反垃圾邮件技术分析及比较

本文首先介绍了垃圾邮件的危害,当今垃圾邮件的特点和发送技巧,重点分析比较基于内容的关键字过滤、贝叶斯分析、邮件指纹过滤方法实现原理,以及意图分析,协议分析方法的实现原理;通过对对多种技术比较,对新型反垃圾邮件系统的发展方向进行展望与预测。     

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.     

基于语义单元表示树剪枝的关键字过滤方法

传统的关键字过滤技术满足了人们一定的需要,但是其灵活性差,效果有限,难以识别和过滤变形过的关键字. 本文将语义单元应用在网络监测中,提出了一种新的关键字过滤方法. 这种方法可以有效地识别和过滤网络中经过变形的关键字,其时间复杂度为O(L)而非O(LN),其中L是文本的长度,N是关键字集的规模,即无论关键字集有多么大的规模,算法消耗的时间是固定不变的,这对网络监测和信息过滤有着较强的实用性.     

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。     

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.     

基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法探讨

讨论了邮件过滤模块,通过分析研究该模块中垃圾邮件关键词的统计概率分布,提出了基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法,并对该算法的合理性和复杂度进行了分析。可以根据垃圾邮件内容的特征,建立贝叶斯概率模型,计算出一封邮件是垃圾邮件的概率,从而判断其是否为垃圾邮件。     

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.     

基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法探讨

讨论了邮件过滤模块,通过分析研究该模块中垃圾邮件关键词的统计概率分布,提出了基于贝叶斯概率模型的邮件过滤算法,并对该算法的合理性和复杂度进行了分析.可以根据垃圾邮件内容的特征,建立贝叶斯概率模型,计算出一封邮件是垃圾邮件的概率,从而判断其是否为垃圾邮件.     

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。     

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.      

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.     

基于多分形分析和主动学习反馈算法的图片垃圾邮件过滤

图片垃圾邮件通常由随机变形技术制作,人眼认为内容相同但计算机认为不同,导致常规反垃圾邮件技术 无法阻止这类垃圾邮件.根据图片垃圾邮件必然具有相似性、大量性和可变性的特点,提出了一种综合多向小波金 字塔多分形分析算法和主动学习反馈驱动半监督支持向量机算法的创新图片垃圾邮件过滤方法.实验结果表明, 该方法容易与常规反垃圾邮件系统相结合,而且该方法的效率高、准确性好、假阳性低,通过重复训练,可进一步 提高准确性、降低假阳性,适合用于对抗性学习和垃圾邮件过滤     

嵌入式网络终端的神经网络邮件过滤技术

针对垃圾邮件的特征以及嵌入式系统的特点,提出了一种基于BP神经网络电子邮件过滤技术,通过调试、改进和减裁,最后将其移植到嵌入式系统上,测试结果说明该技术可以在嵌入式系统有限资源上较成功地过滤垃圾邮件.     

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.     

基于在线排序逻辑回归的垃圾邮件过滤

垃圾邮件过滤是网络信息处理中的重要问题,基于机器学习方法的垃圾邮件过滤技术是目前的研究热点。现有研究一般将过滤问题视为二值分类问题进行解决,存在着模型优化目标和性能评价指标1-AUC不一致的问题,导致模型优化结果产生偏差,过滤性能受到很大影响。该文通过直接优化评价指标1-AUC来提升过滤器性能,将垃圾邮件过滤问题转化成排序问题进行建模,提出了在线排序逻辑回归学习算法,解决了在线学习中的邮件得分偏移问题;综合应用TONE算法和重采样技术,提出参数权重更新算法,解决模型学习中在线调整模型参数时的处理速度问题,满足垃圾邮件实时过滤的要求。在垃圾邮件过滤公开评测数据集上的实验结果表明,基于在线排序逻辑回归模型的过滤结果全面优于在线逻辑回归模型的过滤结果。     

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     

一种多算法协作式垃圾邮件过滤模型

电子邮件是网络应用的重要方面,但垃圾邮件也随之而来。单一过滤技术已难以适应垃圾邮件多变的特征,而层次化过滤效率难以保证。综合多种过滤技术、过滤性能优越的邮件过滤系统研究成为必然。本文提出一种均衡代价的多算法协作式邮件过滤模型,以使邮件过滤系统在保证效率的基础上获得较好的(1-ROCA)%性能。     

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.