如何识别欺骗性垃圾邮件的分析研究

近年来,电商平台收集的客户商品反馈邮件中常包含欺骗性内容,严重干扰了电商平台的商品质量监管工作。为解决这一问题,本文比较了三种针对欺骗性意见垃圾邮件的特征提取方法,并构建了一个包含负面情绪评论的欺骗性意见垃圾邮件数据集。基于该数据集的实验结果表明,RoBERTa 语言模型能够提取更深层次的文本特征,结合常见的文本分类技术,即可有效检测负面的欺骗性意见。RoBERTa 模型展现了最佳的整体性能,对欺骗性意见垃圾邮件的过滤具有重要价值。

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。

一种基于内容和ERNIE3.0-CapsNet的中文垃圾邮件识别方法

针对目前中文垃圾邮件识别方法中的深度学习检测方法词向量表示不足和特征提取丰富度欠缺的问题,提出融合ERNIE3.0预训练模型的胶囊神经网络改进识别模型——ERNIE3.0-CapsNet.对于中文垃圾邮件内容文本,利用ERNIE3.0生成对于知识具备优异记忆和推理能力且语义丰富的词向量矩阵,再使用胶囊神经网络进行特征提取及分类,对于胶囊神经网络,改进了结构并使用GELU作为其动态路由的激活函数,设计了5组同类模型和4组激活函数的对比实验.在开源的TREC06C中文邮件数据集上,提出的ERNIE3.0-CapsNet模型效果在总体上表现突出,其准确率达到99.45%.实验结果表明,ERNIE3.0-CapsNet优于ERNIE3.0-TextCNN,ERNIE3.0-RNN等方法,证明了该模型在中文垃圾邮件识别效果的有效性和优异性.

质量检测机构防垃圾邮件网关的运用

本文分析了质量检测机构垃圾邮件防护方面存在的一些安全隐患,提出了运用梭子鱼(Barracuda)邮件网关对其进行防护及加固。引入了垃圾邮件定义、特征、类型,垃圾邮件过滤技术等概念,详细分析了各种防护过滤技术手段,从而确保整体邮件往来的顺畅及安全。

基于BERT-SELFATT-CNN模型的垃圾邮件分类方法

针对传统垃圾邮件分类方法中使用静态词向量不能解决一词多义、长序列信息特征提取不足等问题,提出了一种基于BERT-SELFATT-CNN模型的垃圾邮件分类方法。使用动态文本表示方法BERT对邮件内容进行预训练,并生成带有上下语义信息的词向量,经过能够并行计算的自注意力机制层计算词与词之间的相似度去挖掘句子长距离信息,将生成的隐藏层向量输入到CNN网络提取向量局部特征。在中文垃圾邮件数据集上与已有模型进行对比实验,结果表明该模型在精确度、召回率和F1值上均有提高,模型训练速度也得到提升。

一种基于人工免疫的多层垃圾邮件过滤算法

随着电子邮件日益广泛的使用,如何有效地避免和防范垃圾邮件的侵扰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,本文提出了一种基于人工免疫的多层垃圾邮件过滤算法,利用分层检测的思想来过滤垃圾邮件.文中给出了针对多层过滤算法中获得性免疫层的垃圾邮件过滤测试实验,实验结果表明本算法在垃圾邮件过滤中能得到较高的召回率、精确率和正确率.文中也指出了可以通过合理地设置各检测器层之间的与或关系来得到更好的垃圾邮件过滤效果.

基于文本区域特征的图像型垃圾邮件过滤算法

垃圾邮件图像中通常含有大量文本区域,且这些区域常含有较多区分能力强的特征。提出一种基于图像中文本区域特征的垃圾邮件图像识别算法。首先提取出图像中文本区域的特征,包括:文本区域数量和面积、色饱和度、文字数量和颜色数量,以及图像的一些属性特征如图像面积等;然后利用支持向量机分类算法来识别垃圾邮件图像。实验表明,对于真实的邮件图像集,算法能够识别出98.5%的垃圾邮件图像,且正确率超过98%。

图像型垃圾邮件过滤技术综述

从基于图像特征的图像型垃圾邮件的检测难点入手,总结了目前用于识别垃圾邮件的图像特征,将其归类为文件属性、图像属性等八类特征。对已经用于图像型垃圾邮件分类的五种分类算法,包括支持向量机、决策树法、最大熵模型、D-S证据理论、贝叶斯算法进行了理论分析与效果比较。最后对图像型垃圾邮件过滤技术的研究方向进行了展望。

基于内容的垃圾邮件过滤技术综述

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以及它们之间的对比实验,包括Ripper、决策树、Rough Set、Rocchio、Boosting、Bayes、kNN、SVM、Winnow等等。实验结果表明,Boosting、Flexible Bayes、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。

有效阻隔垃圾邮件

随着垃圾邮件僵尸(Spam Zombie)及图像式垃圾邮件(Image Spam)技术的崛起,全球垃圾邮件泛滥的状况不但未曾明显抑止,甚至有愈演愈烈的趋势。

基于信件源的垃圾邮件过滤

众所周知,垃圾邮件问题已经是当今网络世界的一个严重问题。大量无用,甚至有害的信件在网络传播,不仅消耗了大量的网络资源,而且还严重威胁到邮件系统用户信息的安全,对邮件服务器本身提出了严峻的挑战。保护内部邮件服务器,在最大程度上减少垃圾邮件对邮件服务器的破坏是该文将讨论的主题。文章将对这一问题提出一种有效的解决方案,通过基于信件源的邮件过滤来自动地实现对邮件服务器的保护,并且对基于这种方案的反垃圾邮件技术的发展提出一些看法。

基于签名的近似垃圾邮件检测算法

针对垃圾邮件短小、一定时间内在网络上重复、大量地散发的特点,提出了基于签名的近似垃圾邮件检测算法(ASD)。该算法以句为基本单位,求取邮件所含的全部句子的摘要,垃圾邮件的近似检测转变为两个摘要集近似度的比较。通过与近似文本查询算法DSC、DSC-SS、I-Match的比较,ASD算法在近似垃圾邮件查询中,表现出样本集的存储空间大小适中、运算时间短、鲁棒性高、高准确率、高召回率的特征。

结构化集成学习垃圾邮件过滤

为了解决垃圾邮件过滤算法低计算复杂度与高分类准确率之间的矛盾,在多域学习框架下提出一种结构化集成学习思想,它根据文档结构组合多个基分类器的结果以追求更高分类性能.采用邮件文档的字符串特征生成多个轻量基分类器,并采用字符串-频率索引存储标注数据,使得每次更新和查询的时间开销是常数量级.根据邮件文档的多域结构特性,提出历史域分类器效力线性组合权和当前域文档分类能力线性组合权.综合考虑历史域分类器效力和当前域文档分类能力,还提出一种能够提高整体分类准确率的综合线性组合权.在TREC立即全反馈垃圾邮件过滤任务上的实验结果表明:基于综合线性组合权的结构化集成学习方法能够在较短的时间(47.24min)内完成过滤任务,整体性能1-ROCA达到参加TREC2007评测的最优过滤器性能(0.005 5).

校园网反垃圾邮件网关部署方案研究

首先介绍了垃圾邮件的概念及发送技术,然后详细阐述了各种反垃圾邮件技术的特点。分析了校园网反垃圾邮件的特点,给出了不同的反垃圾邮件网关部署方案并分析了不同方案的特点与缺陷。

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K-近邻法及移动agent技术的垃圾邮件检测系统研究

为了解决日益严重的垃圾邮件问题,设计了一个新型的基于K-近邻法及移动agent技术的垃圾邮件检测系统。简单介绍了K-近邻法及移动agent技术,详细阐述了基于K-近邻法及移动agent技术的垃圾邮件检测系统的体系结构、工作流程和关键技术。实验结果表明,与同类系统相比,该系统执行速度提高了,对网络稳定性的要求比较低,能够有效阻止垃圾邮件的传播。

基于贝叶斯方法的一种垃圾邮件过滤的实现

随着Internet的迅速发展,电子邮件的应用变得十分广泛,但是许多无用、有害的信息也随之而来。文章通过对垃圾邮件的分析与处理,运用贝叶斯方法建立一个自适应性又能够个性化的自动邮件过滤系统。该系统可以较为容易地识别出垃圾邮件,降低误判率。

一种新型的基于URL过滤的反垃圾邮件技术

在深入分析了传统垃圾邮件过滤技术不足的基础上,提出并实现了一种新型的基于URL过滤的垃圾邮件过滤技术(URLbased spamfiltering,UBSF)。该方法通过对比从到来邮件中提取的URL与URL库中存储的URL信息的相似性来判定垃圾邮件。通过语料库以及构建实际系统原型的测试,表明该方法具有准确性高、误报率低以及实时处理速度快的优点。

基于通用网络测量平台的反垃圾邮件技术

以通用网络测量平台为基础,提出了一种新的不同于诸如黑名单和邮件过滤等现有反垃圾邮件技术的检测和防范垃圾邮件的方法.在本地网的监测点将进出的与邮件相关的通信量汇聚成邮件流,并区分成无效邮件流、正常邮件流和异常邮件流,然后根据这3种邮件流的统计特性,检测出本地网中产生的广告邮件、垃圾邮件病毒以及异常邮件行为,并通过基于策略的响应机制实施拦截和预警.

图像型垃圾邮件过滤技术研究综述

首先概述了图像型垃圾邮件的基本概念;其次根据不同的标准对图像型垃圾邮件过滤技术进行了分类,并评述了各种图像型垃圾邮件过滤方法和技术;对已经用于图像型垃圾邮件分类的两类共五种分类算法进行了理论分析与效果比较;最后对图像型垃圾邮件过滤技术的研究方向进行了展望。