钓鱼邮件检测技术研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-16页 |
| 1.1 课题背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第13-15页 |
| 1.4 论文结构 | 第15-16页 |
| 第二章 基于机器学习的钓鱼邮件检测 | 第16-30页 |
| 2.1 钓鱼邮件分析 | 第16-19页 |
| 2.2 基于机器学习的钓鱼邮件检测框架 | 第19-21页 |
| 2.2.1 特征提取阶段 | 第20-21页 |
| 2.2.2 分类器训练阶段 | 第21页 |
| 2.3 钓鱼邮件检测特征分析 | 第21-26页 |
| 2.3.1 邮件头部特征 | 第22页 |
| 2.3.2 邮件正文特征 | 第22-23页 |
| 2.3.3 邮件链接特征 | 第23-24页 |
| 2.3.4 邮件脚本特征 | 第24页 |
| 2.3.5 特征选择算法 | 第24-26页 |
| 2.4 机器学习分类算法 | 第26-28页 |
| 2.5 钓鱼邮件检测性能评估 | 第28-29页 |
| 2.6 本章小结 | 第29-30页 |
| 第三章 基于链接和心理特征的钓鱼邮件检测 | 第30-40页 |
| 3.1 邮件特征选择 | 第30-31页 |
| 3.2 邮件心理特征 | 第31-33页 |
| 3.3 分类器算法选择 | 第33页 |
| 3.4 基于链接及心理特征的钓鱼邮件检测实验 | 第33-39页 |
| 3.5 本章小结 | 第39-40页 |
| 第四章 钓鱼邮件检测系统设计与实现 | 第40-52页 |
| 4.1 邮件预处理模块设计与实现 | 第41-46页 |
| 4.2 分类器模型更新模块设计与实现 | 第46-47页 |
| 4.3 钓鱼邮件检测模块设计与实现 | 第47-49页 |
| 4.4 钓鱼邮件检测接口设计与实现 | 第49-50页 |
| 4.5 本章小结 | 第50-52页 |
| 第五章 钓鱼邮件检测系统测试及结果分析 | 第52-60页 |
| 5.1 测试环境 | 第52页 |
| 5.2 测试数据 | 第52页 |
| 5.3 测试方案 | 第52-53页 |
| 5.4 测试结果 | 第53-57页 |
| 5.5 本章小结 | 第57-60页 |
| 第六章 总结与展望 | 第60-62页 |
| 6.1 工作总结 | 第60-61页 |
| 6.2 下一步研究工作 | 第61-62页 |
| 参考文献 | 第62-66页 |
| 致谢 | 第66-67页 |
| 攻读学位期间取得的研究成果 | 第67页 |
