垃圾邮件行为识别技术研究
| 摘要 | 第1-7页 |
| Abstract | 第7-11页 |
| 第1章 绪论 | 第11-22页 |
| ·研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·垃圾邮件概念 | 第12-14页 |
| ·定义 | 第12-13页 |
| ·危害 | 第13页 |
| ·产生原因分析 | 第13-14页 |
| ·垃圾邮件发送技术 | 第14页 |
| ·反垃圾邮件研究现状 | 第14-20页 |
| ·反垃圾邮件技术研究方向 | 第14页 |
| ·预防技术 | 第14-15页 |
| ·过滤技术 | 第15-20页 |
| ·反垃圾邮件技术发展趋势 | 第20页 |
| ·本文研究工作和组织结构 | 第20-21页 |
| 本章小结 | 第21-22页 |
| 第2章 行为识别技术研究 | 第22-28页 |
| ·电子邮件系统 | 第22-24页 |
| ·邮件通信原理 | 第22-24页 |
| ·邮件系统安全隐患 | 第24页 |
| ·行为识别技术概述 | 第24-26页 |
| ·行为识别技术的定义 | 第25页 |
| ·垃圾邮件发送行为 | 第25页 |
| ·行为识别的优势 | 第25-26页 |
| ·行为识别技术发展现状 | 第26-27页 |
| 本章小结 | 第27-28页 |
| 第3章 基于发送行为特征的垃圾邮件过滤技术研究 | 第28-48页 |
| ·相关理论 | 第28-29页 |
| ·信息-知识-智能统一理论 | 第28-29页 |
| ·数据挖掘 | 第29页 |
| ·研究方案 | 第29-31页 |
| ·头信息提取 | 第31-35页 |
| ·邮件头 | 第31-33页 |
| ·头信息提取 | 第33-35页 |
| ·行为特征 | 第35-39页 |
| ·行为特征分析 | 第35-38页 |
| ·特征提取 | 第38-39页 |
| ·行为特征向量表示 | 第39页 |
| ·行为特征权重计算 | 第39-40页 |
| ·分类算法 | 第40-43页 |
| ·支持向量机 | 第40-42页 |
| ·朴素贝叶斯算法 | 第42-43页 |
| ·分类实验 | 第43-47页 |
| 本章小结 | 第47-48页 |
| 第4章 拓扑结构相似性行为识别技术研究 | 第48-67页 |
| ·邮件通信拓扑特征 | 第48-50页 |
| ·总体思想 | 第50-51页 |
| ·邮件用户表示 | 第51-52页 |
| ·拓扑结构相似性 | 第52-55页 |
| ·相似度 | 第52-54页 |
| ·拓扑结构相似度计算 | 第54-55页 |
| ·发件群与收件群 | 第55-56页 |
| ·群组划分 | 第55-56页 |
| ·群概率 | 第56页 |
| ·垃圾邮件识别方案 | 第56-59页 |
| ·识别原理 | 第56-57页 |
| ·垃圾邮件识别算法 | 第57-58页 |
| ·算法描述 | 第58-59页 |
| ·实验 | 第59-66页 |
| 本章小结 | 第66-67页 |
| 总结与展望 | 第67-69页 |
| 致谢 | 第69-70页 |
| 参考文献 | 第70-74页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文 | 第74页 |
