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.     

SVM在电子邮件自动分类系统中的应用

随着电子邮件数量的增多，如何对电子邮件进行有效的分类，工且过滤出垃圾邮件，成为一个令很多用户烦恼的问题．本文设计并初步实现了一个基于支持向量机的自动邮件分类系统．该系统位于邮件客户端，能对已有邮件样本进行自主学习，并自动从邮件服务器接收新到邮件进行分类和垃圾过滤．     

SVM和K—NN协同工作的垃圾邮件过滤器

提出了一种基于支持向量机的改进分类方法．该方法将特征空间分类超平面附近的样本分类，交由特征空间和样本空间中的K-近邻集体投票表决．该方法应用于垃圾邮件的过滤，邮件合法性误判发生的概率可被有效降低．最后通过垃圾邮件过滤实例对本文所述方法的有效性进行了验证．     

基于卷积神经网络的英文邮件分类

文本信息量呈指数次方急剧增长,比如邮件的数目,信息的容量等,如何高效的处理信息成为关注的焦点,邮件分类可以将垃圾邮件进行过滤,提高工作效率。利用卷积神经网络进行英文邮件中垃圾邮件分类的同时,采用的数据集是Enron邮件数据集,对该数据集进行了数据预处理、卷积神经算法以及训练,最终在英文邮件中垃圾邮件分类的准确率以及分类速度都有明显的提高。     

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。     

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.     

一种基于加权支持向量机的垃圾邮件过滤方法

基于内容的垃圾邮件过滤本质上是文本分类问题,支持向量机分类器非常适合于垃圾邮件过滤这一二分类问题,但标准的支持向量机是基于分类精度进行优化的,对两类邮件的重要性未以区别,造成了邮件分类时虽然整体精度较高,但对正常邮件的误判率也较高.据此笔者提出了一种基于加权支持向量机的垃圾邮件过滤算法,通过增加两类邮件的类别权重及反映每封邮件重要性的权重,对支持向量机分类器进行训练,在保证分类精度的同时,尽可能地降低对正常邮件的误判率.实验表明该算法取得了很好的过滤效果.     

垃圾邮件过滤中特征选择方法研究

文章对垃圾邮件过滤中的特征选择问题进行了研究,引入"词共现模型"考虑词语之间的语义联系信息,和传统的信息增益特征选择方法结合表示邮件,采用神经网络方法对邮件进行分类得到垃圾邮件过滤器.实验表明,文章提出的将词共现对和信息增益结合的特征选择方法能够提高垃圾邮件过滤的精确度.     

基于朴素贝叶斯的垃圾邮件分类系统的设计

结合垃圾邮件分类系统的具体要求,在传统规则分类方法的基础上引入机器学习的知识,给出了系统体系结构和特征提取算法,试验了一种对新邮件计算所属类别后验概率的方法,并详细讨论了一个基于朴素贝叶斯方法的个性化垃圾邮件分类系统的设计。提出的分TFIDF特征子集提取算法和朴素贝叶斯方法对邮件进行分类具有较好的分类精度,应用朴素贝叶斯方法在新邮件到达的同时对其进行分类,具有较好的分类速度。     

校园网邮件系统的构建与安全防范

当前所流行的邮件服务器系统软件有多种 ,各有其特点和不足 在江苏大学校园网建设中 ,基于对目录服务的集成和应用 ,我们选择了NovellNetware 文中阐述了校园网邮件系统的规划 ,介绍了GroupWise在校园网邮件系统中的应用 在邮件系统的应用过程中 ,针对所出现的系统稳定性、安全性等方面的问题 ,采取了基于QMAIL的垃圾邮件处理方案 ,并对该处理方案进行了论述 最后 ,对如何在GroupWise及QMAIL中实现多域名问题进行了探讨     

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.     

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.      

用户反馈自适应的POP3邮件过滤代理模型

为了有效接受邮件客户端反馈并自动根据邮件客户端反馈对邮件过滤系统做出调整，提出了用户反馈自适应的POP3邮件过滤代理模型SAMFUF（self-adaptive mail filtering POP3 proxy based on users’feedback）。SAMFUF采用异步连接模拟同步连接方式建立邮件客户端和邮件服务器间POP3连接，实现了邮件客户端与邮件服务器间的透明性连接；将最大熵、贝叶斯和支持向量机等基于内容过滤的方法从邮件过滤系统中独立出来，实现了通用邮件过滤系统的设计；通过在邮件中插入包含邮件唯一标识、分类结果等信息的HTML表单的标签以及调整邮件过滤模型，实现了基于邮件客户端的用户反馈以及邮件过滤系统的自适应功能；采用线程池管理线程和overlapped I／0事件通信方式实现邮件客户端与邮件服务器间通信，实现了邮件过滤服务的高效率和稳定性。实验表明，SAMFUF在垃圾邮件过滤上具有较高的效率和准确率。     

信息污染中垃圾邮件的处理对策

简要介绍了信息污染中垃圾邮件的概念、分类及其危害,提出了治理垃圾邮件的技术措施。     

构建一个大容量用户、安全的电子邮件系统

提出在Linux系统上以Postfix为SMTP服务器、CYRUS为POP/IMAP服务器、A-PACHE为WEB服务器和MYSQL为后台数据库构建一个支持大量用户的邮件系统的方案,并实现其Web Mail系统.在贝叶斯方法的基础上,设计出一个电子邮件过滤器,并给出实现的系统结构.针对日益泛滥的邮件病毒问题,提出一套可行的病毒防护方案.     

Exchange邮件和邮箱的恢复策略

越来越多的用户使用电子邮件进行商业活动,在邮件系统发生故障后,对邮件及邮箱的恢复就显复非常重要。文章讨论了邮件与邮箱保留期限的设置方法,在保留期内对邮件恢复方法,利用备份恢复邮件的方法及恢复被删除邮箱的方法。在讨论利用备份恢复邮件时,采用了＂恢复存储组＂对邮件进行恢复,在不影响其他用户使用邮件系统的情况下,恢复被删除的邮件,具有一定的先进性。