【摘要】：針對(duì)大量垃圾郵件對(duì)用戶帶來困擾的問題,提出了一種增量被動(dòng)攻擊學(xué)習(xí)算法。該方法基于半年時(shí)間的對(duì)本校校園網(wǎng)內(nèi)郵件宿主機(jī)上所發(fā)起的簡(jiǎn)單郵件傳輸協(xié)議(SMTP)會(huì)話日志的采集,針對(duì)會(huì)話中記錄的投遞率狀態(tài)及多種類型的失敗消息進(jìn)行了宿主機(jī)行為分析,最終達(dá)到有效地適應(yīng)被檢測(cè)垃圾郵件源宿主機(jī)對(duì)最近郵件分類行為的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在執(zhí)行了若干回合分類策略的調(diào)整后,該檢測(cè)的準(zhǔn)確度可以達(dá)到94.7%。該設(shè)計(jì)可以有效地檢測(cè)內(nèi)部垃圾郵件宿主機(jī)行為,繼而從根源上抑制了垃圾郵件的產(chǎn)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.
【作者單位】： 南京師范大學(xué)信息化建設(shè)管理處;
【基金】：南京師范大學(xué)數(shù)字校園建設(shè)研究項(xiàng)目(2013JSJG069)~~
【分類號(hào)】：TP393.098

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5 吳o，

本文編號(hào)：2277959