【摘要】：針對大量垃圾郵件對用戶帶來困擾的問題,提出了一種增量被動攻擊學(xué)習(xí)算法。該方法基于半年時間的對本校校園網(wǎng)內(nèi)郵件宿主機上所發(fā)起的簡單郵件傳輸協(xié)議(SMTP)會話日志的采集,針對會話中記錄的投遞率狀態(tài)及多種類型的失敗消息進行了宿主機行為分析,最終達到有效地適應(yīng)被檢測垃圾郵件源宿主機對最近郵件分類行為的目的。實驗結(jié)果表明,在執(zhí)行了若干回合分類策略的調(diào)整后,該檢測的準(zhǔn)確度可以達到94.7%。該設(shè)計可以有效地檢測內(nèi)部垃圾郵件宿主機行為,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)研究項目(2013JSJG069)~~
【分類號】：TP393.098

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