基于收件人特征的垃圾邮件行为识别模型研究

摘要：

垃圾邮件的泛滥已经成为一个备受关注的社会问题。本文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。

关键词： 反垃圾邮件 行为识别 数据挖掘 关联规则 序列模式挖掘

作者: 王枞 刘建毅 张璿

作者单位: 北京邮电大学 智能科学技术研究中心 北京 100876

会议类型: 国内会议

会议名称: 北京邮电大学信息工程学院第四届学术年会

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 135-140

在线出版日期: 2008-01-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）