倡导绿色上网 营造健康的网络生活

网络在人们的生活、生产中发挥着重要的作用。分析了网络安全问题,提出了营造健康网络环境的措施。     

反击垃圾邮件

中国互联网协会将以下邮件定义为垃圾邮件：邮件人事先没有提出要求或者同意接受的广告、电子刊物、各种形式的宣传品等宣传性的电子邮件；收件人无法拒收的电子邮件；隐藏发件人身份、地址、标题等信息的电子邮件：含有虚假的信息源、发件人、路由等信息的电子邮件。     

基于特征域词频的邮件过滤方法的研究

出了根据邮件特征域信息和特征词频进行垃圾邮件过滤的新方法，并介绍在该方法中的文本特征选取、特征词典构造以及基于TF的权值计算等相关技术，以及改进的文本相似度计算概率模型.实验表明该方法在邮件过滤的查全率、查准率等几个性能评价指标上，比传统的Rocchio方法有了明显改善.     

因特网上的第一封垃圾邮件

据统计，全世界的企业和公司每年在处理垃圾邮件方面耗资巨大，高达80亿一100亿美元。以2003年为例，全球的垃圾邮件为4420亿封，数量之多，令人震惊。在中国，邮件用户今年以来平均每人每周发送9.6封邮件，收到12.6封邮件，收到19.3封垃圾邮件(占邮件总量的60.5％)。     

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.     

代价敏感多主题学习的邮件过滤算法

针对传统邮件分类模型中较少对邮件主题进行描述和分析的问题,提出一种代价敏感多主题学习的邮件分类算法,用以实现垃圾邮件过滤.首先,基于LDA(潜在狄利克雷分布)对邮件的多个主题进行提取,对邮件语义进行描述;其次,利用CS-SVM(代价敏感支持向量机)对邮件进行代价敏感学习,实现对不同类别邮件的惩罚;最后,结合MI-SVM(多示例支持向量机)进行代价敏感的多主题学习,实现邮件分类.实验采用四组ling-spam处理数据集.实验结果证明:该分类算法较比传统邮件分类算法,可以取得更高的准确性、特异性与敏感性.     

企业网络安全：防火墙还是免疫墙？

大概地来说，企业网络安全分为两个大的层次——网络基础安全和应用安全。 网络基础安全的产品方案包括防火墙、免疫墙、UTM、防毒墙等。应用安全包括的是上网行为管理、垃圾邮件过滤、VPN等。从这个角度对企业网络安全进行解释，也许能够对其有一个大致的概念划分。     

加强Sendmail邮件传输服务器安全性的研究

提出了一种基于Linux操作系统的邮件过滤服务器加强安全性的方法,在对邮件传输服务器软件Sendmail做了研究之后,给出了一系列使得邮件服务器更加安全可靠的解决方案.该方案能够在有效地抵制垃圾电子邮件的基础上,提高Sendmail邮件传输服务器的负载能力、抗攻击能力,并具有有效的流量控制功能.     

一种用于垃圾邮件过滤的中文关键词匹配算法

根据垃圾邮件过滤技术的现状,分析了常用的传统关键词匹配算法的弱点,在此基础上设计了一种改进     

基于粗集的邮件自动分类系统研究

电子邮件给人们带来极大便利的同时,垃圾邮件的日益泛滥,也给人们带来了极大的不便和危害。本文使用基于粗集最优属性约简方法对邮件集进行特征维数压缩,在不影响条件属性分类能力的情况下,利用粗糙集约简化简决策表,得到一个规则,利用规则可以对新加入的邮件进行自动分类,试验结果表明该方法是行之有效的。