基于增量学习算法的校园网垃圾邮件检测模型

针对大量垃圾邮件对用户带来困扰的问题,提出了一种增量被动攻击学习算法。该方法基于半年时间的对本校校园网内邮件宿主机上所发起的简单邮件传输协议(SMTP)会话日志的采集,针对会话中记录的投递率状态及多种类型的失败消息进行了宿主机行为分析,最终达到有效地适应被检测垃圾邮件源宿主机对最近邮件分类行为的目的。实验结果表明,在执行了若干回合分类策略的调整后,该检测的准确度可以达到94.7%。该设计可以有效地检测内部垃圾邮件宿主机行为,继而从根源上抑制了垃圾邮件的产生。

HIP基本交换机制的研究与应用

针对基本交换的安全性和时间开销的正反两个方面,论述了密题计算机制,利用不同的组网方式测量了基本交换的时间开销,通过计算样本均值和标准差分析了其性能的优劣,提出了HIP BE Anti-Spam模型体系结构。该结构根据HIP基本交换的特点及其内建的密题机制,结合出站和入站的双重过滤来防范和阻止垃圾邮件;利用HIP基本交换机制增大垃圾邮件发送源头的代价和成本,防御对邮件服务的DoS攻击,明确了进一步优化HIP BE Anti-Spam模型及算化的研究方向。

多重安全机制在电子邮件系统中的应用

分析当前企业电子邮件系统运作中面临的垃圾邮件、开放性中继和流动办公带来的非法使用等安全隐患。有针对性地介绍若干关键技术——限制转发、主机过滤和SMTP身份认证。最终在Linux平台下制定一套支持多重安全机制的跨域邮件系统的解决方案。

一个支持多域的安全邮件系统设计与实现

依据某科研机构多子网、跨域且人员流动性强的特点设计邮件传输服务。为免受垃圾邮件困扰和骇客攻击,邮件服务器需要针对客户机做访问控制,限制自身的中继功能,并且对用户的合法性进行SMTP认证。最终在Linux平台下利用Sendmail+Dovecot+SASL技术实现了一个安全邮件系统,并通过了应用测试。

基于分类邮件代理MCP的垃圾邮件动态检测

针对互联网邮件中垃圾邮件占比暴增的问题,提出了一种基于分类代理MCP的动态检测算法.该方法基于近半年时间对校园网邮件宿主机及各代理虚拟机间传输的会话日志的采集,针对记录中各类投递状态及状态消息集进行了行为分析,最终达到对垃圾邮件的有效检测,从而为分拣提供依据.实验结果表明,在持续进行了若干频次的分类策略调节后,该检测算法的准确度可高达96.1%.该设计可对垃圾邮件宿主机及代理虚拟机的行为进行有效检测,从而彻底抑制垃圾邮件的产生.