基于遗传算法和发送行为的垃圾邮件检测模型

提出了一个基于遗传算法和发送行为的垃圾邮件检测模型,它通过抽取出可疑垃圾邮件的发送行为特征信息,用遗传算法确定各个特征信息的权重,根据邮件的总权重来判断邮件是否是垃圾邮件。实验结果表明,该模型获得较好的垃圾邮件检测效果。     

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.     

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。     

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.     

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.     

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Exchange 2010的安全邮件系统设计与实现

电子邮件作为一种常用的通信方式在企业商务活动中有着非常重要的地位,它方便了企业内部与企业之间的沟通。但病毒、蠕虫、垃圾邮件、间谍软件和一系列更新、更复杂的攻击方法使电子邮件用户和企业所面临的安全性风险变得日益严重。文中以Microsoft Exchange Server 2010为基础,设计和实现了安全邮件系统所需要的网络拓扑结构,提出了邮件服务器与客户端数据传输安全解决方案,并使用Forefront Protection for Exchange Server实现对邮件病毒的清除和防垃圾邮件功能,使用Threat Management Gateway实现对邮件服务器访问控制及对企业网络访问的过滤,从根本上解决了邮件服务器安全访问问题。     

面向邮件网关类系统的电子邮件账户维护方法

随着互联网技术的飞速发展,电子邮件正成为一种普及、快捷、经济的通信手段.但与此同时,垃圾邮件也开始在互联网上泛滥.面向电子邮件网关的电子邮件过滤技术被广泛应用,但是电子邮件网关类系统与真正的邮件系统在物理位置上分离无法获得邮件账户信息,因此缺少一种快速有效的邮件账户维护方法.文中设计并实现了一种面向电子邮件网关类系统的邮件账户维护方法.该方法使网关能够过滤掉大量目标地址不存在的垃圾邮件.     

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.     

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．     

一种中文邮件过滤网关的设计与实现

目的设计一个基于SMTP的、位于邮件服务器前端的、对用户和管理员透明的垃圾邮件过滤网关,有效解决垃圾邮件泛滥。方法通过邮件预处理模块、过滤模块、管理模块完成整个过滤网关的设计与实现。结果与结论实验结果表明,本系统具有较好的过滤效果及过滤性能。并且本系统不直接依赖具体的邮件系统,能够和不同邮件系统实现简单集成,具有较强的可移植性。     

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。     

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.