| 摘要 | 第5-6页 |
| ABSTRACT | 第6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第9-11页 |
| 1.1.1 垃圾信息现状 | 第9-10页 |
| 1.1.2 短信息现状与特点 | 第10-11页 |
| 1.1.3 对抗环境下的垃圾信息分类 | 第11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-15页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-14页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第14-15页 |
| 1.3 本文主要工作 | 第15页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第15-16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-17页 |
| 第二章 垃圾短信息分类技术概述 | 第17-31页 |
| 2.1 预处理 | 第17-19页 |
| 2.1.1 分词 | 第17-18页 |
| 2.1.2 提取词干 | 第18页 |
| 2.1.3 文本表示 | 第18-19页 |
| 2.2 特征选择 | 第19-22页 |
| 2.3 分类算法 | 第22-24页 |
| 2.4 对抗学习 | 第24-29页 |
| 2.4.1 对抗环境下常用的攻击方法 | 第25-27页 |
| 2.4.2 对抗环境下常用的防御方法 | 第27-29页 |
| 2.5 本章小结 | 第29-31页 |
| 第三章 基于特征长度与权重结合的好词攻击与feature reweighting | 第31-42页 |
| 3.1 短信息下的好词攻击 | 第31-36页 |
| 3.1.1 线性分类器下的好词攻击 | 第31-32页 |
| 3.1.2 基于特征长度与权重结合的最优好词攻击 | 第32-34页 |
| 3.1.3 基于特征长度与权重结合的次优好词攻击 | 第34-36页 |
| 3.1.4 复杂度分析 | 第36页 |
| 3.2 针对短信息的feature reweighting | 第36-40页 |
| 3.2.1 Weight Evenness | 第36-37页 |
| 3.2.2 Feature Reweighting | 第37-39页 |
| 3.2.3 基于特征长度与权重结合的feature reweighting | 第39-40页 |
| 3.2.4 复杂度分析 | 第40页 |
| 3.3 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 实验对比与分析 | 第42-54页 |
| 4.1 实验准备 | 第42-44页 |
| 4.1.1 实验数据集 | 第42页 |
| 4.1.2 实验设置 | 第42-43页 |
| 4.1.3 评估指标 | 第43-44页 |
| 4.2 不同攻击方法的对比与分析 | 第44-48页 |
| 4.2.1 AUC10%值对比与分析 | 第44-45页 |
| 4.2.2 插入长度对比与分析 | 第45-48页 |
| 4.2.3 时间对比与分析 | 第48页 |
| 4.3 不同防御方法的对比与分析 | 第48-52页 |
| 4.3.1 AUC10%值对比与分析 | 第48-49页 |
| 4.3.2 攻击成本对比与分析 | 第49-50页 |
| 4.3.3 特征项权重对比与分析 | 第50-52页 |
| 4.3.4 时间对比与分析 | 第52页 |
| 4.4 实验结论 | 第52-53页 |
| 4.5 本章小结 | 第53-54页 |
| 结论与展望 | 第54-56页 |
| 参考文献 | 第56-61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 |
