本文選題：人工免疫 + 干擾詞攻擊　； 參考：《計算機(jī)工程與科學(xué)》2013年12期

【摘要】：針對當(dāng)前基于人工免疫技術(shù)的垃圾郵件過濾算法中很少考慮干擾詞攻擊的情況,提出了一種抗干擾詞攻擊的免疫垃圾郵件過濾模型訓(xùn)練算法ANWAIS。該算法在基因庫生成階段,采用互信息差值作為評估函數(shù),可以過濾掉垃圾郵件中的好詞和正常郵件中的垃圾詞,從而使基因庫更能反映垃圾郵件的特征;同時,在抗體更新階段,通過維護(hù)丟棄詞表,可保證基因庫的純潔性。仿真實(shí)驗表明,該算法能夠比未考慮干擾詞攻擊的垃圾郵件過濾算法獲得更好的抗體質(zhì)量和更優(yōu)的分類性能。
[Abstract]:In view of the fact that the current spam filtering algorithm based on artificial immune technology seldom considers the attack of interference words, a training algorithm of immune spam filtering model for anti-jamming word attack is presented in this paper. In the gene bank generation stage, the mutual information difference is used as the evaluation function, which can filter out the good words in the spam and the spam words in the normal mail, so that the gene bank can reflect the characteristics of spam more effectively. In the antibody update stage, the purity of gene bank can be guaranteed by maintaining discarded vocabulary. Simulation results show that the proposed algorithm can achieve better antibody quality and better classification performance than the spam filtering algorithm without interference word attack.
【作者單位】： 鄭州大學(xué)體育學(xué)院現(xiàn)代教育技術(shù)中心;華北水利水電學(xué)院軟件學(xué)院;北京市勞動保護(hù)科學(xué)研究所安全與應(yīng)急管理研究室;
【基金】：河南省教育廳科學(xué)技術(shù)研究重點(diǎn)項目(12B520056,13B520253) 鄭州大學(xué)體育學(xué)院青年基金項目(2011C3003)
【分類號】：TP393.098

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：2077331