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相似文献
 共查询到20条相似文献,搜索用时 31 毫秒
1.
目前对垃圾邮件的过滤主要有基于内容、基于IP地址和基于规则等方法,这些方法对垃圾邮件的过滤起到了一定作用。但单种邮件过滤技术只是针对邮件的某种属性进行过滤,因而造成邮件过滤判断的片面性。对此,设计了基于陪审团机制的邮件过滤系统。在这个系统中,各种现有的邮件过滤器对邮件的过滤结果,并非邮件过滤的最后结果,而是作为该系统的邮件过滤判断的一个输入值,最后根据系统所定的计算规则得出邮件的最终过滤结果。  相似文献   

2.
从探究垃圾邮件现象出现的本质出发,剖析现有的反垃圾邮件技术,重点研究了多Agent技术在反垃圾邮件中的应用。通过对现有技术条件和应用环境的分析,多技术的融合、交叉与协作处理垃圾邮件是最有效的方法,应用也最广泛。然而,多种技术模块化的结合面对越来越高明的垃圾邮件发布者已经突显出它的弱点,多Agent技术为垃圾邮件过滤系统的设计提供了新的思路。在现有技术的基础上,研究了多Agent智能垃圾邮件过滤系统,主要研究内容为:利用多Agent系统的自学习和协同工作的特性,使得多种垃圾邮件过滤技术既能独立运行,也能协同工作,并通过反馈学习,不断更新对垃圾邮件特征的认识,从而提高垃圾邮件过滤系统的性能和准确率,构造出了基于多Agent智能垃圾邮件处理系统模型,提出了明确的反垃圾邮件技术应用建议。  相似文献   

3.
基于内容的垃圾邮件过滤技术综述   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对垃圾邮件泛滥成灾的现状,综述了以邮件内容为主要过滤对象的垃圾邮件过滤的相关技术,通过各种技术的实验比较,总结了各自的过滤效果,从而为今后开发高水平的垃圾邮件过滤系统提供了一个基础平台。  相似文献   

4.
基于机器学习的垃圾邮件过滤技术   总被引:1,自引:0,他引:1  
垃圾邮件给人们的生活带来了极大的危害,为了制止垃圾邮件的进一步扩散,研究者们提出大量的检测算法.本文首先分析了垃圾邮件过滤的一般步骤,再对机器学习算法在垃圾邮件过滤技术中的应用进行了全面分析,最后对邮件过滤技术研究方向进行展望.  相似文献   

5.
介绍了垃圾邮件的现状,以及目前常见的反垃圾邮件的方法。针对贝叶斯算法的特点,介绍使用贝叶斯过滤的方法实现垃圾邮件的过滤技术。  相似文献   

6.
在信息技术飞速发展的今天,电子邮件作为一种快捷,经济的通信方式得到了普及,但随之而来垃圾邮件问题也愈加严重。邮件中包含的广告、不良信息甚至是病毒,会对用户造成更大的危害。本文通过对当前反垃圾邮件技术的研究,选取关键字过滤、黑白名单过滤与贝叶斯过滤三种过滤法来实现一个反垃圾邮件管理系统,旨在帮助用户过滤垃圾邮件,获取更好的邮件使用体验。  相似文献   

7.
李爽 《科技通报》2012,28(4):180-181
针对传统的朴素贝叶斯算法对垃圾邮件的过滤率不高等问题,提出了一种基于最小风险贝叶斯网络垃圾邮件信息过滤技术,提出的最小风险贝叶斯能够减少正常邮件判为垃圾邮件的风险,最后实验表明,与传统的算法相比较,本文提出的方法过滤效果有较大的提高。  相似文献   

8.
电子邮件已渐渐在网络通信中扮演极其重要的角色,成为构建Internet的基石之一。本文在对垃圾邮件做了简单介绍的基础上,分析了垃圾邮件在我国肆意泛滥的严重危害,并论述了现今被广泛使用的几种主流反垃圾邮件过滤技术。  相似文献   

9.
赵凯 《科技通报》2012,28(6):85-86
电子邮件是人们交流的主要方式之一,但垃圾邮件的泛滥给使用者带来了很大的困扰。鉴于传统过滤技术的缺点,本文采用性能更优的Fuzzy-ID3方法对邮件进行分析,通过提取邮件的特征信息、数据预处理等步骤,得到一棵修剪后的模糊决策树,并转换为的邮件分类规则,使用这些规则可以提高邮件分类的准确性及效率。  相似文献   

10.
垃圾邮件的泛滥,导致大量的网络资源被占用,影响了电子邮件通信的正常秩序,已经成为全球互联网治理工作的一大难题.由于该问题日益严重有必要将其作为网络安全关键技术之一加以研究,本文从基于IP层、SMTP协议和内容过滤三类方法对反垃圾邮件做技术剖析,并对防范垃圾邮件提出了具体技术措施.  相似文献   

11.
基于单客户端的垃圾邮件过滤系统面对技术越来越高明的垃圾邮件发布者已经突现出它的弱点,多Agent技术为垃圾邮件过滤系统的设计提供了新的思路。旨在将Multi-agent技术和协同过滤的思想引入到垃圾邮件过滤系统中,设计一个多层次垃圾邮件过滤系统。该系统针对垃圾邮件一般群发给多人的特点,提取用户的操作和阅读速度进行反馈,利用他人的反馈结果进行协同过滤。  相似文献   

12.
甘宏  潘丹 《科技广场》2009,(11):24-26
基于贝叶斯方法在垃圾邮件处理上具有速度快、准确率高的优点,基于贝叶斯分类的垃圾邮件分类方法受到广泛的关注.我们主要研究制约中文邮件过滤效果的中文分词方法,比较基于统计的多种方法,并根据需要对其中几种算法进行改进.  相似文献   

13.
龚薇 《科技广场》2005,(5):99-101
简单阐述了垃圾邮件的定义、现状和危害,对目前垃圾邮件的主要几种过滤技术进行了全面介绍和分析,并指出了垃圾邮件过滤技术的发展趋势。  相似文献   

14.
电子邮件是最方便的交流方式,省钱、快捷。但正是由于Internet的自由性,所以电子邮件的安全越来越成为焦点话题。 邮件加密、解密 用Outlook 5.0进行邮件的安全传送。它主要是利用“数字签名”来确认发信人和收信人,具体操作如下: 1.写一封新邮件,选中“工具”→“数字签名”。 2.点击“发送”,如果你没有申请过数字签名,他会带领你去进行登记(必须在线)。 3.提示窗口出现以后,点击“获取数字标识”,连接指定网页,填写个人资料之后便可以得到数字签名,数字签名会自动驻入你使用的Outlook! 4.此后,你就可以发送带有数字签名的邮件,数字签名是唯一的,它可以证实你的身份!上面的方法只能用在Outlook上。另一妙招,那就是将要发送的邮件内容压缩成.zip格式就可以方便地加密了。 软件过滤 现在网上是天下大乱,只要一公布你的E-mail,自然而然就会收到许多垃圾邮件,这些垃圾邮件有些带有病毒,有些带有不良信息。但是只要学会了下面的方法,那就万事OK了! 1.Outlook用户: Outlook 5.0加强了对电子邮件的过滤功能,在工具栏中的“邮件规则”中有个“垃圾邮件”的设置栏,只要选中“打开垃圾邮件检测”就可以按照“邮件规则”的设置过滤邮件。还有一个“阻止发件人”的设置栏,可以详细设置拒收邮件的情况。收到一封垃圾信后,可以在“阻止发件人”栏添上阻止邮件的地域或其他资料,也可以直接点“工具”中的“阻止发件人”。 2.Foxmail用户:Foxmail3.0也加强了对垃圾邮件的过滤功能。在菜单条的“帐户”中有“过滤器”选项,打开它可以方便地建立过滤器的“条件”以及“动作”,还可以设置多个过滤器及其前后顺序,操作很简单。  相似文献   

15.
互联网的发展逐渐改变了人们的生活方式,电子邮件因其方便、快捷的特点已受到人们的青睐。但许多垃圾邮件同时也在网络中蔓延,占据了邮件服务器的大量存储空间,用户往往需要花费大量的时间去删除这些垃圾邮件。因此,研究邮件的自动过滤具有重要意义。邮件的自动过滤主要有基于规则和基于统计两种方式。而目前基于统计的过滤器中,常用的贝叶斯方法等是建立在经验风险最小化的基础之上,过滤器推广性能较差。支持向量机(SVM)是在统计学习理论的基础上发展而来的一种新的模式识别方法,在解决有限样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势。它不仅考虑了对推广能力的要求,而且追求在有限信息的条件下得到最优结果。因此,本文将支持向量机应用于邮件过滤,实验证明过滤效果较好。  相似文献   

16.
如何快速有效地防止垃圾邮件,使之有效地在个人和集体中发挥作用,是需要解决的问题.本文首先对垃圾邮件的危害作了简要论述,然后提出了一些个人防止垃圾邮件的方法,在反垃圾邮件一些旧技术基础上,提出了一些反垃圾邮件的最新技术.  相似文献   

17.
本文通过研究垃圾邮件的特征表示和过滤方法,设计了一种应用指纹特征向量表示方法和支持向量机(SVM)的最小序列最优化(SMO)方法的在线式邮件过滤器。在在线垃圾信息过滤上获得到了与传统方法相当的基础上,基于原始SMO算法提出了动态邮件样本工作集方法(DFSVM)对SMO的分类条件进行减弱,优化了在线过滤模式下的运算时间。  相似文献   

18.
围绕反垃圾邮件展开研究讨论,介绍了垃圾邮件的危害,分析了当前主流的反垃圾邮件技术以及反垃圾邮件的方案设计。  相似文献   

19.
垃圾邮件问题日益严重,受到研究人员的广泛关注。基于内容的过滤是当前解决垃圾邮件问题的主流技术之一。目前基于内容的垃圾邮件过滤主要包括基于规则的方法和基于概率统计的方法。本文综述了目前用于垃圾邮件过滤研究的各种语料和评价方法,并总结了目前使用的垃圾邮件过滤技术,包括决策树、RoughSet、Bayes、kNN、SVM、Winnow等等。实验结果表明:FlexibleBayes、SVM、Winnow方法是目前较好的垃圾邮件过滤方法,它们在评测语料上的结果已经达到很高水平,但是,要走向真正实用化,还有很多的工作要做。  相似文献   

20.
据中国互联网络信息中心(CNNIC)最新调查结果显示,目前我国网民平均每周收到正常电子邮件5.8封,而收到垃圾邮件的数量却高达7.9封,2003年,国内的邮件服务器共收到1500亿封垃圾邮件,尽管其中60%到80%被服务器过滤掉,但至少有470亿封最终流入用户的信箱。  相似文献   

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