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.     

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.     

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.     

基于免疫机制的病毒检测方法研究

借鉴生物免疫系统识别病毒的机制,特别是抗体指令系统多样性机制提出了一种改进的检测器动态进化自适应的免疫识别方法.不同于前人工作的另外一点是构成检测器的基因不是根据病毒的动态执行特征来提取,而是根据病毒可执行文件(PE文件)的静态信息提取的.给出了该方法的具体实现步骤,并对一些病毒进行了检测,试验表明该方法提高了检测率,降低了错误肯定率和错误否定率,同时具有较好的适应性.     

基于免疫的图形识别算法

本文提出了一种新型的基于免疫的图形识别模型并给出了相应的算法设计,定量的刻画了抗原、最佳抗体、成熟抗体、记忆抗体、免疫周期之间的演化情况,阐明了抗原提取、抗体特征库、成熟抗体、记忆抗体的产生方法,以及如何在解空间引入竞争机制.文章最后分析了此算法的时间复杂度.     

基于免疫算法的垃圾邮件过滤技术的研究

针对垃圾邮件的过滤,提出了一种基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法,并给出相应的实现算法。免疫算法具有很强的学习、识别、容错性、记忆和特征提取的能力,基于免疫算法的垃圾邮件过滤在动态性和自适应性等方面具有明显的优势,因此免疫算法较传统算法更加适用于针对于垃圾邮件的过滤。本文通过仿真实验验证了基于免疫算法的垃圾邮件过滤方法对垃圾邮件过滤的能力,实验结果表明,与传统算法贝叶斯算法的相比,基于免疫算法的垃圾邮件过滤更具有效性。     

基于免疫和代码重定位的计算机病毒特征码提取与检测方法

针对当前感染率高、威胁性极大的感染型计算机病毒,提出了一种基于免疫和代码重定位的计算机病毒特征码提取与检测方法.借鉴生物免疫系统机理,定义了计算机系统中的自体、非自体、抗体、病毒检测器、病毒基因等免疫概念,利用感染型病毒独特的代码重定位特性来提取病毒基因、构建病毒基因库,并在此基础上建立了自体/非自体、病毒基因库和病毒检测器动态演化模型.理论分析与实验结果表明,本方法有效克服了传统方法存在的自体集完备性问题和病毒检测器抗体完整性问题,因而比传统方法有更好的效率与适应性.      

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.     

基于人工免疫系统的检测器生成算法改进

研究了免疫检测器的生成机制,通过采用k平均聚类算法提取到的规则生成未成熟检测器,提出了将模糊逻辑理论运用到成熟检测器激活及记忆检测器生成的进化方法,改进了传统的以人工免疫为基础的入侵检测系统中随机生成未成熟检测器的算法.实验表明该方法能够提高检测器的检测性能,证实了该算法的有效性.     

基于多视角特征融合的中文垃圾微博过滤

微博中隐含着舆论热点等与特定话题相关的有价值的信息。因此,针对微博数据分析（如话题发现等）的工作成了当前的研究热点。由于微博内容和形式的高度自由,使得相关的研究工作面临着垃圾数据噪声大、有用数据提取难的问题。然而,目前针对非公共话题的中文垃圾微博过滤尚无有效方法。提出一种基于多视角特征融合的垃圾微博过滤方法。该方法首先从微博的结构和内容两个视角建立规则,再与微博文本分词结果进行融合构造复合特征,并以此对垃圾微博进行过滤。通过在真实数据集上的实验表明多视角融合的特征使得过滤效果有明显提升。     

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.     

基于用户反馈和增量学习的垃圾邮件识别方法

为了提高垃圾邮件识别的准确度,减少识别中的错判,提出了一种交互式垃圾邮件识别方法。该方法用一组具有特定权重的规则识别垃圾邮件,规则权重分布用改进遗传算法训练得到。增加用户与服务器间的交互,收集用户反馈的错判信息,根据反馈信息用增量学习动态调整规则权重。通过对SpamA ssass in扩展实现了该方法,并应用在邮件服务器上进行了测试。实验中在不影响垃圾邮件识别率的前提下,降低误判率约10%。实验结果表明:该方法不但能有效减少识别中的误判,而且避免了繁琐的重新训练,加快了规则权重的更新速度。     

基于知识积累方法的垃圾邮件过滤算法

由于垃圾邮件类型的不断变化,超出现有过滤算法模型中所采用的训练样本范围,造成过滤性能不断下降。因此,提出了一种基于知识积累方法的垃圾邮件过滤算法。利用KNN方法的惰性学习机制,将新型的垃圾邮件动态加入训练样本集中,以实现知识的不断积累过程。在此基础上,应用KNN方法对未知邮件样本进行精确匹配,以排除合法邮件的误判结果。实验表明算法具有较好的过滤性能。     

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。     

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.     

图像垃圾邮件中文本区域的自动提取方法

图像中的文本区域为判别图像垃圾邮件提供了重要依据.为了获得图像中的文本区域信息,提出了基于Hough变换提取图像中倾斜文本区域的算法和降低图像背景干扰的八邻域细小边缘去除算法,实现了一种不受图像中文本颜色、字体、大小、位置、方向限制的文本区域的自动提取方法.在包含100幅垃圾图像的数据集上进行提取图像文本区域的实验.实验结果显示,新方法具有良好的文本区域提取性能.     

垃圾邮件并行过滤模型的设计

随着网络的日益普及,垃圾邮件问题日趋严重,各种过滤垃圾邮件的算法也应运而生。简单贝叶斯方法计算简便,但受算法假设条件的限制,查全率和正确率都难以达到更高的层次;其他几种方法计算太复杂。将计算机理论中的“流水”概念引入到垃圾邮件分类器中,建立并行过滤模型,查全率和准确率都比较令人满意。     

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。