基于朴素贝叶斯分类器的社会工程学邮件检测

摘要：

提出一种针对社会工程学邮件的检测方法,对包括钓鱼邮件、含有XSS攻击脚本的邮件以及附件被挂马邮件等进行了特征分析,采用朴素贝叶斯分类器对攻击邮件和普通邮件进行机器学习,使得分类器可以对未知邮件的类别进行判断.仿真结果表明,该方案能够有效的检测社会工程学攻击邮件,邮件召回率显著提高,准确率也有一定程度的改善.

关键词： 社会工程学邮件 检测技术 朴素贝叶斯分类器 机器学习

作者: 马明阳 胡影 戴方芳

作者单位: 北京邮电大学信息安全中心,北京,100876 北京武警指挥学院,北京,100012

会议类型: 国内会议

会议名称: 第十九届全国青年通信学术年会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 130-134

在线出版日期: 2014-10-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）