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一種增量被動攻擊學習算法

大?。?/span>1.22 MB 人氣: 2017-12-07 需要積分:1

  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習算法。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( SMrIP)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。

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