解放军理工大学学报（自然科学版）
解放軍理工大學學報（自然科學版）
해방군리공대학학보（자연과학판）
JOURNAL OF PLA UNIVERSITY OF SCIENCE AND TECHNOLOGY(NATURAL SCIENCE EDITION)
2013年
5期
494-500
,共7页
社会网络%垃圾邮件%特征选择%支持向量机
社會網絡%垃圾郵件%特徵選擇%支持嚮量機
사회망락%랄급유건%특정선택%지지향량궤
social network%email spam%feature selection%support vector machine
垃圾邮件数量庞大、伪装形式多种多样,给反垃圾邮件带来了巨大的挑战.提出了一个基于行为和时间特征的垃圾邮件检测方法.根据邮件收发记录分析基于社会网络的行为特征和基于邮件发送间隔的时间特征,采用步进式判别分析方法,选择具有较强判别能力的行为特征,形成特征子空间,将训练样本投影到特征子空间.使用带标签的训练样本训练支持向量机SVM,形成邮件决策信息,以此检测出垃圾邮件.利用最近3年真实邮件数据,从不同的角度进行了对比实验.结果证明,提出的行为与时间特征能有效提升垃圾邮件检测的准确率和查全率,其整体性能优于其他的基于行为的垃圾邮件检测方法.
垃圾郵件數量龐大、偽裝形式多種多樣,給反垃圾郵件帶來瞭巨大的挑戰.提齣瞭一箇基于行為和時間特徵的垃圾郵件檢測方法.根據郵件收髮記錄分析基于社會網絡的行為特徵和基于郵件髮送間隔的時間特徵,採用步進式判彆分析方法,選擇具有較彊判彆能力的行為特徵,形成特徵子空間,將訓練樣本投影到特徵子空間.使用帶標籤的訓練樣本訓練支持嚮量機SVM,形成郵件決策信息,以此檢測齣垃圾郵件.利用最近3年真實郵件數據,從不同的角度進行瞭對比實驗.結果證明,提齣的行為與時間特徵能有效提升垃圾郵件檢測的準確率和查全率,其整體性能優于其他的基于行為的垃圾郵件檢測方法.
랄급유건수량방대、위장형식다충다양,급반랄급유건대래료거대적도전.제출료일개기우행위화시간특정적랄급유건검측방법.근거유건수발기록분석기우사회망락적행위특정화기우유건발송간격적시간특정,채용보진식판별분석방법,선택구유교강판별능력적행위특정,형성특정자공간,장훈련양본투영도특정자공간.사용대표첨적훈련양본훈련지지향량궤SVM,형성유건결책신식,이차검측출랄급유건.이용최근3년진실유건수거,종불동적각도진행료대비실험.결과증명,제출적행위여시간특정능유효제승랄급유건검측적준학솔화사전솔,기정체성능우우기타적기우행위적랄급유건검측방법.
