基于增量学习算法的校园网垃圾邮件检测模型

发布时间：2018-10-17 21:00

【摘要】：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。
[Abstract]:An incremental passive attack learning algorithm is proposed to solve the problem that a large amount of spam brings problems to users. This method is based on the collection of (SMTP) session log, a simple mail transfer protocol, which is initiated on the mail host in the campus network of our school in half a year. This paper analyzes the behavior of host based on the delivery rate state and many kinds of failed messages recorded in the session, and finally achieves the purpose of effectively adapting to the classification behavior of the most recent messages of the detected spam source host. The experimental results show that the accuracy of the detection can reach 94.7 after the adjustment of several rounds of classification strategy. This design can effectively detect the behavior of internal spam host, and then restrain the generation of spam from the root.
【作者单位】： 南京师范大学信息化建设管理处;
【基金】：南京师范大学数字校园建设研究项目(2013JSJG069)~~
【分类号】：TP393.098

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本文编号：2277959