基于XGBoost算法的垃圾短信分层分级治理体系

为有效整治垃圾短信,不断提升不良信息治理的精准性,文章基于XGBoost算法构建了一套科学的分层分级垃圾短信治理体系。通过对用户入网、消费、通信行为等特征进行建模与运算,识别出用户发送垃圾短信的风险系数,并定义了六级用户。分级名单生成后,依托于垃圾短信拦截系统的分级策略管理功能,分别设置相匹配的拦截策略。在加大对中高危用户的识别和拦截力度的同时,有效降低了高价值用户因不良信息治理导致被误拦截的风险。该治理体系应用于辽宁移动管理实际以来,垃圾短信平均投诉量降幅34.82%。误关停投诉率稳定在0.1%以内。一至三级高价值客户群关停投诉量降幅27.43%。     

基于贝叶斯神经网络的垃圾邮件过滤方法

垃圾邮件过滤是当前互联网应用中急需解决的一个重要课题，日益受到人们的关注。本文提出了一种基于贝叶斯神经网络BNN(Bayesian Neural Network)的垃圾邮件过滤方法，利用贝叶斯推理和神经网络相结合的贝叶斯神经网络算法对用户给定的正常／垃圾邮件集合进行训练，得到邮件过滤模型。并且提出了一种有效的特征选择方法，采用信息增益准则，有效降低了特征维数。经过实验测试，本文提出的方法可以实现对垃圾邮件的有效过滤。     

垃圾邮件控制-"首次验证法"

针对目前垃圾邮件泛滥的趋势,作者提出了一种新颖的垃圾邮件控制方法-"首次验证法".通过使用邮件策略文件来阻止邮件来源伪造;通过使用首次验证以及信任指数和联系人列表来保证对合法邮件的干扰性降低到最小,同时也对垃圾邮件发送者产生致命打击.鉴于篇幅,全文只是对"首次验证法"的简单介绍,最后给出了作者对于此方法的可行性分析.     

基于文本分类技术的垃圾邮件识别系统

文章介绍了一个基于文本分类技术识别垃圾邮件系统的体系结构，并介绍了该系统涉及到的中文信息处理、文本特征选取、朴素贝叶斯分类器等关键技术。最后，文章给出了针对部分垃圾邮件的处理结果。结果表明，该方法对于垃圾邮件的识别，具有较好的效果。     

垃圾邮件分析及其应对策略的探讨

当今网络安全问题在电子邮件系统方面表现尤为突出，垃圾邮件的发展给社会、经济及技术带来了非常恶劣的影响。首先对垃圾邮件的的产生和垃圾邮件的现状做了分析；阐述了垃圾邮件的技术根源及其影响；对现阶段反垃圾邮件处理技术及方法做了归纳总结．同时给出了自己的一些看法和观点。     

以信令技术实现对不良信息的实时管控

信令引擎技术的MPM信令监控模块，在短信传输的必经链路上增设消息处理机（MPM）信令监控模块，实现了对垃圾短信在信令层实时的技术封堵，突破了以往只能监控本省接入号码的局限。尤其占投诉量三分之二强的省际垃圾短信得到有效封堵，为净化短信环境、提高网络与信息安全产生了良好作用，节省了大量的网络互通改造投资。     

垃圾邮件及反垃圾邮件技术研究

当前,垃圾邮件日益泛滥,严重损害了互联网服务提供商、企业和消费者的利益。论文介绍了垃圾邮件的危害,并探讨了分别在邮件系统服务器端及客户端部署实施的各种反垃圾邮件技术和手段。     

骚扰电话治理形势分析与风险应对研究

本文对运营商骚扰电话治理工作以及当前的治理形势进行梳理,总结归纳了骚扰电话治理面对的风险与挑战,分析并提出了骚扰电话治理的发展方向,为下一步骚扰电话治理工作提供了思路.     

垃圾短信治理技术应用

垃圾短信目前依然是困扰用户和运营商的一大问题。本文根据运营商治理垃圾短信的现状,采用了基于用户行为特征的垃圾短信治理策略管理的技术和开启行业应用短信网关前转消息主叫号段鉴权的方法,有效提高垃圾短信的拦截效率,降低误拦率,取得了良好的社会效益。     

浅析移动通信网垃圾短信的趋势和治理

通过挖掘目前四川联通移动通信网上的日常短信数据,分析垃圾短信的源头和趋势,建立了二维矢量模型并对大量群发号码进行过滤,尝试使用基于朴素贝叶斯算法的运营商策略和垃圾短信治理方案,在实际短信维护工作中取得了较好的效果。