基于贝叶斯方法的垃圾邮件处理模型研究

随着网络和计算机技术的飞速发展,垃圾邮件的泛滥给我们的生活和工作带来了很多不便,鉴于现有垃圾邮件过滤技术的不足,在现有的贝叶斯方法技术、网络分布式技术的基础上,提出一种有效的垃圾邮件过滤技术模型。     

关于垃圾邮件的几点思考

垃圾邮件是一个普遍存在的问题，垃圾邮件对网络环境及社会环境带来很多消极影响，更为重要的是侵犯了网络用户的隐私权，浪费和侵犯了网络用户的存储空间和私人空间。垃圾邮件的泛滥主要是经济驱使和群发邮件技术的发展。针对垃圾邮件的相应对策除了网民加强自我保护，采取垃圾过滤等防范措施外，更为重要的是要加强行业自律及立法规制。     

垃圾邮件的预防和防范措施

垃圾邮件,对于众多的网民来说,早已不是一个陌生的“过客”,无形的网路跑着有形的垃圾,普通用户都有被不请自来的垃圾邮件骚扰的经历,什么网络赚钱连环信、网站推介、SEX网络杂志、反动电子刊物等等。对付每天不请自来出现在自己邮箱里的“垃圾”除了删除还是删除——垃圾邮件让我们无路可逃。 一、什么是垃圾邮件 如何准确的给“垃圾邮件”下个定义呢?《个人电脑》杂志给垃圾邮件的定义如下:垃圾邮件是未经请求而发来的电子邮件,通常包含一些商业广告。除了令人生厌以外,垃圾邮件还把     

基于行为与时间特征的垃圾邮件检测方法

垃圾邮件数量庞大、伪装形式多种多样,给反垃圾邮件带来了巨大的挑战。提出了一个基于行为和时间特征的垃圾邮件检测方法。根据邮件收发记录分析基于社会网络的行为特征和基于邮件发送间隔的时间特征,采用步进式判别分析方法,选择具有较强判别能力的行为特征,形成特征子空间,将训练样本投影到特征子空间。使用带标签的训练样本训练支持向量机SVM,形成邮件决策信息,以此检测出垃圾邮件。利用最近3年真实邮件数据,从不同的角度进行了对比实验。结果证明,提出的行为与时间特征能有效提升垃圾邮件检测的准确率和查全率,其整体性能优于其他的基于行为的垃圾邮件检测方法。     

关于网站管理安全技术的探讨

随着网络的日益普及,随之而来的垃圾邮件也越来越猖獗.针对垃圾邮件问题进行了深入的讨论,分析了垃圾邮件的危害,并重点对垃圾邮件防治的技术进行了探讨.     

邮件系统的安全运维

21世纪的因特网世界里，网络威胁无处不在，其中电子邮件系统所带来的安全隐患巨大却往往被忽视，最新的信息安全现状报告指出，通过垃圾邮件和病毒邮件感染的比重已经超过web威胁，成为新型感染的最主要途径。本文主要介绍当前邮件系统的主流架构、实施技巧及针对各种垃圾邮件技术所出现的反垃圾邮件技术并通过实例来介绍企业邮件系统的安全运维。     

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。     

基于词嵌入与生成对抗网络的垃圾邮件分类算法

包括朴素贝叶斯算法在内的现行较为有效的垃圾邮件分类算法大都依赖于大量的垃圾邮件样本.但是在一个邮件系统建立初期,往往不能够搜集到足够数量的垃圾邮件样本.针对这一问题,引入生成对抗网络的相关理论,提出一种能够快速训练垃圾邮件分类器的WE-GAN算法.该算法将词嵌入与生成对抗网络相结合.通过词嵌入获得邮件特征,利用生成对抗网络来训练一个辨别器和一个生成器,起到增大样本数据集、提高分类效率的目的.结果表明,在小数据集的情况下,其可以获得不低于朴素贝叶斯方法的分类效率与准确度.     

一种P2P结构的协作式反垃圾邮件模型

垃圾邮件已成为当今邮件系统的主要问题,垃圾邮件发送者通过伪装邮件来逃避反垃圾邮件系统的检测.建议用一种健壮的摘要算法来识别相似垃圾邮件,并利用在邮件服务器之间建立一种带索引的结构化P2P网络来共享垃圾邮件的知识.仿真结果表明,该系统结构以及摘要算法有效地实现了相似邮件的聚集,从而达到了过滤垃圾邮件的目的.     

基于贝叶斯网络的邮件过滤系统的设计

电子邮件作为网络应用的一个重要方面已成为现代通信中不可缺少的一部分,但是垃圾邮件的蔓延给用户带来了严重的损失,如何防范垃圾邮件具有重要的实用意义.在分析了垃圾邮件特点的基础上,构建贝叶斯分类模型,利用贝叶斯分类模型设计了一种邮件过滤系统.实验结果表明,设计的邮件过滤系统对垃圾邮件的过滤具有比较明显的效果.     

基于在线排序逻辑回归的垃圾邮件过滤

垃圾邮件过滤是网络信息处理中的重要问题,基于机器学习方法的垃圾邮件过滤技术是目前的研究热点。现有研究一般将过滤问题视为二值分类问题进行解决,存在着模型优化目标和性能评价指标1-AUC不一致的问题,导致模型优化结果产生偏差,过滤性能受到很大影响。该文通过直接优化评价指标1-AUC来提升过滤器性能,将垃圾邮件过滤问题转化成排序问题进行建模,提出了在线排序逻辑回归学习算法,解决了在线学习中的邮件得分偏移问题;综合应用TONE算法和重采样技术,提出参数权重更新算法,解决模型学习中在线调整模型参数时的处理速度问题,满足垃圾邮件实时过滤的要求。在垃圾邮件过滤公开评测数据集上的实验结果表明,基于在线排序逻辑回归模型的过滤结果全面优于在线逻辑回归模型的过滤结果。     

基于模拟退火算法和发送行为的垃圾邮件检测模型

垃圾邮件给当今人们的生活带来严重的负面影响.虽然已经有很多过滤方法,但大多存在一定的不足之处,如检测时间长、召回率低等问题.本文提出了一种基于模拟退火算法和发送行为的垃圾邮件检测模型,旨在弥补已有检测方法的不足.模拟退火算法可能找到全局最优解,且收敛性强;而基于发送行为的垃圾邮件检测技术能显著提高服务器处理垃圾邮件的速度.本文尝试将二者相结合,以提高垃圾邮件的召回率及服务器处理能力.通过实验结果可以看出,该方法在垃圾邮件的召回率上有较大提升,较适于部署在小型邮件服务器上.     

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.     

基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统的改进

大量的垃圾邮件的出现给用户收发电子邮件带来了极大的困扰,目前基于贝叶斯算法的垃圾邮件过滤系统在处理垃圾邮件上取得了很好的效果,但该算法也存在一些缺陷,本文从分析贝叶斯算法入手,提出了对该算法的一些改进方案,最后对贝叶斯算法进行了总结和展望。     

基于几种典型的电子邮件信息过滤算法的探讨

在互联网发展过程中电子邮件作为最重要的应用之一,在带给人们便利的同时,也带来了一种副产品——垃圾邮件。本文主要对几种典型的电子邮件信息过滤算法进行了探讨,这对垃圾邮件的消除具有显著的意义。     

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。     

中美联手对付垃圾邮件

“垃圾邮件是非常非常槽糕的事情,我们应该把它当成一种危机来看。全球应该齐心协力防止垃圾邮件,不要让它更多地产生”,电子邮件发明人DavidCrocker的这句话引人深思。 反垃圾邮件是此次互联网大会最主要的议题。《走向没有垃圾邮件的未来》,微软公司大中华区首席技术总监的这个演讲题目,说出了亿万网络用户的心声。     

基于“云”端的网络安全

＂云安全＂技术针对网络安全受到外部的攻击,从原来的个别病毒代码的对比,扩展到数据库对比,从而大大降低了安全风险。＂云安全＂采用多种方式收集数据信息来动态分析恶意软件的威胁,使得网络安全威胁得到了控制。如：垃圾邮件、病毒、间谍软件、网站挂马、网络钓鱼等网络安全通过行为关联分析技术,从源端口阻止对不良邮件和文件的访问,降低网络风险的侵入。因此,云安全的出现,无疑会让安全体系更加牢固,从而解决网络互联所带来的问题。     

基于SMTP服务器的邮件认证机制

介绍了SMTP协议在安全方面的局限性,讨论了在网络环境中可能被垃圾邮件制造者所利用的弱点,设计了一种基于现有邮件服务器并可对邮件来源进行认证的SMTP协议改进方案,给出了实现方法及流程,并讨论了对垃圾邮件的遏制效果.     

谈谈垃圾邮件的危害与预防

电子邮件以其快速和廉价而深受网民的喜爱。但是所有的事物都有着他相对不足的一面,电子邮件也没有例外,在它给我们带来方便的同时,也给我们带了不少的麻烦。这种麻烦呈急速的增长之势,那就是垃圾邮件——一个不速之客。这些垃圾邮件删除起来不仅非常麻烦,占用了大量的宝贵时间,而且稍有不慎就会误删重要的邮件。首先我们先说说什么是垃圾邮件,垃圾邮件分为五种(一)收件人事先没有提出要求或者同意接收的广告、电子刊物、各种形式的宣传品等宣传性的电子邮件(二)收件人无法拒收的电子邮件(三)隐藏发件人身份、地址、标题等信息的电子邮件(四…