垃圾郵件識別與處理技術(shù)研究

第1章 垃圾郵件過濾概述
1．1 電子郵件簡介
1．1．1 電子郵件的結(jié)構(gòu)
1．1．2 電子郵件系統(tǒng)的組成
1．2 垃圾郵件的定義
1．3 垃圾郵件的由來、特征及危害
1．4 垃圾郵件的現(xiàn)狀
1．5 垃圾郵件的分類
1．6 垃圾郵件的防治方法
1．7 垃圾郵件過濾技術(shù)發(fā)展的階段
1．7．1 第一代垃圾郵件過濾技術(shù)
1．7．2 第二代垃圾郵件過濾技術(shù)
1．7．3 第三代垃圾郵件過濾技術(shù)
1．7．4 第四代垃圾郵件過濾技術(shù)
第2章 基于內(nèi)容的垃圾郵件過濾技術(shù)研究
2．1 基于內(nèi)容的過濾技術(shù)工作過程
2．1．1 郵件預處理
2．1．2 文本分類
2．1．3 結(jié)果處理
2．2 郵件分詞算法
2．2．1 提取郵件文本
2．2．2 垃圾郵件過濾中的中文分詞
2．2．3 文本表示
2．3 特征選擇
2．3．1 特征選擇方法及其在郵件過濾中的應用
2．3．2 互信息算法的研究及改進
2．4 基于貝葉斯的郵件分類
2．4．1 分類算法
2．4．2 評價體系
2．4．3 Weka分類簡介
2．4．4 垃圾郵件最終處理方式
本章小結(jié)
第3章 基于郵件行為的垃圾郵件過濾技術(shù)研究
3．1 基于內(nèi)容過濾技術(shù)的局限
3．1．1 垃圾郵件發(fā)送原理
3．1．2 基于內(nèi)容過濾技術(shù)的局限性
3．2 基于行為識別的垃圾郵件過濾技術(shù)
3．2．1 行為識別技術(shù)概述
3．2．2 MTA郵件過濾原理
3．2．3 郵件頭內(nèi)容分析
3．3 基于人工免疫算法的垃圾郵件行為識別技術(shù)
3．3．1 免疫算法
3．3．2 人工免疫算法在垃圾郵件行為識別模塊中的應用
本章小結(jié)
第4章 基于P12P協(xié)作的垃圾郵件發(fā)送行為識別技術(shù)研究
4．1 P2P技術(shù)概述
4．1．1 P2P網(wǎng)絡(luò)簡介
4．1．2 JXTA技術(shù)概述
4．2 垃圾郵件發(fā)送行為識別平臺研究
4．2．1 P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索模式及其分析
4．2．2 Anti-SpamP2P網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計
4．2．3 Anti-SpamP2P網(wǎng)絡(luò)協(xié)作查詢策略研究
4．3 基于P2P協(xié)作的垃圾郵件發(fā)送行為識別技術(shù)研究
4．3．1 基于JxTA的垃圾郵件識別器的體系結(jié)構(gòu)設(shè)計
4．3．2 信息列表、消息、廣告的定義
4．3．3 垃圾郵件發(fā)送行為識別算法
4．3．4 算法開銷的理論分析
4．4 基于P2P協(xié)作的垃圾郵件發(fā)送行為識別技術(shù)的實現(xiàn)
4．4．1 Anti-SpamP2P網(wǎng)絡(luò)的組建
4．4．2 基于P2P協(xié)作的垃圾郵件發(fā)送行為識別算法的實現(xiàn)
4．5 實驗及結(jié)果分析
4．5．1 實驗環(huán)境
4．5．2 實驗數(shù)據(jù)
4．5．3 實驗結(jié)果
4．5．4 垃圾郵件過濾性能的比較與分析
本章小節(jié)
第5章 圖像型垃圾郵件過濾技術(shù)研究
5．1 圖像型垃圾郵件過濾技術(shù)綜述
5．1．1 圖像型垃圾郵件的起源
5．1．2 圖像型垃圾郵件的檢測難點
5．1．3 圖像型垃圾郵件特征的分析
5．1．4 圖像型垃圾郵件的分類算法
5．1．5 算法性能的評價標準
5．2 基于圓形模板的角點檢測算法
5．2．1 經(jīng)典的SUSAN角點檢測算法
5．2．2 改進的彩色邊緣檢測算子
5．2．3 圓形模板設(shè)計與角點檢測
5．2．4 實驗結(jié)果與性能分析
5．3 ECTL文本區(qū)域定位算法．
5．3．1 主流文本區(qū)域定位算法分析
5．3．2 ECTL文本區(qū)域定位算法
5．3．3 實驗結(jié)果分析
5．4 基于文本區(qū)域特征的圖像型垃圾郵件識別算法
5．4．1 文本區(qū)域及圖像屬性特征分析
5．4．2 文本區(qū)域及圖像屬性特征提取與歸一化
5．4．3 實驗結(jié)果分析
5．5 基于顏色與角點特征的圖像型垃圾郵件識別算法
5．5．1 顏色與角點特征分析
5．5．2 顏色與角點特征提取
5．5．3 實驗結(jié)果分析
5．5．4 魯棒性驗證及分析
5．5．5 兩種算法與主流算法的對比分析
本章小結(jié)
參考文獻