垃圾邮件过滤

摘要： 互信息和朴素贝叶斯算法应用于垃圾邮件过滤时,存在特征冗余和独立性假设不成立的问题.为此,提出一种改进互信息的加权朴素贝叶斯算法.针对互信息效率较低的问题,通过引入词频因子与类间差异因子,提出一种改进的互信息特征选择算法,从而实现更高效的特征降维.针对朴素贝叶斯分类算法的独立性假设问题,在朴素贝叶斯分类时使用改进互信息值进行特征加权,消除部分朴素贝叶斯条件独立性假设对邮件分类的不利影响.实验结果表明,相比传统朴素贝叶斯算法,该算法提高了垃圾邮件过滤的精确度、召回率与稳定性.

摘要： 文本分类任务是自然语言处理领域中的一个重要分支任务,在现实中有着重要的应用,例如网络舆情分析、商品评论情感分析、新闻领域类别分析等等.朴素贝叶斯方法是一种常见的分类模型,它是一种基于贝叶斯定理和特征条件独立性假设的分类方法.本文主要探究文本分类的流程方法和朴素贝叶斯这一方法的原理并将这种方法应用到文本分类的一个任务——垃圾邮件过滤.

摘要： 针对垃圾电子邮件存在的安全隐患,对Linux系统下postfix垃圾邮件过滤方法进行深入研究,并在此基础上设计了结合smtp和ssl机制验证客户端发送邮件人的身份的方法.实验表明:该方法能够有效阻止垃圾邮件入侵用户邮箱,提高了邮件系统的安全性,实现了指定用户的邮件收发功能.

摘要： 针对垃圾电子邮件存在的安全隐患，对Linux系统下postfix垃圾邮件过滤方法进行深入研究，并在此基础上设计了结合smtp和ssl机制验证客户端发送邮件人的身份的方法。实验表明：该方法能够有效阻止垃圾邮件入侵用户邮箱，提高了邮件系统的安全性，实现了指定用户的邮件收发功能。

摘要： 提出一种基于邮件头信息的三支决策垃圾邮件过滤方法.该方法使用一种新的属性重要度度量方法,并用该度量方法将邮件头信息属性依据重要度大小进行排序,然后按属性重要度的大小顺序对邮件计算贝叶斯概率并进行三支决策.当信息较少以致不足以决策时,按属性重要度大小顺序增加新的属性信息以帮助进一步的决策,直到得到最后的邮件分类.对比实验结果表明,该方法是合理且有效的.%A method of three-way decision spam filtering was proposed in this paper based on the head information of E-mail.The head information is sorted by a new measurement of attribute significance.Bayesian probability based on the most significant attributes is computed to do the actions of three-way decisions.When the information is not enough to make decisions,more attribute information is added to the computing of Bayesian probability until the final decisions are made.The results of comparative experiments show that the new method is reasonable and effective.

摘要： 局域网邮件服务在办公自动化中占有配置简单、占用资源少、管理方便、数据安全、成本不高等优点,可以成为办公自动化的一项重要服务;但其面临着黑客、病毒、用户自身不慎等安全威胁.作为一名网络管理员,可以从主动寻找服务器弱点和加强服务器自身安全配置两方面,加强局域网邮件服务器的安全.另一方面,服务器的安全也涉及物理上的安全,因此要做好门禁、监控、消防等各方面的防范.

摘要： 电子邮件是现今生活中一种必不可少的交流方式,在给人们带来便利的同时也滋生了很多垃圾邮件.笔者的研究目的即实现对垃圾邮件的有效过滤.首先介绍了垃圾邮件的背景以及国内外研究现状,然后介绍相关技术,接下来设计了垃圾邮件的分类结构和流程,最后,通过样本集验证功能,计算准确度和召回率.

摘要： 朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤领域得到了广泛应用,该算法中,特征提取是一个必不可少的环节.过去针对中文的垃圾邮件过滤方法都以词作为文本的特征项单位进行提取,面对大规模的邮件训练样本,这种算法的时间效率会成为邮件过滤技术中的一个瓶颈.对此,提出一种基于短语的贝叶斯中文垃圾邮件过滤方法,在特征项提取阶段结合文本分类领域提出的新的短语分析方法,按照基本名词短语、基本动词短语、基本语义分析规则,以短语为单位进行提取.通过分别以词和短语为单位进行垃圾邮件过滤的对比测试实验证实了所提出方法的有效性.

摘要： 将基于邮件服务器的单个垃圾邮件过滤系统与建立的中央垃圾邮件管理系统(简称中央管理系统)连接，各个过滤系统将邮件样本和垃圾邮件特征上传给中央管理系统建立垃圾邮件样本库，中央管理系统借助自身的存储优势、计算性能、分析和挖掘能力从其垃圾邮件样本库中提取垃圾邮件特征，并对垃圾邮件特征进行分类管理，各邮件过滤系统从中央管理系统下载垃圾邮件特征，实现垃圾邮件特征全网同步共享。可以有效提升垃圾邮件防范的实时性，提高垃圾邮件的过滤效果。

摘要： 介绍了人工免疫学中危险理论的最新研究成果树突状细胞算法(DCA)及存在的缺点，并针对这些缺点作了3点改进使其能更好地适用于垃圾邮件过滤，最后提出一种适合该算法的危险信号生成方式。使用UCISpamBase数据集对改进后DCA和其它分类算法的测试表明，改进后的DCA有最高的分类准确率，贝叶斯分类和最大熵算法有较高的分类准确率但均低于改进后的DCA，另外的分类算法准确率都很低。

摘要： 本文考察了应用在垃圾邮件过滤中的特征选择方法——信息增益，期望交叉熵，文本证据权重和CHI算法，针对CHI算法进行分析和改进并应用到垃圾邮件过滤中。使用结合SVM建立的垃圾邮件过滤系统对CHI算法，信息增益，期望交叉熵，文本证据权重和改进的CHI算法的有效性进行了比较，最终实验证明，改进的CHI算法能够提高对垃圾邮件过滤的查全率，查准率和F测试值，从而验证这种方法是有效的。

摘要： 垃圾邮件过滤是网络安全领域的一个经典难题.在分析了传统垃圾邮件过滤技术不足的基础上,提出并使用机器学习领域经典的最大熵模型,对最能体现垃圾邮件特性的URL链接进行分类识别,实现了一种新型的基于URL分类的在线垃圾邮件过滤技术(URL-based spam filtering technique, UBSF).实验结果表明,该技术具有准确性高、误报率低以及适合实时在线处理的优点。

摘要： 垃圾邮件过滤就是在线对邮件做出Spam(垃圾)或Ham(非垃圾)的判断，这是一种根据客户反馈不断自学习的过程。本文通过抽取邮件的语言特征和行为特征构建多个简单过滤器，然后采用集成学习方法组合这些简单过滤器，获得了比简单过滤器更高的性能。实验表明单一特征学习的计算复杂性低、速度较快，而集成学习的效果更好。本文提出的将SVM集成学习用于邮件过滤的方法，在各种集成学习方法中效果最好。

摘要： 由于大量垃圾邮件的出现给用户带来极大的不便,文章提出以属性论方法为核心,结合使用"黑白名单法"和自定义规则来改善过滤效果.为了节省运算资源,系统采用索引结构组织特征库,并且引入了一种新的特征生成算法,得到"SPAM-vocabulary"和"LEGIT-vocabulary".接着以之作为定性基准,建立定性映射模型对邮件进行判别.实验证明,将属性论方法用于垃圾邮件过滤,具有独创性和可行性.

摘要： 本文从文本分类与信息过滤角度研究垃圾邮件过滤问题,介绍Winnow算法在垃圾邮件过滤中的应用,在PU1邮件语料和Ling-Spam语料上实验Winnow算法的性能,得到了较好的效果.实验表明,这种错误驱动的在线学习方法在垃圾邮件过滤上有较大的实用意义.

摘要： 本文从文本分类角度研究垃圾邮件过滤问题,介绍朴素贝叶斯算法在垃圾邮件过滤中的应用,在PU1邮件语料上实验贝叶斯算法的性能,得到了较好的效果.并比较特征数量、阈值和语料的预处理层次对结果的影响.

摘要： 提出了根据邮件特征域信息和特征词频进行垃圾邮件过滤的新方法,并介绍在该方法中的文本特征选取、特征词典构造以及基于TF的权值计算等相关技术,以及改进的文本相似度计算概率模型.实验表明该方法在邮件过滤的查全率、查准率等几个性能评价指标上,比传统的Rocchio方法有了明显改善.

摘要： 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。

摘要： 本发明公开了一种邮件系统、垃圾邮件处理器及标记垃圾邮件的方法，其中，所述邮件系统包括邮件服务器、邮件客户端和垃圾邮件处理器；所述邮件服务器作为邮件处理系统对邮件客户端收发的邮件进处理；所述邮件客户端用于收发邮件，并与所述垃圾邮件处理器进行交互，向所述垃圾邮件处理器提供邮件是否为垃圾邮件的信息；所述垃圾邮件处理器与所述邮件客户端进行交互，并根据从所述邮件客户端得到的信息，对所述邮件客户端确认的垃圾邮件进行标记。

摘要： 本发明实施例公开了一种过滤垃圾邮件的方法、装置及邮件服务器。该方法包括通过预设规则库包括的第一规则对新接收的邮件进行预判定，得到邮件的参考垃圾评分；获取以历史邮件为机器学习的训练样本，对第一规则进行训练生成的第一垃圾概率值；基于聚类算法，根据第一垃圾概率值计算得到邮件的第二垃圾概率值；根据第二垃圾概率值的取值范围生成对应的聚合规则，并对聚合规则进行数据挖掘得到聚合规则对应的垃圾分值；根据参考垃圾评分和垃圾分值的和，判断邮件是否为垃圾邮件，解决垃圾邮件误判或漏判的问题，可以提升反垃圾引擎过滤垃圾邮件的能力，减少垃圾邮件误判或漏判的可能性。

摘要： 本发明公开了一种邮件系统、垃圾邮件处理器及标记垃圾邮件的方法，其中，所述邮件系统包括邮件服务器、邮件客户端和垃圾邮件处理器；所述邮件服务器作为邮件处理系统对邮件客户端收发的邮件进处理；所述邮件客户端用于收发邮件，并与所述垃圾邮件处理器进行交互，向所述垃圾邮件处理器提供邮件是否为垃圾邮件的信息；所述垃圾邮件处理器与所述邮件客户端进行交互，并根据从所述邮件客户端得到的信息，对所述邮件客户端确认的垃圾邮件进行标记。

摘要： 接收/发送服务器反垃圾邮件的方法以及反垃圾邮件系统，涉及电子信息技术，特别涉及互联网电子邮件系统。本发明所要解决的技术问题是，提供一种反垃圾邮件的方法及系统，以尽量降低垃圾邮件的产生，解决垃圾邮件泛滥的问题。为此，本发明提供一种接收服务器反垃圾邮件方法，包括以下步骤：判断邮件的发送服务器是否处于健康邮件服务器列表内，如果是，接收邮件；如果不是，则拒绝接收邮件，并返回提示信息。本发明可以在不变动现有邮件传输协议、无需对邮件进行内容分析过滤、对正常邮件用户影响极小的情况下，将垃圾邮件的平均收取量降到可以忍受的程度，并且不会因本方案的原因而失去任何一封正常邮件。

摘要： 本发明实施例公开了一种过滤垃圾邮件的方法、装置及邮件服务器。该方法包括通过预设规则库包括的第一规则对新接收的邮件进行预判定，得到邮件的参考垃圾评分；获取以历史邮件为机器学习的训练样本，对第一规则进行训练生成的第一垃圾概率值；基于聚类算法，根据第一垃圾概率值计算得到邮件的第二垃圾概率值；根据第二垃圾概率值的取值范围生成对应的聚合规则，并对聚合规则进行数据挖掘得到聚合规则对应的垃圾分值；根据参考垃圾评分和垃圾分值的和，判断邮件是否为垃圾邮件，解决垃圾邮件误判或漏判的问题，可以提升反垃圾引擎过滤垃圾邮件的能力，减少垃圾邮件误判或漏判的可能性。

摘要： 本发明涉及一种垃圾邮件处理系统，包括设置在邮件服务器SMTP中的垃圾邮件过滤器模块、病毒分析器模块，还包括：(1)邮箱监视器模块，用于监视邮箱操作行为，对邮件分检；(2)按邮件地址记录有邮件信任度数值的信任度数据库；以及(3)信任度评判模块，该模块调用信用度数据库中存储的当前邮件的信任度值与预定的参考信任度数值比较分检当前邮件；邮箱过滤器模块根据过滤器模块，病毒分析器模块，以及信任度评判模块对邮件的处理结果，修改信任度数据库中存储的该邮件的信任度数值，降低被分检为垃圾邮件的邮件信任度值，升高被分检为正常邮件的邮件信任度值。应用本发明的系统能够提高对邮件的处理、分检效果，增强对恶意来访的防范。

摘要： 本发明提供基于邮件服务器的垃圾邮件过滤系统，包括多个邮件过滤器及依次连接其后的邮件服务器、邮件客户端，多个所述邮件过滤器通过互联网还同时连接有中央管理器，所述中央管理器、邮件过滤器分别都包括样本管理模块、特征管理模块，且所述中央管理器的样本管理模块、特征管理模块通过互联网相应与邮件过滤器的样本管理模块、特征管理模块分别连接。本发明可以实现垃圾特征全网同步共享，有效提升垃圾防范的实时性，提高垃圾邮件的过滤效果。

摘要： 本发明涉及一种垃圾邮件处理系统，包括设置在邮件服务器SMTP中的垃圾邮件过滤器模块、病毒分析器模块，还包括：(1)邮箱监视器模块，用于监视邮箱操作行为，对邮件分检；(2)按邮件地址记录有邮件信任度数值的信任度数据库；以及(3)信任度评判模块，该模块调用信用度数据库中存储的当前邮件的信任度值与预定的参考信任度数值比较分检当前邮件；邮箱过滤器模块根据过滤器模块，病毒分析器模块，以及信任度评判模块对邮件的处理结果，修改信任度数据库中存储的该邮件的信任度数值，降低被分检为垃圾邮件的邮件信任度值，升高被分检为正常邮件的邮件信任度值。应用本发明的系统能够提高对邮件的处理、分检效果，增强对恶意来访的防范。

摘要： 本发明公开了一种基于特征和内容的垃圾邮件过滤方法，包括步骤：A)、初始化系统及运行前准备；B）、邮件解析，邮件解析方式包括邮件文件加载后解析或通过smtp协议命令方式接收到邮件数据后解析；C）、邮件预处理，主要是对解析后邮件文本先进行预处理，对邮件文本的字符进行转换成为标准字符格式；D)、邮件的特征和内容的token提取；E)、对提取的token进行处理，根据配置指定的贝叶斯计算公式进行计算，最终计算的概率超过阀值，就认为是垃圾邮件，否则是非垃圾。本发明的学习阶段时根据垃圾邮件和非垃圾邮件样本，能够自动智能调整邮件特性，减少了邮件的误判性。

摘要： 本发明提供基于邮件服务器的垃圾邮件过滤系统，包括多个邮件过滤器及依次连接其后的邮件服务器、邮件客户端，多个所述邮件过滤器通过互联网还同时连接有中央管理器，所述中央管理器、邮件过滤器分别都包括样本管理模块、特征管理模块，且所述中央管理器的样本管理模块、特征管理模块通过互联网相应与邮件过滤器的样本管理模块、特征管理模块分别连接。本发明可以实现垃圾特征全网同步共享，有效提升垃圾防范的实时性，提高垃圾邮件的过滤效果。