基于信息熵的反垃圾郵件技術研究.pdf

1、當前國內的網絡安全事件頻頻發(fā)生，垃圾郵件的泛濫成為其中顯著的特點之一。傳統(tǒng)的反垃圾郵件方法以基于內容的過濾為主，按照基于統(tǒng)計和基于規(guī)則劃分為多種算法。但這些方法都有一定的局限性，難以在過濾郵件的效果上做到有效性和速度兼顧。本文在貝葉斯分類的基礎上，引入了信息熵的概念，在郵件服務器前端建立一個多層過濾反饋系統(tǒng)，從郵件自身的行為參數和內容識別上來辨別垃圾郵件與合法郵件，在原有貝葉斯分類的基礎上降低了誤檢率，提高了正確率。
　　 本文

2、的研究工作主要包括以下三個方面：
　　 首先對樸素貝葉斯進行了改進，采用了多級屬性關聯(lián)的依賴機制，提高了其在現實問題中的可行性和適用性。另外對po1ytree傳播條件下的復雜貝葉斯網絡進行分析，使用并行處理計算對輸入信度進行了有效的處理和計算，得到了較好的性能結果。
　　 論文將信息熵的理論應用到郵件過濾上，利用垃圾郵件的群發(fā)特性和其隨機性小的特點，對郵件的行為參數進行一系列計算，根據判斷結果對郵件進行過濾。