垃圾邮件过滤技术

电子邮件已经成为人们日常生活中通信、交流的重要手段之一,但垃圾邮件问题也日益严峻,网民平均每天收到的垃圾邮件数量已超过了正常邮件.因此目前反垃圾邮件技术的研究成为了一个热门的话题.文中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,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.     

垃圾邮件过滤技术研究

电子邮件成为人们相互联系的一种重要方式,同时由于其本身所具有的开放性、低成本等特点使其成为无孔不入的垃圾邮件的一种重要传播途径。为了对抗日益泛滥的垃圾邮件,人们找到了许多方法,在分析了当前主流的反垃圾邮件方法,并比较几种方法优缺点的基础上,设计、实现了反垃圾邮件过滤软件。     

基于免疫的动态垃圾邮件过滤研究

本文基于生物免疫系统防御机制,探讨了将人工免疫原理应用于垃圾邮件过滤系统(IDSFS),通过动态生成垃圾邮件疫苗,提高系统的检出率.另外,针对传统邮件过滤系统存在的错误肯定率、错误否定率等不足及用户对邮件个性化处理的要求,引入用户反馈机制,使得系统精确率、正确率进一步提高.实验结果表明,该系统具有较强的自学习、自适应能力.     

一种基于人工免疫的垃圾邮件过滤算法

随着电子邮件日益广泛的使用,如何有效地解决严重的垃圾邮件问题已成为一个亟待解决的问题。受生物免疫系统自我保护机制的启发,提出了一种基于人工免疫的垃圾邮件过滤算法。在掌握现有信息处理技术方法的前提下,针对现有信息处理技术存在的问题,设计并通过仿真分析了系统的动态性与自适应性性能,并从理论和实验两个方面验证了这种方案的可行性与有效性。     

垃圾邮件过滤技术研究

自从互联网普及以来,电子邮件逐渐成为人们生活中便捷的通信手段之一。但随之产生的垃圾邮件泛滥成灾,垃圾邮件过滤技术逐渐成为网络信息安全研究领域的热点。本文首先对垃圾邮件过滤技术研究发展阶段作简要说明,然后从内容过滤、接入过滤、行为过滤等三方面对垃圾邮件过滤技术的研究现状进行综述,最后介绍现有过滤方案,同时讨论目前研究中遇的问题和挑战,并对未来的研究方向进行预测。     

Internet垃圾邮件过滤技术研究

通过分析垃圾邮件的来源，提出了过滤垃圾邮件的方法，建立了相应的过滤规则，并通过实验证明了该规则的有效性。     

垃圾邮件过滤技术研究

自从互联网普及以来,电子邮件逐渐成为人们生活中便捷的通信手段之一。但随之产生的垃圾邮件泛滥成灾,垃圾邮件过滤技术逐渐成为网络信息安全研究领域的热点。本文首先对垃圾邮件过滤技术研究发展阶段作简要说明,然后从内容过滤、接入过滤、行为过滤等三方面对垃圾邮件过滤技术的研究现状进行综述,最后介绍现有过滤方案,同时讨论目前研究中遇的问题和挑战,并对未来的研究方向进行预测。     

基于贝叶斯的垃圾邮件过滤算法设计研究

伴随电子邮件的普及与应用,垃圾邮件也越来越泛滥并受到了人们的广泛关注。文章对基于贝叶斯的垃圾邮件过滤器的关键性技术展开了具体的分析,并在改进贝叶斯过滤器后展开了相关实验,结果表明基于认知学习的贝叶斯方法是一种新型的邮件过滤算法,查全率与查准率均较高。     

垃圾邮件及其过滤技术概述

电子邮件已成为现代生活通信、交流的重要手段,也是INTERNET服务的主要内容之一,然而垃圾邮件问题日益严重,给用户带来重大损失,如何防范垃圾邮件已成为研究热点。本文主要讨论邮件传递过程的垃圾邮件过滤问题,简单介绍SMTP配置、IP过滤规则设置、用户过滤规则设置以及邮件过滤规则设置等邮件过滤技术。     

垃圾邮件过滤技术发展现状及展望

电子邮件随着Internet的发展给人们带来了方便,但随之而来的垃圾邮件也给人们带来了不少的烦恼。针对垃圾邮件技术的发展与现状,本文对目前的垃圾邮件过滤技术进行了分析,并指出垃圾邮件过滤的发展趋势。     

图像垃圾邮件的发展和防范

垃圾邮件一直困扰着人们,图像垃圾邮件是垃圾邮件的变种,其危害远远大于传统的文本类垃圾邮件.本文首先给出了图像垃圾邮件的定义,介绍了图像垃圾邮件的类型和特点,然后分析了图像垃圾邮件的演进过程,总结了图像垃圾邮件的构造方法,最后探讨了图像垃圾邮件的防范措施.     

基于朴素贝叶斯和层次聚类的两阶段垃圾邮件过滤方法

为降低对合法邮件的误判，提出一种基于朴素贝叶斯和层次聚类的两阶段垃圾邮件过滤方法。该方法将邮件划分为“合法邮件”、“可疑邮件”和“垃圾邮件”3类，在第一阶段，利用朴素贝叶斯算法速度快、分类性能好的优点，对邮件进行初步分类；在第二阶段，基于垃圾邮件的发送特征，利用层次聚类算法进行相似性比较。实验表明，该方法能够显著提高垃圾邮件的查准率，降低对合法邮件的误判，更加符合实际应用需求。     

一种基于神经网络和主动反馈的反垃圾邮件技术的研究

在分析传统垃圾邮件过滤技术的基础上,提出了一种基于神经网络和用户反馈的反垃圾邮件技术.通过引入用户反馈机制,使用神经网络分类方法,构建面向特定用户的过滤器,从而进行垃圾邮件过滤.实验证明,该方法能够有效地降低误报率,提高反垃圾邮件系统的可用性,具有较好的实用效果.     

一种高效垃圾短信过滤系统的实现

本文提出了一种适用于对互联网发送的垃圾短信进行监控和过滤的解决方案,该方案根据短信日发送频度、短信内容、短信长度等特征,采用模糊匹配和频度监控相结合的方法进行短信监控和过滤.系统中创新性地提出了内容预变换、关键字加权控制频度等方法,相比传统方法而言,本系统在过滤准确度和误判率两方面的指标均获得大幅度提升.     

垃圾邮件过滤技术分析

主要介绍基于邮件的过滤技术,对目前邮件过滤采用的模式———单机模式和将来可能采用的模式———网络模式做了个评估,并重点介绍了在单机模式中的一种基于邮件内容的过滤算法———贝叶斯算法,以及这种算法的不足和改进。     

基于查询性能预测的案例库维护策略

案例库维护是基于案例推理系统的重要组成部分。针对此将查询性能预测思想应用于基于案例推理系统的案例库维护中,设计了案例增加策略及案例删除策略,分析了基于异构案例的组织方式,重点论述了案例检索日志的构建方法。实验结果表明,该方法能够使案例库维护具有较好的自适应性。     

基于案例的模糊推理机设计

为了满足实际问题对专家系统的要求,首次将案例推理融合到模糊推理机中,通过详细阐述推理机的构造和工作流程设计方法,提出了一种新的模糊推理机制,并最终给出了面向对象的类实现方法.     

基于多特征模糊关联的垃圾邮件过滤方法

提出一种基于多特征模糊关联的垃圾邮件过滤方法.该方法分为预处理和实时处理两个阶段,在预处理阶段,分析训练样本集,提取邮件的发送源特征和文本特征的典型特征值集合,计算典型特征值与合法邮件类、垃圾邮件类之间的模糊关联度.在实时处理阶段,根据待分类邮件所包含的特征值,计算邮件的类支持度,然后利用Dempster-Shafer 证据理论实现多个特征的分类融合与判决.实验结果表明,此方法能有效提高垃圾邮件过滤的查全率和查准率.     

基于贝叶斯公式的最小损失垃圾邮件过滤算法

为了减少将合法邮件误判为垃圾邮件的误报率及将垃圾邮件误判为合法邮件的漏报率的损失，首先基于现有的文本特征提取评估函数：期望交叉熵及互信息提出一种新的评估函数。利用此函数可提取到更具有代表性的邮件特征向量。在此之上提出一种基于贝叶斯公式可减少损失的垃圾邮件过滤方法。经过仿真测试后，发现基于新评估函数的新方法可有效降低误报率和漏报率。