本文選題：釣魚郵件　切入點：檢測　出處：《計算機工程與應用》2017年15期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對國內外釣魚郵件研究沒有注重個體差異以及缺乏細粒度用戶交互反饋的情況,提出一種集理論研究與實際應用相結合的框架,構建一種可視化郵件異常特征模型,設計一個chrome插件,使用分類器對郵件進行檢測,將郵件異常特征詳細信息和判定情況實時報告給用戶。用戶查看郵件后結合實際情況與分類器判定情況進行對照檢查,出現(xiàn)判定不一致時對相應特征信息進行校正,將校正后的特征向量反饋給分類器進行修正,并將相應的特征信息組加入黑名單或白名單。實驗證明,框架能根據(jù)個體反饋修正分類器,有效提高釣魚郵件檢出率和用戶對釣魚郵件細粒度感知體驗。
[Abstract]:According to the research at home and abroad fishing mail is not focused on individual differences and lack of fine-grained user feedback, put forward the framework of a set of combination of theoretical research and practical application, to build a visual mail anomaly model, the design of a chrome plug-in, using the classifier to detect the mail, mail information with abnormal characteristics and determine the real-time report to the user. The user view the message according to the actual situation and the judgment of classifier check, determining inconsistencies of the corresponding feature information is corrected, the feature vector corrected feedback to the classifier was modified, and the characteristic information of the corresponding group added to the blacklist or whitelist. Experiments show that according to the framework of individual feedback correction classifier, effectively improve the detection rate of phishing emails and user experience of phishing emails fine-grained perception.

【作者單位】： 空天信息安全與可信計算教育部重點實驗室;武漢大學計算機學院;
【基金】：國家自然科學基金(No.U1636107,No.61202387,No.61373168)
【分類號】：TP393.098

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本文編號：1597555