾信息治理系统

手机垃圾信息的治理对于提升手机网络运行质量具有重要的意义。本文描述了一种基于本体的垃圾信息治理系统框架,给出了垃圾信息本体模型,并对垃圾信息治理的流程进行了介绍。     

基于多视角特征融合的中文垃圾微博过滤

微博中隐含着舆论热点等与特定话题相关的有价值的信息。因此,针对微博数据分析（如话题发现等）的工作成了当前的研究热点。由于微博内容和形式的高度自由,使得相关的研究工作面临着垃圾数据噪声大、有用数据提取难的问题。然而,目前针对非公共话题的中文垃圾微博过滤尚无有效方法。提出一种基于多视角特征融合的垃圾微博过滤方法。该方法首先从微博的结构和内容两个视角建立规则,再与微博文本分词结果进行融合构造复合特征,并以此对垃圾微博进行过滤。通过在真实数据集上的实验表明多视角融合的特征使得过滤效果有明显提升。     

基于贝叶斯分类的邮件过滤系统研究与实现

电子邮件的普及给人们的生活带来极大的方便,但目前垃圾邮件的泛滥严重影响了用户的正常使用。贝叶斯算法因简单在英文邮件过滤中取得了良好的过滤效果,分析了贝叶斯算法的原理及其在垃圾邮件过滤中的应用,给出垃圾邮件过滤的整个过滤流程,设计并实现了一种语言无关的垃圾邮件过滤系统。     

基于知识积累方法的垃圾邮件过滤算法

由于垃圾邮件类型的不断变化,超出现有过滤算法模型中所采用的训练样本范围,造成过滤性能不断下降。因此,提出了一种基于知识积累方法的垃圾邮件过滤算法。利用KNN方法的惰性学习机制,将新型的垃圾邮件动态加入训练样本集中,以实现知识的不断积累过程。在此基础上,应用KNN方法对未知邮件样本进行精确匹配,以排除合法邮件的误判结果。实验表明算法具有较好的过滤性能。     

垃圾邮件并行过滤模型的设计

随着网络的日益普及,垃圾邮件问题日趋严重,各种过滤垃圾邮件的算法也应运而生。简单贝叶斯方法计算简便,但受算法假设条件的限制,查全率和正确率都难以达到更高的层次;其他几种方法计算太复杂。将计算机理论中的“流水”概念引入到垃圾邮件分类器中,建立并行过滤模型,查全率和准确率都比较令人满意。     

基于用户反馈和增量学习的垃圾邮件识别方法

为了提高垃圾邮件识别的准确度,减少识别中的错判,提出了一种交互式垃圾邮件识别方法。该方法用一组具有特定权重的规则识别垃圾邮件,规则权重分布用改进遗传算法训练得到。增加用户与服务器间的交互,收集用户反馈的错判信息,根据反馈信息用增量学习动态调整规则权重。通过对SpamA ssass in扩展实现了该方法,并应用在邮件服务器上进行了测试。实验中在不影响垃圾邮件识别率的前提下,降低误判率约10%。实验结果表明:该方法不但能有效减少识别中的误判,而且避免了繁琐的重新训练,加快了规则权重的更新速度。     

基于疫苗机制的垃圾邮件过滤模型

针对传统的垃圾邮件过滤方法不能有效阻止出现的新型垃圾邮件的问题,借鉴生物免疫系统中疫苗的概念和免疫记忆功能,提出了一种基于疫苗机制的垃圾邮件过滤模型SFM-V(spam filtering model based on vaccine mechanism).该模型详细描述了垃圾邮件检测器的演化和抗原提呈的过程,通过疫苗控制器实现疫苗提取和疫苗接种,新生成的免疫记忆细胞作为疫苗实现信息交互,共享抗体.并引入小生境免疫记忆与共享机制,增加检测器的多样性及稳定性,促进免疫记忆库及原始抗体库中优良个体的保存,有效地提取和记忆垃圾邮件的未知特征和变异特征.利用CCERT(china education and research network)的邮件样本集对该模型进行训练和检测,仿真实验结果表明该模型有效地提高了垃圾邮件的正确率、召回率等特性,降低了垃圾邮件的虚报率.     

基于图像相似性检测的图像垃圾邮件过滤方法

日益泛滥的图像垃圾邮件给互联网用户带来极大的不便,如何对其实施有效过滤成为亟待解决的问题.分析图像垃圾邮件过滤中的关键问题邮件图像的特征提取.利用垃圾邮件重复发送、内容高度相似的特点,提出一种过滤图像垃圾邮件的新方法:提取邮件图像的综合特征值,以此作为目标邮件图像与垃圾邮件图像样本库相似性度量的依据,通过检测其是否相似来实现垃圾邮件图像的过滤.实验中,提取邮件图像的颜色、纹理和形状3种底层特征,其描述方法分别为颜色矩、共生矩阵统计量和不变矩.结果表明该方法对图像垃圾邮件的召回率达到95%以上.