摘要
在对反垃圾邮件产品进行测试时,测试邮件样本的选择极为重要,人工进行筛选的方法因其工作量大且带有明显的主观性而不可取。本文以反垃圾邮件产品常用的判断垃圾邮件的贝叶斯方法来筛选测试邮件样本,提高了测试的针对性和科学性,通过文中的实验也证明了该方法在筛选邮件方面的有效性。
出处
《信息网络安全》
2010年第10期56-58,共3页
Netinfo Security
参考文献3
-
1I.Androutsopoulos,J.Koutsias,K.Chandrinos,G.Paliouras,and C.Spyropoulos.An evaluation of naive bayesian anti-spam filtering[C].In Proceedings of the Workshop on Machine Learning in New Information Age,Barcelona,Spain,2000.
-
2Androutsopoulos,I.Paliouras,G.Karkaletsis,V.Sakkis,G.Spyropoulos,C.and Stamatopoulos,P.2000c.Learning to filter spam e-mail:A comparison of a naive Bayesian and a memory-based approach[C].In Proceedings of the Workshop on Machine Learning and Textual Information Access,4th European Conference on Principles and Practice of Knowledge Discovery in Databases(PKDD 2000)(Lyon,France),H.Zaragoza,P.Gallinari,and M.Rajman,Eds.1-13.
-
3Adam L.Berger,Vincent J.Della Pietra,Stephen A.Della Pietra,A maximum entropy approach to natural language processing[J].Computational Linguistics,v.22 n.1,1996.
同被引文献5
-
1李雄伟.基于性能分析的网络攻击效果评估方法研究[J].电子对抗技术,2005,20(3):39-42. 被引量：4
-
2Roughan M, Sen S, Spatscheck O, et al. Class-of-service mapping for QoS: a statistical signature-based approach to IP traffic classification[C]. Proceedings of the 4th Internet Measurement Conference (IMC' 04), Oct 25?27, 2004, Taormina, Italy. New York, NY, USA: ACM, 2004.
-
3李少酋.基于贝叶斯理论的数据挖掘方法在电子邮件分类中的应用研究[EB/OL].http://wenku.baiducom/view/6b84171da300a6c30c229fe8.html.2007-01-01/2012-07-12.
-
4ERMAN J, ARLITT M, MAHANTI A. Traffic classification using clustering algorithms[C]. Proceedings of the. 2006 SIGCOMM Workshop on Mining Network Data, Pisa, Italy, 2006: 281-286.
-
5林平,余循宜,刘芳,雷振明.基于流统计特性的网络流量分类算法[J].北京邮电大学学报,2008,31(2):15-19. 被引量：20
-
1慎选反垃圾邮件产品——敏讯科技谈电子邮件安全整体解决方案[J].网管员世界,2006(10):104-104.
-
2方卫东,董守斌,隆承志.如何评测系统性能?[J].中国教育网络,2008(6):20-21.
-
38款反垃圾邮件产品和方案[J].微电脑世界,2005(3):117-119.
-
4卡巴斯基发布最新反垃圾邮件软件开发工具[J].计算机与网络,2012,38(10):67-67.
-
52008年反垃圾邮件产品全球收入将破17亿[J].互联网天地,2005(3):3-3.
-
6如何选购反垃圾邮件产品[J].电子出版,2004(8):66-66.
-
7向农.Exchange对付垃圾邮件的新招[J].微电脑世界,2003(23):23-23.
-
8企业用户选择反垃圾邮件产品和方案攻略[J].微电脑世界,2005(3):120-121.
-
9采用技术手段应对垃圾邮件[J].电子出版,2004(7):58-60.
-
10陈启祥,李恩全.基于AR模型的筛选测试[J].软件导刊,2008,7(5):32-34.
