基于数据挖掘的垃圾E-mail过滤方法

分析了己有的垃圾E-mail过滤规则的算法的本质,给出了将邮件表示成事务的方法。在将垃圾邮件的训练集表示成事务集后,可以用FP-Tree算法从训练集中挖掘出频繁特征集。同时探讨了如何将一个频繁特征集表示成规则及如何使用规则的问题。

Unix下企业级安全WebMail系统的设计与实现

构建了一套以FreeBSD4.9 Unix作为底层操作系统,Qmail作为MTA程序,MYSQL为数据库,C++作为开发工具,具有高可靠性、易安装、易管理、易维护、安全高效、性价比高的可行性电子邮件服务器系统。该系统目前已投入到企事业单位的实际应用中,具有良好的市场应用前景。

智能决策支持的E-mail过滤模型

垃圾邮件的日益泛滥,严重制约了E-mail的应用,尤其是在大规模客服中心及重要商业核心机构中的应用。通过对智能决策支持系统结构的分析,提出了一种新的智能决策支持的E-mail过滤模型。采用一种规则与统计相结合的分词方法来完成中文分词,开发了智能邮件过滤系统(IEFS)。由于用户决策的引入,以及垃圾邮件特征知识库的不断更新,使垃圾邮件误判率得到了一定程度的控制。

欧洲 美国和中国Email营销发展情况比较研究

目前,Email营销已逐渐成为一个成熟的营销行业。由于市场化程度的不同,欧美等国在Email营销方面积累了许多领先的经验,因此,本文希望通过欧、美、中三个不同国家的统计数据,从许可Email营销、电子邮件的打开率、电子邮件对购买行为的影响以及垃圾邮件这四个方面来分析Email营销的现状及发展趋势,并从中吸取值得我们借鉴的经验。

E-mail营销的症结和对策

E-mail作为互联网上应用得最早、最受欢迎的服务,在营销上的应用却一直没有很大的起色。这关键在于E-mail营销市场的不成熟、垃圾邮件作祟和E-mail营销的专业化程度不高。因此,建立一个规范、理性、专业化的市场才是改变这一状况的根本出路。

基于Boosting算法的垃圾邮件过滤方法研究

为解决垃圾邮件过滤的精确度和有效性问题,提出了一种基于邮件内容过滤的垃圾邮件过滤方法,该方法采用Boosting算法构造了一种垃圾邮件过滤器,利用该垃圾邮件过滤器实现对垃圾邮件的过滤.本文借鉴文本分类和信息检索领域所使用的评价指标,构建了垃圾邮件过滤器的评价体系,利用该评价体系,针对基于Boosting算法所构造的垃圾邮件过滤器对垃圾邮件的过滤实验所得到的数据进行了测试和评估,测试和评估的结果验证了Boosting算法在垃圾邮件过滤中的有效性,其性能优于传统的贝叶斯算法.

数字化校园网络流量控制与优化

针对数字化校园网络规模和业务流量的快速增长,复杂多样化的网络应用占用有限的带宽资源导致关键网络应用带宽无法得到保障等问题,通过部署专业流量控制设备,在网络设备上实施流量控制策略,提高网络安全防御能力,加强校内网络资源建设等方法,分时段、分用户、分区域制订和实施不同的流量控制策略。实践证明,该方案能够有效优化校园网络带宽资源,减少异常网络攻击流量,合理疏导校园网出口流量,有效保障了校园网关键网络应用的带宽需求。

基于内容分析的电子邮件过滤模型的设计

电子邮件在给人们带来很多方便的同时,也产生了一个新的问题,即大量垃圾邮件的出现。邮件过滤就是从大量邮件中过滤出垃圾邮件。文章介绍了基于内容分析的邮件过滤,讨论了邮件分类的一种方法,以及使用该方法实现基于内容分析的电子邮件过滤的模型。

一种用于垃圾邮件过滤的中文关键词匹配算法

根据垃圾邮件过滤技术的现状,分析了常用的传统关键词匹配算法的弱点。

一种基于机器学习的垃圾邮件智能过滤方法

为了更好的进行垃圾邮件过滤 ,介绍了NaiveBayes (N B )算法 ,并结合N B 算法和垃圾邮件过滤对N B 算法作了一些改进。之后 ,详细介绍了N B 算法在垃圾邮件智能过滤中的应用和实现 ,同时给出了应用的评估算法和评估结果。实验结果显示 ,把N B

基于源地址约束的垃圾邮件过滤模型

提出了一种基于关联规则的垃圾邮件挖掘算法,通过计算邮件源地址和邮件关键词的支持度来定位垃圾邮件源地址.该算法在Apriori算法基础上进行了改进,增加了邮件源地址和关键词约束,与基于关键词过滤算法相比提高了准确率,与基于语义分析的过滤算法相比降低了算法复杂度.实验结果表明,该算法的误判率在邮件数量增加到350封时会减小到4%,其过滤速度也会随着邮件的增加而提高.

ARTIS人工免疫模型在邮件过滤中的研究与应用

将人工免疫思想引入邮件过滤中,设计并实现了一种基于ARTIS(Artificial Immune System)人工免疫模型的反垃圾邮件模型.该模型将垃圾邮件看作侵入系统的抗原,模拟抗体消灭抗原的机理,以分布式方式识别垃圾邮件,并能学习和记忆邮件的特征.利用CCERT的邮件样本集对该模型进行了训练和测试,实验结果表明该系统具有较好的自适应性和稳定性.

基于数据挖掘方法的电子邮件过滤

电子邮件在给人们带来很多方便的同时 ,也产生了一个新的问题 ,即大量垃圾邮件的出现。邮件过滤就是从大量邮件中过滤出垃圾邮件 ,帮助用户寻找到所需要的有用邮件。本文介绍了一个基于数据挖掘方法的邮件过滤系统原型 ,给出了 Bayes方法的几个基本概念 ,并重点讨论了要实现这个系统所需要处理的几个关键问题。

基于行为的垃圾邮件检测技术

电子邮件作为一种重要的信息交互手段,引发了诸如垃圾邮件、恶意邮件、隐私泄露等一系列严重的问题。垃圾邮件检测是近年来出现的一个研究领域,其目的在于判定一封邮件是否为垃圾邮件。提出了一种基于邮件行为的垃圾邮件检测技术BJMD,介绍了邮件行为检测的主要思想和算法过程。通过在实际邮件集上的实验和分析,给出了新方法的一些性能评判。

关于网络工程中的安全防护技术的思考

本研究立足于网络工程建设和维护的具体经验,对网络工程安全存在的问题进行了思考,分析了网络工程存在的黑客攻击、病毒侵入、IP地址盗用、垃圾邮件、系统风险等实际安全问题,提供了以防火墙、病毒防范、检测技术、风险防范和垃圾邮件处理为主的网络工程安全防护技术,希望能够在明确网络工程防护策略的基础上,打造新时期网络工程的安全,在有效提高网络工程安全防护能力的同时,显现出网络工程的真正价值。

数据挖掘技术及其在电子邮件中的应用

介绍了数据挖掘技术及电子邮件的传输原理 ,分析了垃圾邮件的数据特征及邮件炸弹的传输特性 ,针对海量电子邮件数据 ,将数据挖掘技术应用于电子邮件的安全管理中 ,并给出了在电子邮件安全管理中应用数据挖掘技术的简要过程。

邮件过滤器系统的设计与实现

在对垃圾邮件及其防范技术进行全面分析与比较的基础上,针对传统特征过滤技术的被动防范和能力不足问题,提出了利用多邮件地址分类使用的主动防范技术,并通过一个使用户可以自主地扩展自己邮件地址的原型系统,与传统的特征过滤技术配合,形成了更为有效的垃圾邮件防范能力。

校园网络中如何防范垃圾邮件

垃圾邮件是在因特网中广泛存在的一个问题。尤其是在一些企业及校园网的邮件系统中垃圾邮件更成了传播非法反动信息,不良内容广告及网络病毒传播的来源。本文介绍了垃圾邮件的定义,分析了垃圾邮件的危害及产生的原因并结合工作中的实践提出了如何在校园网络邮件系统中有效防范垃圾邮件的方法。

校园网邮件系统的构建与安全防范

当前所流行的邮件服务器系统软件有多种 ,各有其特点和不足 在江苏大学校园网建设中 ,基于对目录服务的集成和应用 ,我们选择了NovellNetware 文中阐述了校园网邮件系统的规划 ,介绍了GroupWise在校园网邮件系统中的应用 在邮件系统的应用过程中 ,针对所出现的系统稳定性、安全性等方面的问题 ,采取了基于QMAIL的垃圾邮件处理方案 ,并对该处理方案进行了论述 最后 。

基于开源软件的高效院级邮件系统构建

利用开源软件编制邮件系统,不但能满足院级大容量、垃圾邮件过滤、病毒邮件查杀、黑白名单确认、友好W eb界面等功能上的需求,同时还解决了购买邮件系统和系统维护的费用问题。选择开源软件构建邮件系统需要从系统的开放性和持久性等多方面考虑。经过实践检验表明,利用开源软件可以构建完善高效的院级邮件系统,不但在经费上节省资金完成院级的信息化建设,减少了对商业软件的依赖,同时在技术和性能上保持了系统的先进性。