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.     

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.     

基于多项式朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器的设计与实现

基于概率的朴素贝叶斯分类器因其算法复杂度低、分类精度高而被广泛应用于垃圾邮件过滤领域。该文在对传统朴素贝叶斯分类器进行分析的同时,结合垃圾邮件过滤的特性,设计并实现了基于多项式朴素贝叶斯算法的垃圾邮件过滤器。该过滤器引入拉普拉斯平滑因子降低合法邮件被误判为垃圾邮件的概率,得到了较好的分类效果。实验结果验证了方法的有效性。     

垃圾邮件过滤技术及发展

Internet的迅速发展,使电子邮件应用十分广泛,但垃圾邮件也泛滥成灾.本文介绍了基于安全认证、规则匹配和统计学习三类邮件过滤技术及应用情况,并对简单贝叶斯和支持向量机技术的原理应用于邮件过滤进行了阐述.最后分析了过滤技术面临的挑战并指出垃圾邮件过滤的发展趋势.     

垃圾邮件的改进贝叶斯过滤算法

在研究贝叶斯过滤算法原理和实现方法的基础上,将垃圾邮件的先验概率由常数改进为实际概率,改进了token的选取范围和选取规则,在检测内容上增加url和图片。最后设计了一个基于改进贝叶斯过滤算法的垃圾邮件过滤器。实验结果表明,这种改进的贝叶斯过滤算法在垃圾邮件过滤中有良好的应用效果。     

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。     

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.     

基于贝叶斯统计法的垃圾邮件过滤研究

介绍了采用贝叶斯统计法过滤垃圾邮件的算法，通过简单贝叶斯过滤算法的研究，引入了派生的贝叶斯过滤算法——零散二元多项式散列法过滤技术，它能够处理单个的特征词和变异的特征词汇．零散二元多项式散列法和贝叶斯统计法的整合，可以建立一个功能强大的垃圾邮件过滤器．     

Naive Bayes算法在垃圾邮件过滤系统中的应用与改进

垃圾邮件是Internet上普遍面临的问题,Naive Bayes算法由于其简单高效性在文本分类中应用较广。文章重点阐述了Naive Bayes算法在基于内容的垃圾邮件过滤中的应用及改进,并进行了实验,获得了良好的分类效果,实验论证了它在垃圾邮件过滤中的可行性和有效性。     

基于粗集不相容系统的膨胀土分类规则提取

分析膨胀土分类的粗糙性, 指出膨胀土分类是一个基于粗糙集的信息不相容决策系统. 针对常规方法容易引起规则失真的不足, 提出将贝叶斯理论和不相容系统决策挖掘相结合来提取膨胀土分类规则： 以膨胀土分类决策系统的可信度为先验概率, 膨胀土试验数据的支持度为后验概率, 计算膨胀土分类规则的条件概率;提取条件概率大于某一阈值的规则;通过逻辑合取与析取归并膨胀土分类规则. 实例计算和应用分析结果表明： 采用贝叶斯理论和基于粗糙集的不相容系统决策挖掘相结合的方法有利于基于粗糙集的不相容系统的数据挖掘, 而且为膨胀土分类规则的提取提供了一种切实可行的算法.     

基于Morphology处理和主题词抽取的垃圾邮件过滤方法

考虑到垃圾邮件预处理的重要性，提出了利用Morphology对垃圾邮件内容进行还原．为了提高邮件分类的性能，对邮件进行主题词抽取，并且结合邮件其他的属性特征，利用贝叶斯方法对邮件进行分类．实验表明，这种基于Morphology处理和主题词抽取的垃圾邮件过滤方法十分有效．     

基于IP伪装的网络安全技术研究

简要地介绍了防火墙的原理和作用 ,并讨论防火墙的分类及各类的优缺点。描述了Linux操作系统下 IP伪装的概念和作用原理 ,并由此引出具有 IP伪装功能的防火墙。在此基础上 ,详细论述了 Windows系统的 IP伪装防火墙的构建方法 ,对该防火墙的原理、过滤规则和执行过程进行详细论述     

基于Nave Bayes模型的垃圾邮件过滤方法

采用信息增益进行特征选择,以改进的朴素贝叶斯分类算法进行邮件分类.利用文本特征估算文本属于两种类型的偏测度,以此构造二维文本空间.将文本映射为二维空间中的一个点,将分类算法看作是在二维空间中寻求一条分割直线,根据文本点到分割直线的距离来判断该邮件为何类邮件.     

基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法

朴素贝叶斯分类算法的特征项间强独立性的假设在现实中是很难满足的.为了在一定程度上放松这一假设,提出了基于特征相关的改进加权朴素贝叶斯分类算法,该算法采用一种新的权重计算方法,这种权重计算方法是在传统词频反文档频率(TF-IDF)权重计算基础上,考虑到特征项在类内和类间的分布情况,另外还结合特征项间的相关度,调整权重计算值,加大最能代表所属类的特征项的权重,将它称之为TF-IDF-FC权重计算.与基于传统TF-IDF权重的加权朴素贝叶斯分类算法和其他常用加权朴素贝叶斯分类算法比较,如基于属性加权的朴素贝叶斯分类算法,这种算法的分类效果均有一定的提高.     

图片型垃圾邮件过滤分析系统设计和实现

从垃圾邮件图片的基本特性入手,选取图片的简单属性作为过滤特征对图片型垃圾邮件进行过滤.同时提出边缘灰度点比特征来提高过滤效率,该特征反映了图片中文字信息量的大小;其次,针对特征区间划分的问题,采用K均值实现特征区间的动态划分,得到粗糙特征区间(RFI)和提纯特征区间(PFI);最后,针对PFI提出一套快速判分的过滤机制,同时针对RFI提出一套基于SVM的过滤机制,该过滤机制的准确度可以达到98.396 6%.模型中选取的特征只需一次扫描就可以完成提取,满足了过滤系统时效性上的需求.     

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。