基于收件人特征的垃圾邮件行为识别模型研究
垃圾邮件的泛滥已经成为一个备受关注的社会问题。本丈应用数据挖掘中的关联规则和序列模式挖掘,提出了一种新的行为识别方法,在邮件连接的会话阶段,对垃圾邮件的收件人特征进行识别,使“垃圾邮件行为识别模型”可以进一步识别邮件列表攻击、收件人字典攻击以及动态IP发信等垃圾邮件发送行为。实验结果表明,“垃圾邮件行为识别模型”保持了较高的准确度。行为识别技术对于网络带宽和系统负载的保护性,行为识别与现有技术相结合是可行且必要的.
反垃圾邮件 行为识别 数据挖掘 关联规则 序列模式挖掘
王枞 刘建毅 张璿
北京邮电大学智能科学技术研究中心,北京,100876
国内会议
苏州
中文
1348-1355
2007-10-18(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)