基于贝叶斯概率理论的防火墙技术研究

为解决在网络应用中垃圾邮件占用大量网络资源,并威胁邮件系安全的问题,根据垃圾邮件体的特点,在对大量垃圾邮件进行统计分析的基础上,依据贝叶斯理论,研究了垃圾邮件关键词统计概率的分布规律,并提出了在Solaris系统平台上使用SMTP协议服务器端垃圾邮件的过滤算法.LAN仿真测试结果表明,贝叶斯垃圾邮件概率公式的应用提高了垃圾邮件命中率.     

垃圾邮件探析

垃圾邮件已经成为互联网上难以治愈的顽症.通过对垃圾邮件的产生和人们较关注的几种解决方法的分析,提出了解决垃圾邮件问题不能依靠单一的方法,需要多管齐下的一整套方案.     

中文垃圾邮件过滤系统的实现和评估

垃圾邮件是长期以来困扰电子邮件使用者的一个问题,反垃圾邮件技术除了可以抑制垃圾邮件,对反垃圾短信和垃圾VoIP电话等问题也有借鉴意义. 为此,对使用贝叶斯方法过滤垃圾邮件进行了介绍,阐述了中文垃圾邮件过滤系统的实现,并给出了评估结果. 结果表明,在过滤中计算最终概率的特征数目以及用于训练的样本个数都存在某个最优值,当用于训练的样本个数逐渐超过这个最优值时,过滤效果会略微下降并趋于一致.     

一种新的垃圾邮件样本采集方法

为了提高垃圾邮件样本的覆盖率和实时性,降低垃圾邮件过滤系统的计算复杂性和滞后性,提出了基于垃圾邮件发送的行为特征,采用蜜罐原理进行垃圾邮件样本采集.引入蜜罐帐户评价公式,根据这个公式设计并实现了蜜罐帐户选择算法,动态地在电子邮件服务器中选择一定数量的帐户作为蜜罐并生成蜜罐集合,定期从蜜罐集合中采集邮件样本,作为过滤系统的学习语料.实验表明,利用该方法能够使采集到垃圾邮件样本覆盖率达到98%以上.由于系统能够定期地进行样本采集,因此实时性较强,从而提高系统过滤垃圾邮件的能力.     

基于Boosting算法的垃圾邮件过滤方法研究

为解决垃圾邮件过滤的精确度和有效性问题,提出了一种基于邮件内容过滤的垃圾邮件过滤方法,该方法采用Boosting算法构造了一种垃圾邮件过滤器,利用该垃圾邮件过滤器实现对垃圾邮件的过滤. 本文借鉴文本分类和信息检索领域所使用的评价指标,构建了垃圾邮件过滤器的评价体系,利用该评价体系,针对基于Boosting算法所构造的垃圾邮件过滤器对垃圾邮件的过滤实验所得到的数据进行了测试和评估,测试和评估的结果验证了Boosting算法在垃圾邮件过滤中的有效性,其性能优于传统的贝叶斯算法.      

一种垃圾邮件过滤器的设计与实现

以朴素的贝叶斯过滤器为基础,采用二进制表示方法建立垃圾邮件特征表,设计并实现一种垃圾邮件过滤器.该过滤器适于客户端使用,当客户端接收方收到新邮件时,对邮件的内容进行扫描,通过与特征表的对比,计算出特征词出现的概率,从而判定一个邮件是否为垃圾邮件.     

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.     

垃圾邮件探析

垃圾邮件已经成为互联网上难以治愈的顽症.通过对垃圾邮件的产生和人们较关注的几种解决方法的分析,提出了解决垃圾邮件问题不能依靠单一的方法,需要多管齐下的一整套方案.     

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.     

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.     

基于内含链接特征分析的垃圾邮件过滤技术

针对垃圾邮件中往往会包含指向目标地址的链接的特征,提出一种新颖的垃圾邮件过滤方法.该方法提取邮件体中的链接,将其相关特征表示成一个向量,运用机器学习技术对其进行训练分类.实验结果表明,该技术是一种快速有效的垃圾邮件过滤技术.特别地,由于在垃圾邮件中添加链接对垃圾邮件发送者来说几乎是不可避免的,该技术也被认为是非常可靠的.     

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.     

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Bayes算法的垃圾邮件过滤

随着电子邮件在日常生活中多方面的灵活应用,大批量垃圾邮件的产生在很大程度上干扰了用户对电子邮件的使用.针对垃圾邮件过滤的研究现状,在阐述目前垃圾邮件过滤研究成果基础上,重点描述了具备高性能、低误判率的贝叶斯算法,并以贝叶斯算法、反馈学习技术为原理,利用Microsoft Visual C++6.0实现了垃圾邮件过滤系统.     

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.     

基于类神经网络的垃圾邮件过滤技术研究设计

由于目前尚无论文使用类神经网络针对中文内容的邮件进行垃圾邮件的辨识,因此希望通过实验了解,使用类神经网络对于垃圾邮件的辨识是否可行。关键词数目对于垃圾邮件的辨识是否会有影响;将邮件分类使用二分法以及实际使用测试资料中垃圾邮件的七个分类加上正常邮件共八类,此两种分类结果,对于使用类神经网络辨识垃圾邮件是否会有影响。     

一种高准确率的垃圾邮件识别方法

引入柯尔莫格洛夫复杂性理论来描述邮件的特征,采用信息距离理论衡量邮件的相似程度,采用支持向量机(SVM)算法对邮件进行分类,提出了一种高准确率的垃圾邮件识别方法.相对于传统的垃圾邮件识别方法,该方法不需要对垃圾邮件进行邮件分割,省略邮件头分析和正文分析,可以准确地刻画垃圾邮件的主要特征,具有运算简单高效的特点.测试结果表明:该方法对文本邮件的分类准确率高达99％以上,有效提高了垃圾邮件识别的准确率.     

基于邮件行为异常的垃圾邮件客户端检测

针对僵尸客户端可能存在的垃圾邮件发送行为,从邮件发送的过程和原理入手,提出一种基于邮件行为异常的僵尸客户端检测方法.实验结果显示,正常主机和正在进行垃圾邮件发送的僵尸客户端在进行邮件发送时存在非常显著的差异.     

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.