基于多分形分析和主动学习反馈算法的图片垃圾邮件过滤

发布时间：2018-04-18 17:00

  本文选题：图片垃圾邮件 + 多分形分析　； 参考：《西南师范大学学报(自然科学版)》2013年10期

【摘要】：图片垃圾邮件通常由随机变形技术制作,人眼认为内容相同但计算机认为不同,导致常规反垃圾邮件技术无法阻止这类垃圾邮件.根据图片垃圾邮件必然具有相似性、大量性和可变性的特点,提出了一种综合多向小波金字塔多分形分析算法和主动学习反馈驱动半监督支持向量机算法的创新图片垃圾邮件过滤方法.实验结果表明,该方法容易与常规反垃圾邮件系统相结合,而且该方法的效率高、准确性好、假阳性低,通过重复训练,可进一步提高准确性、降低假阳性,适合用于对抗性学习和垃圾邮件过滤.
[Abstract]:Image spam is usually made by random transformation technology. People think the content is the same but the computer thinks it is different, so the conventional anti-spam technology can not prevent this kind of spam.According to the characteristics of image spam, such as similarity, abundance and variability,An innovative image spam filtering method based on multi-direction wavelet pyramid multifractal analysis algorithm and active learning feedback driven semi-supervised support vector machine algorithm is proposed.The experimental results show that the method is easy to be combined with the conventional anti-spam system, and the method has high efficiency, good accuracy and low false positive. Through repeated training, the accuracy can be further improved and the false positive can be reduced.Suitable for adversarial learning and spam filtering.
【作者单位】： 四川中医药高等专科学校;西南大学信息中心;
【基金】：四川省科技计划基金项目(10JJ8086) 中央高校基本科研业务费专项基金项目(XDJK2013C005)
【分类号】：TP393.098

【参考文献】

相关期刊论文 前2条

1 耿技;万明成;程红蓉;周俊怡;;基于文本区域特征的图像型垃圾邮件过滤算法[J];计算机应用;2008年08期

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【共引文献】

相关期刊论文 前4条

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3 邓蔚;程红蓉;钱伟中;秦志光;;基于Kolmogorov复杂性的垃圾图像分类模型[J];计算机应用研究;2011年04期

4 郑冬冬;宋顺林;;图片垃圾邮件过滤技术综述[J];计算机工程与设计;2010年01期

相关博士学位论文 前1条

1 邓蔚;垃圾邮件过滤中的敌手分类问题研究[D];电子科技大学;2011年

相关硕士学位论文 前8条

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3 王慕妮;基于组合及统计的图像型垃圾邮件检测研究[D];南京邮电大学;2012年

4 王宗辉;基于相似性测量检测图像型垃圾邮件技术的研究[D];南京邮电大学;2012年

5 郑冬冬;基于贝叶斯网络的图像型垃圾邮件识别研究[D];江苏大学;2010年

6 刘芬;基于内容的图像垃圾邮件过滤技术研究[D];中国科学技术大学;2010年

7 刘伟;图像型垃圾邮件的特征选择算法研究及实现[D];电子科技大学;2010年

8 杨华;基于图片特征和分类器融合的垃圾邮件过滤技术研究[D];天津理工大学;2012年

【二级参考文献】

相关期刊论文 前3条

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2 许洋洋;袁华;;一种基于内容的广告垃圾图像过滤方法[J];山东大学学报(理学版);2006年03期

3 林海文;张自力;;基于Agent的上下文推理及其在多文化交流平台中的应用[J];西南师范大学学报(自然科学版);2006年03期

【相似文献】

相关期刊论文 前10条

1 郑冬冬;宋顺林;;图片垃圾邮件过滤技术综述[J];计算机工程与设计;2010年01期

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本文编号：1769264