对抗环境下垃圾邮件过滤技术的研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第11-18页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第11-15页 |
| 1.1.1 垃圾邮件定义 | 第11-12页 |
| 1.1.2 垃圾邮件发展近状 | 第12-14页 |
| 1.1.3 垃圾邮件的危害 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-16页 |
| 1.3 本文主要研究内容 | 第16-17页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第17页 |
| 1.5 本章小结 | 第17-18页 |
| 第二章 垃圾邮件过滤技术概述 | 第18-31页 |
| 2.1 垃圾邮件过滤技术基本介绍 | 第18-19页 |
| 2.2 邮件文本预处理 | 第19-20页 |
| 2.2.1 特征提取 | 第19页 |
| 2.2.2 去除停用词 | 第19-20页 |
| 2.2.3 删除词根 | 第20页 |
| 2.2.4 邮件表示方法 | 第20页 |
| 2.3 特征降维 | 第20-22页 |
| 2.3.1 文档频度方法 | 第21页 |
| 2.3.2 信息增益方法 | 第21-22页 |
| 2.3.3 互信息方法 | 第22页 |
| 2.4 常用分类算法 | 第22-25页 |
| 2.4.1 支持向量机 | 第23-24页 |
| 2.4.2 逻辑回归 | 第24-25页 |
| 2.5 性能评价方法 | 第25-26页 |
| 2.5.1 基本评价指标 | 第25-26页 |
| 2.5.2 操作评价指标 | 第26页 |
| 2.6 常用对抗攻击方法 | 第26-30页 |
| 2.6.1 文字模糊 | 第27页 |
| 2.6.2 图像垃圾 | 第27-28页 |
| 2.6.3 类别噪声 | 第28页 |
| 2.6.4 规避攻击 | 第28-30页 |
| 2.7 本章小结 | 第30-31页 |
| 第三章 基于TFIDF改进的特征表示方法 | 第31-41页 |
| 3.1 研究背景 | 第31页 |
| 3.2 多示例学习机制 | 第31-33页 |
| 3.3 改进的SRTFIDF特征表示方法 | 第33-36页 |
| 3.3.1 TFIDF特征表示方法 | 第33-34页 |
| 3.3.2 改进SRTFIDF方法的提出 | 第34-35页 |
| 3.3.3 多示例逻辑回归模型 | 第35-36页 |
| 3.4 实验设计与结果分析 | 第36-40页 |
| 3.4.1 邮件语料库 | 第36-37页 |
| 3.4.2 邮件处理与好词列表 | 第37页 |
| 3.4.3 实验结果 | 第37-40页 |
| 3.5 本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于分段式多分类器的垃圾邮件过滤方法 | 第41-55页 |
| 4.1 研究背景 | 第41页 |
| 4.2 多分类器系统概述 | 第41-44页 |
| 4.2.1 子分类器的生成 | 第42页 |
| 4.2.2 子分类器组合方式 | 第42-43页 |
| 4.2.3 子分类器整合方法 | 第43-44页 |
| 4.2.4 多分类器系统在对抗学习中应用 | 第44页 |
| 4.3 分段式多分类器系统 | 第44-48页 |
| 4.3.1 多示例的生成 | 第45-46页 |
| 4.3.2 多分类器生成 | 第46页 |
| 4.3.3 多示例的融合 | 第46-47页 |
| 4.3.4 分段式多分类器系统优缺点 | 第47-48页 |
| 4.4 实验设计与结果分析 | 第48-54页 |
| 4.4.1 实验设计 | 第48-49页 |
| 4.4.2 好词攻击测试 | 第49-51页 |
| 4.4.3 规避攻击测试 | 第51-54页 |
| 4.5 本章小结 | 第54-55页 |
| 结论与展望 | 第55-57页 |
| 参考文献 | 第57-61页 |
| 攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第61-62页 |
| 致谢 | 第62-63页 |
| 附件 | 第63页 |
