随机森林垃圾邮件检测算法分析
随机森林垃圾邮件检测算法分析
摘要：本文应用SMOTE算法以消除邮件数据的不平衡性，并应用随机森林集成学习算法进行垃圾邮件识别。实验结果表明提出的方法在多个指标性能表现良好。
关键词：垃圾邮件、随机森林、合成少数类过采样技术
1引言
电子邮件是使用率最高的网络应用之一，是人们通过网络交流沟通的重要工具。但是，垃圾邮件作为正常邮件的附属产物，已经严重影响到国家、企业和以及个人之间的网络通讯与安全，甚至造成严重的经济损失。现在，越来越多的学者将分类预测技术应用于垃圾邮件识别，如陈龙等提出了一种基于支持向量机的自适应性分类器，并应用于用于检测垃圾邮件[1]。刘洁等提出基于改进互信息的加权朴素贝叶斯算法以提高垃圾邮件识别的精确度和召回率[2]。本文提出了一种结合SMOTE和随机森林的算法，并应用于垃圾邮件检测，以提高垃圾邮件的识别率。
2基于SMOTE和随机森林的垃圾邮件识别算法
垃圾邮件检测数据往往是不平衡数据，即数据集中的正常邮件和垃圾邮件的数量是不均衡的。针对此问题，本文提出了基于合成少数类过采样技术（SMOTE）[3]和随机森林集成学习算法[4]的RF-smote算法。算法主要分两步，首先应用SMOTE算法对少数类别的垃圾邮件样本进行分析和新样本合成，将生成的新样本添加到数据集中，消除正常邮件和垃圾邮件样本数量的不平衡。然后，应用随机森林集成学习算法，进行垃圾邮件识别。SMOTE 算法步骤如下：1.针对训练数据，采取最邻近算法，计算出垃圾邮件样本数据的K个近邻;2.针对每个垃圾邮件样本，与它K近邻中随机选择一个的样本，进行随机线性插值;3.重复第2步，直至生成的新样本个数达到合成比率要求。
4.将新合成的样本数据与原数据集合成，产生新的训练集。随机森林是一个包含多个决策树的集成分类器。算法步骤如下：1.从SOMTE算法处理后的平衡训练集中,通过有放回的重取样来获得N’个样本作为生成决策树的训练集；2.如果每个样本有M个特征，随机选择m（m 3数据集与评价准则 实验选择UCI数据集合Spambase，该数据集包含58个属性和4601个实例，主要用来研究对垃圾邮件的分类检测。该数据集合是一个不平衡数据集合，包含两个类别：垃圾邮件（1813个实例），正常邮件（2788个实例）。实验评估采用准确率（ACC）、检测率（DR）和精确率（PR）三种方法衡量算法的性能。准确率定义如公式（1），表示正确识别正常邮件和垃圾邮件的实例数与全体实例数的比值。公式1-3中，TP表示垃圾邮件的预测实例数，TN表示正常邮件预测实例数，FP表示正常邮件错误的判定为垃圾邮件的实例数，FN表示垃圾邮件判定为正常邮件的实例数。 4实验与分析 实验基于WEKA[5]平台进行，RF-smote在检测垃圾邮件前对数据集合Spambase中的垃圾邮件样本进行了SMOTE合成，使用的最近邻设置为5，合成率设置为50%，随机森林算法中决策树数目设置为10。RF-smote算法应用的合成数据中，垃圾邮件实例数为2719，正常邮件数为2788，基本 变为平衡数据。实验评估采用十折交叉验证进行，实验数据如表1所示。从表1可以看出，本文提出的算法RF-smote在准确率、检测率和精确率性能指标上，均优于未应用SMOTE时的算法RandomForenst(RF).在准确率指标上，RF-smote优于RF0.8%。在检测率指标上，RF-smote优于RF3.8%。同样，在精确率指标上，RF-smote优于RF2.9%。因此，本文提出的算法RF-smote在垃圾邮件检测方面展示出了良好的性能。5结束语本文应用SMOTE算法和随机森林集成学习算法进行垃圾邮件识别，并在Spambase 数据集上进行实验，结果表明本文提出的算法性能表现良好。 龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/3712883038.html, 目标检测方法简要综述 作者：栗佩康袁芳芳李航涛 来源：《科技风》2020年第18期 摘要：目标检测是计算机视觉领域中的重要问题，是人脸识别、车辆检测、路网提取等领域的理论基础。随着深度学习的快速发展，与基于滑窗以手工提取特征做分类的传统目标检测算法相比，基于深度学习的目标检测算法无论在检测精度上还是在时间复杂度上都大大超过了传统算法，本文将简单介绍目标检测算法的发展历程。 关键词：目标检测;机器学习;深度神经网络 目标检测的目的可分为检测图像中感兴趣目标的位置和对感兴趣目标进行分类。目标检测比低阶的分类任务复杂，同时也是高阶图像分割任的重要基础;目标检测也是人脸识别、车辆检测、路网检测等应用领域的理论基础。 传统的目标检测算法是基于滑窗遍历进行区域选择，然后使用HOG、SIFT等特征对滑窗内的图像块进行特征提取，最后使用SVM、AdaBoost等分类器对已提取特征进行分类。手工构建特征较为复杂，检测精度提升有限，基于滑窗的算法计算复杂度较高，此类方法的发展停滞，本文不再展开。近年来，基于深度学习的目标检测算法成为主流，分为两阶段和单阶段两类：两阶段算法先在图像中选取候选区域，然后对候选区域进行目标分类与位置精修;单阶段算法是基于全局做回归分类，直接产生目标物体的位置及类别。单阶段算法更具实时性，但检测精度有损失，下面介绍这两类目标检测算法。 1 基于候选区域的两阶段目标检测方法 率先将深度学习引入目标检测的是Girshick[1]于2014年提出的区域卷积神经网络目标检测模型（R-CNN）。首先使用区域选择性搜索算法在图像上提取约2000个候选区域，然后使用卷积神经网络对各候选区域进行特征提取，接着使用SVM对候选区域进行分类并利用NMS 回归目标位置。与传统算法相比，R-CNN的检测精度有很大提升，但缺点是：由于全连接层的限制，输入CNN的图像为固定尺寸，且每个图像块输入CNN单独处理，无特征提取共享，重复计算;选择性搜索算法仍有冗余，耗费时间等。 基于R-CNN只能接受固定尺寸图像输入和无卷积特征共享，He[2]于2014年参考金字塔匹配理论在CNN中加入SPP-Net结构。该结构复用第五卷积层的特征响应图，将任意尺寸的候选区域转为固定长度的特征向量，最后一个卷积层后接入的为SPP层。该方法只对原图做一 垃圾邮件防护系统分析与应用方法 【内容提要】: 随着联机上网费用日趋便宜，发送电子邮件广告几近零成本又有利可图，因此造成垃圾邮件如今日混乱猖獗的现况。针对这种问题，许多公司研究出许多垃圾邮件防护和过滤机制产品，本文将对垃圾邮件的有关防护过滤技术和解决方法作一个基本介绍。 【关键词】：垃圾邮件、邮件防护、技术分析、AFS、华硕、过滤、机制 引言---------- 随着互联网的蓬勃发展，E-mail信息的传播达到了前所未有的广度和深度。同时不请自来的电子邮件也以各种形式闯入我们的邮箱- 商品推销、诈骗、政治或宗教抨击、病毒载体以及无法归类的稀奇古怪的形式。有些人每天甚至要收到100 到200 封这样的垃圾电子邮件（甚至更多）。因为更多的人开始使用英特网的关系（自因特网建立以来，人数飞速增长），对于商人、小贩、想入非非者以及蓄意破坏者而言，可以无偿地联系到数目巨大的各类人，诱惑力变得难以抵挡，自此大量的垃圾邮件在世界的各个角落产生，并瞬间传递到世界其他任何地方，这种费时且消耗CPU 的破坏行为迅速对经济产生了极大的负面影响。 现今越来越多的人开始意识到垃圾邮件的传递所带来的严重后果，并不断提出防治的新需求。 一垃圾邮件的定义 一封完整的电子邮件包含以下项目：邮件信封Mail Envelope、邮件标题Mail Header、邮件本文Mail Body 与邮件附檔Mail Attachment。电子邮件传输处理分为两阶段：邮件传输代理Mail Transfer Agent (简称MTA)，例如邮件服务器，以及与邮件使用代理Mail User Agent (简称MUA)，例如Outlook 或Outlook Express。 如果以邮件內容定义垃圾邮件，容易随个人主观认定而异；对银行业、娛乐业，广告业而言，包含其他银行贷款广告、色情广告的邮件，可能是种具有价值的市场资讯，而非垃圾邮件；因此，必需依邮件行为始能，依众人认知、法律规范与国际法规逐一精确定义何为垃圾邮件。 1. 众人认知：不请自來、来路不明、无法拒绝之邮件。 2. 法律规范：造成骚扰、匿名文书或嫁祸他人之邮件。 3. 国际法规： 2003 年底美国立法明定「Can Spam」垃圾邮件法规「Can Spam」字面表示可以「Spam」，惟有「但书」，寄件者必须表明身分，让收件者可以追溯来源不可以匿名、伪造，或者刻意隐匿或篡改资讯等行为发送电子邮件；发送方式方式不可为垃圾邮件滥发者(Spammer) 慣用之垃圾邮件滥发方式或程式，如借用邮件代替(Open Relay)、出现过多邮件转(Received) 或机器自动发送，以及不断尝试各种进入企业信箱方法等，必须提供收件者「选择权」，具有「取消订阅」机制。 综上所述，垃圾邮件之所以恼人并不是因为內容无趣不吸引人，而在于大量滥发，任意长驱直入收信者电子邮件信箱。 二邮件信息安全的影响 计算机世界/2004年/06月/21日/第D12版 垃圾邮件的危害引起国内外相关人士的广泛观注,许多安全厂商适时地推出了各种反垃圾邮件的软件和硬件产品。为了帮助广大用户了解反垃圾邮件市场的主流产品与技术,此前,计算机世界评测实验室特别进行了反垃圾邮件产品的横向评测,并于上期公布了评测结果。 不过面对价格不菲的反垃圾邮件产品,大多数小型企业和个人用户还是望而却步的。难道除了借助专业的反垃圾邮件产品之外,真的没有其他方法来减轻垃圾邮件的危害吗?答案是,用户可以 采用技术手段应对垃圾邮件 中国科学院自动化研究所综合自动化技术工程研究中心张前进邹益仁 如今,垃圾邮件的危害越来越大,但怎样阻止垃圾邮件,以及因垃圾邮件引发的屏蔽问题,显然还没有得到足够的重视。在舆论的压力下,如何解决垃圾邮件这一长期被忽视的问题终于被摆上了桌面。下面我们将着重从技术角度介绍对付垃圾邮件的方法。 SMT P(Sim ple M ail Transfer Protocol,简单邮件传输协议)在初始设计时的目的就是把电子邮件从Internet上的一台主机传递到另外一台主机,直到电子邮件到达目的地。因此,SM TP最初并没有过多地考虑安全性,后来随着人们逐渐意识到安全的重要性,才对其进行了多次补充和扩展。但是由于邮件服务器的缺省设置都是遵循最初始的标准,以获得最大的兼容性和可用性,因此一个刚刚装好、未加任何修补措施的邮件服务器是不具备诸如对发信人进行身份验证的安全措施。我们必须对其进行修补,并处理好以下几个环节,才能较好地应对垃圾邮件。 修补邮件服务器的漏洞 由于SMTP和Internet协议的开放性,我们在阻住不需要邮件的同时,保证邮件服务器对Internet邮件用户的可用性是比较困难的。虽然如此,但还是有些技巧可以用来保护邮件服务器。对于一个刚刚安装完的IMail Server系统来讲,我们要对缺省设置做如下修改。 邮件转发选项 在SMT P服务的SMTP Security属性中,IM ail Server提供了五种邮件转发模式:Relay mail for anyone、Relay mail for、No mail relay、Relay for local hosts only、Relay for local users only。 由于本地邮件不使用转发功能,也就是说当一封信的目标主机是IM ail Server所在的计算机或者一封信来源于IMail Server所在的计算机时,该邮件是不用转发的。所以当所有的邮件用户使用相同的IM ail Server或者他们都使用Web M essag ing来存取邮件时,可以简单使用No mail relay模式,也是这几种转发模式中最安全的。但使用这种模式时必须确认Disable SMT P Auth Reporting没有被选中,这样就会强制邮件用户在发送邮件的时候进行身份验证,只有那些通过身份验证的用户才能发送成功。当Outlook或Eudora作为邮件客户端程序时,请确认我的服务器要求身份验证(my server requires authentication)!被选中,其他的邮件客户端也有相应的选项,但文字表达可能不尽相同。 人体目标检测与跟踪算法研究 摘要：近些年以来，基于视频中人体目标的检测与跟踪技术研究越来越被重视。然而，由于受到目标自身特征多样性和目标所处环境的复杂性和不确定性的影响，现存算法的性能受到很大的限制。本文对目前所存在的问题进行了分析，并提出了三帧差分法和改进阈值分割法相结合的运动目标检测算法和多特征融合的改进运动目标跟踪算法。这两种算法不仅可以准确有效的检测出运动目标而且能够满足实时性的要求，有效的解决了因光照变化和目标遮挡等情况造成的运动目标跟踪准确度下降或跟踪目标丢失等问题。 关键词：三帧差分，Camshift，阈值分割 Research Based on Human Target Detectionand Tracking Algorithm Abstract: In recent years, human object detection and tracking become more and more important. However the complexity, uncertainty environment and the target’s own diversity limit the performance of existing algorithms. The main works of this paper is to study and analysis the main algorithm of the human object detection and tracking, and proposes a new moving target detection method based on three-frame difference method and threshold segmentation and improved Camshift tracking algorithm based on multi-feature fusion. These algorithm can satisfy the real-time, while accurately and efficiently detect moving targets, and also effectively solves the problem of tracking object lost or misplaced under illumination change or target occlusion. Keywords: three-frame difference, Camshift, threshold segmentation 一、绪论 （一）选题的背景和意义 人类和动物主要通过眼睛来感受和认知外部世界。人类通过视觉所获取的信息占了60%[1]，因此，在开发和完善人工智能的过程中，赋予机器视觉的功能这一操作极不可缺少。完善上述功能需要以许多技术为基础，特别是运动目标的检测与跟踪技术。近些年以来，此技术受到了越来越多的关注[2]。目前，此技术也在各领域得到了充分的应用，涵盖的领域有智能交通、导航、智能视频监控、精确制导、人机交互和多媒体视频编码压缩技术等。 《垃圾邮件隔离通知》使用说明 1 概述 为进一步提高院邮件系统拦截垃圾邮件的效率，减少垃圾邮件对用户的滋扰，院邮件系统在2009年4月28日，正式启用了新一代智能型反垃圾邮件系统。 新一代智能型反垃圾邮件系统不仅具有过滤效果好、运行稳定、负载低、延迟小的优势，而且利用其所采用的“空中拦截”、“行为识别”等连接层和内容层的反垃圾邮件技术，能够对Internet上出现的新型垃圾邮件进行零日防范。在部署新一代智能型反垃圾邮件系统的过程中，院邮件系统还根据广大用户的需求进行了二次开发，使其在充分发挥自身优势的基础上，能够更好的贴近中科院用户的实际需要。 新一代智能型反垃圾邮件系统正式启用后，院邮件系统日均过滤垃圾邮件的效率将会保持在90%以上。不仅如此，该系统还能够依据用户需求发送《垃圾邮件隔离通知》，从而方便用户查阅被系统隔离的垃圾邮件，允许用户自行筛选处理，以便将垃圾邮件的误拒率减少到最低。 2 《垃圾邮件通知》的使用方法 院邮件系统发送《垃圾邮件隔离通知》的发件人为abuse_digest@https://www.360docs.net/doc/3712883038.html,，主题为“×年×月×日垃圾邮件隔离通知”，如图1所示。 图1 《垃圾邮件隔离通知》图示 当点击该邮件的主题后，系统将会显示通知的内容，其中列出了被反垃圾邮件系统隔离的疑似垃圾邮件，包括“发件人”、“主题”、“接收日期”、“大小”、“操作”等信息，如图2所示。 图2 《垃圾邮件隔离通知》样本 在图2所示的《垃圾邮件隔离通知》中，点击其中的“放行到收件箱”链接，系统将把选定的疑似垃圾邮件投递到收件人的邮箱，如图3所示。 图3 邮件成功投递后的系统提示 若点击图2中的疑似垃圾邮件主题，系统将会打开新窗口显示垃圾邮件的内容，如图4所示。 图4 打开新窗口显示垃圾邮件内容 在图4显示的垃圾邮件内容页面中，也设置了“放行”按钮，点击此按钮后，系统即把正在阅读的疑似垃圾邮件投递到收件人邮箱。 在院反垃圾邮件系统中，为每个用户都设置了个人白名单，在图2所示的《垃圾邮件隔离通知》中，点击其中的“添加白名单”链接，系统将把指定邮件的发 邮件应用行为模式监测工具相关技术讨论分析 １、邮件应用行为模式监测工具技术介绍 1.1黑白名单技术 黑名单(Black List)和白名单(White List)分别是己知的垃圾邮件发送者和可信任发送者的IP地址或邮件地址。黑名单技术是最早出现的一种垃圾邮件过滤技术，一般的邮件服务器都有该功能。黑名单技术的原理是确定已知垃圾邮件制造者及其ISP 的域名或IP地址、电子邮件地址，将其整理成黑名单，将黑名单部署在处理网关处，拒绝任何来自黑名单上的垃圾邮件制造者的邮件。白名单的原理是拒绝接收任何邮件，除非用户的邮件地址在白名单上。白名单提供两种使用方式：一种方法是用户阻止不在名单上的信件；另一种方式是系统邮件发送者发送信件，要求其回复，以证实确有邮件发送者其人，经过确认后将其列入白名单中。 该技术的优点是不占用计算机资源，易于实施；缺点是需要手动维护黑白名单。由于垃圾邮件发送者经常修改和伪造他们的IP地址和邮件地址以逃避反垃圾邮件手段的检测，因此该方案在总体的垃圾邮件解决方案中仅起补充作用。 1.2反向域名验证（基于邮箱地址可信度的管控工具涉及） 该技术对邮件发送者的IP地址进行逆向名字解析，通过DNS查询来判断发送者的IP与其声称的名字是否一致，来判断是否是垃圾邮件。如果反向DNS查找提供的域与邮件上的来源IP地址相符合，该邮件被接受。如果不符合，该邮件被拒绝。 由于很多反向DNS目录未被有效建立，或无法正常建立，比如，任何”vanity”域名绝大多数情况下没有一个正确的反向DNS查找。在这种情况下，由这些域发送的邮件将被阻断，造成不可接受的高误报率。 1.3关键词过滤 关键词过滤是一种基于内容检查的过滤技术，通常创建一些简单或复杂的与垃圾邮件关联的单词表来识别和处理垃圾邮件，比如”免费”、”色情”等在垃圾邮件中经常出现的词语。该方法通过对邮件的信头、信体、附件的内容进行检查，判定是否符合过滤规则，从而判定是否为垃圾邮件。这是一种简单的内容过滤方式来处理垃圾邮件，它的基础是必须创建一个庞大的过滤关键词列表。 这种技术缺陷很明显，过滤的能力同关键词有明显的联系，关键词列表造成漏报、错报的可能性比较大。垃圾邮件发送者经常会采用一些躲避关键词的技术，比如拆词、组词、将一些单词拼错，以图饶过词语过滤器，所以过滤关键词需要经常升级，以适应新的需要。现在的邮件群发软件做的也越来越智能了，由其自动生成和发送的垃圾邮件是随机生成的，不但能随机生成邮件的发件人、收件人和邮件主题，还能随机生成邮件的内容，使得该种技术目前应用范围日趋狭窄。 1.4基于规则评分的过滤技术（规则管理模块涉及） 这是一种集合了人工智能技术的应用技术。该技术对邮件进行规则判断。在规则中，每条规则对应一个分数，当邮件符合某一条规则时，就给邮件增加相应的分数，分数越高，该邮件是垃圾邮件的可能性就越高，得分超过一定值时，该邮件将被分类为垃圾邮件。该技术过滤准确率可以达到90%，但不能检测新的垃圾邮件，即漏检率高。为了能使评分有效，规则需要经常更新。； 1.5贝叶斯过滤法 贝叶斯算法是以著名数学家托马斯.贝叶斯(Thomas 贝叶斯)(1702-1761)命名的一种基于概率分析的可能性推理理论，通过分析过去事件的知识，来预测未来的事件。贝叶斯过滤法对大量用户已经判定的垃圾邮件和合法邮件进行学习，根据垃圾 电子邮件送达率是衡量电子邮件营销效果的重要指标之一。随着垃圾邮件越来越泛滥，世界上所有的 ISP 和服务器提供商都采取了越来越严厉的过滤垃圾邮件措施，同时也给正常邮件，以及合法合理、用户欢迎的电子邮件营销带来不便。不过这是大势所趋，不是营销人员能解决的。 垃圾邮件过滤方法垃圾邮件过滤方法 电子邮件营销人员能做的是尽量减少自己的邮件被当作垃圾邮件的机会。要做到这一点，首先需要了解主要的垃圾邮件过滤方法。 第一种是以触发式过滤算法鉴别垃圾邮件，这样的过滤器通常已经装在电子邮件客户端软件或邮件服务器上。其原理是过滤软件检查邮件的发信人，标题，正文内容，邮件中出现的链接和域名，甚至电话号码，当发现带有明显广告性质，或经常出现已知垃圾邮件的典型特征，则给这封邮件打一定的垃圾邮件特征分数。当分数达到一定数值时，邮件将被标志为垃圾邮件，直接过滤到垃圾邮件文件夹。 比如，邮件标题中出现￥、$符号，可能给予2 分垃圾分数。邮件内容中出现“免费”、“发票”、“促销”等典型垃圾邮件中经常出现的词汇时，也各给 1 分。邮件中如果包含已经被确认的经常发垃圾的域名，再加 1 分。甚至邮件内容中出现被确认与垃圾邮件相关联的电话号码，也给个分数。 当这些垃圾分数相加达到某一个数值时，比如达到 10 分，这个邮件将被标志为垃圾。 第二种方法是以黑名单为基础。有一些创建和维护链接邮件黑名单的组织，专门接受用户的垃圾邮件投诉，如果确认确实是垃圾邮件，黑名单运行者将把发送垃圾邮件的服务器和用户IP 地址放入黑名单。 比较有规模的垃圾黑名单通常都与其他ISP 及服务器运营商共享黑名单数据库。一旦某个IP 地址被列入黑名单，世界上很多ISP 和邮件服务器将拒收来自这个 IP 地址的所有邮件。 有的时候用户投诉其实并不是真的因为所收到邮件是垃圾邮件，而是用户忘记了曾经注册这个电子杂志。如果你的IP 地址被错误地投诉而列入黑名单，唯一的方法是联系黑名单维护组织，说明情况，提出证据，要求把你的IP 地址从黑名单中删除。不过这一过程有时非常复杂艰难。 第三种方法是邮件防火墙。很多大公司的服务器是运行在邮件防火墙之后，这些防火墙会综合使用各种过滤器以及黑名单，再加上自行研制的一些算法，来鉴别和剔除垃圾邮件。这些防火墙的算法则更复杂，并且不与其他人分享细节，对正常邮件的送达也可能起到致命的影响。 第四种方法是使用邮件确认。当电子邮件帐号收到一封email 时，这封 email 会首先进入待送达队列中排队，同时自动回复给发信人一封确认邮件。确认邮件中包含有一个确认链接，或标题中包含有一个独特的确认序列号，只有原来的发件人点击确认链接，或回复这封确认邮件，发信人的邮件地址才会被列入白名单，原来所发送的第一封原始邮件才真正被送达到收件箱。 鉴别和阻挡垃圾邮件大致上是这几种方法，有一些邮件服务器可能会综合使用这些方法。 为了避免邮件被这些过滤手段鉴别为垃圾邮件，应该注意下面一些问题。 检查服务器 IP 地址是否在黑名单中？选择邮件服务器时，应该检查服务器提供商的IP 地址是否被列在主要的垃圾黑名单中。国际上主要的垃圾黑名单包括： https://www.360docs.net/doc/3712883038.html, 反垃圾邮件网关的技术规范 一、邮件网关要求 1、基本要求 （1）采用专用的硬件平台,自身安全性高、稳定性好。保证邮件网关系统的稳定性和性能，确保邮件网关设备不会成为网络系统的性能瓶颈。 （2）优越的系统性能。每小时处理的邮件流量和对收发邮件的处理内容扫描速度在同类产品中领先，支持标准SMTP和POP3协议，适用于任何支持上述邮件协议的邮件系统。 （3）要求通过公安部防病毒网关产品认证和防垃圾邮件认证，且同时拥有这两类安全产品的认证证书，最好能有河南省公安厅在本地的经营推荐证明。 （4）可以有效地实现电子邮件病毒过滤、内容过滤、垃圾邮件过滤,蠕虫过滤，阻断后门程序、DoS/DDoS等动态攻击行为。 （5）针对通过SMTP、POP3、HTTP、FTP等协议传输的内容进行过滤处理。 2、功能要求 （1）具备强大的反病毒功能 对所有进出站的邮件进行病毒扫描，应能够有效过滤普通病毒、邮件病毒、蠕虫病毒、木马活动，可以进行病毒邮件的隔离、删除、以及清除病毒的操作，支持病毒扫描引擎和病毒代码库的实时在线更新，及时遏制最新病毒的发作。为了保证系统的最佳性能，缓存扫描结果。 采用自主知识产权的成熟的防病毒引擎。 （2）能抵御对邮件服务器的各种攻击 全面防范针对传输层25端口攻击，防止邮件地址泄露，保障后端邮件系统的安全。提供最完善的防攻击体系，有效地防范针对邮件系统的各类攻击，包括邮件服务应用层的字典算法攻击、目录树攻击、多线程攻击、DHA攻击、DoS攻击等；邮件网关层的空文件攻击、多重病毒感染攻击、多重压缩攻击等。 （3）具有多层反垃圾邮件的防御结构 提供有力的、灵活的反垃圾邮件措施来保护邮件系统免受垃圾邮件的攻击，全面地防御垃圾邮件对邮件系统进行攻击。 所有的邮件都必须通过验证，才可以被发送至邮件系统；拒绝非法用户邮件的投递。 支持速率限制、并发连接、连接频率限制，防止拒绝服务攻击、保护网络带宽。防止邮件系统负担过重，造成正常邮件信息发送失败， function MovingTargetDetectionByMMI() %Moving Target Detection %Based on Maximun Mutual Information % %EDIT BY PSL@CSU %QQ：547423688 %Email：anyuezhiji@https://www.360docs.net/doc/3712883038.html, %2012-06-01 %读文件 Im1=imread('001.jpg'); Im2=imread('002.jpg'); Im3=imread('003.jpg'); Im1=rgb2gray(Im1); Im2=rgb2gray(Im2); Im3=rgb2gray(Im3); tic; d12=GetDifferenceImg(Im2,Im1); d23=GetDifferenceImg(Im2,Im3); d=d12.*d23; se =; for i=1:4 d = imfilter(d,se); end for i=1:2 d = medfilt2(d,); end %%d=abs((d12-d23).^0.7); d=uint8(d/max(max(d))*255); level = graythresh(d); BW = im2bw(d,level); s=regionprops(BW,'BoundingBox'); figure(1) subplot(2,2,1); imshow(uint8(d12/max(max(d12))*255)); title('参考帧与前一帧的差值') subplot(2,2,2); imshow(uint8(d23/max(max(d23))*255)); title('参考帧与后一帧的差值') subplot(2,2,3); imshow(BW); title('由前后帧得出的差值') subplot(2,2,4); imshow(Im2); %imshow(d); rectangle('Position',s(1).BoundingBox,'Curvature',,'LineWidth',2,'LineStyle','--','EdgeColor', 'r') title('参考帧与检测结果') %求相邻两帧重合部分差值主函数 function outImg=GetDifferenceImg(R,F) =dwt2(R,'db1'); =dwt2(F,'db1'); CA1=uint8(CA1); CA2=uint8(CA2); fprintf('\n------PSO start\n'); =PSO(CA1,CA2); while mi<1.2 =PSO(CA1,CA2); end fprintf('tx:%f ty:%f ang:%f mi:%f\n',pa(1),pa(2),pa(3),mi); fprintf('------PSO end\n\n'); %pa=; fprintf('------Powell start\n'); mi_old=0; while abs(mi-mi_old)>0.01 TOM网 反垃圾系统实施解决方案 客户项目建议书 Barracuda Networks (Shanghai) Co.,Ltd. 2005-12-21 第一章前言: 企业防治垃圾的重要性 在近几年的时间里，企业面临垃圾的威胁成指数级增长，垃圾占电子总通讯量的达到60%以上，而这一数字在三年前仅为8%；与此同时，垃圾的类型以及发送手段也愈加复杂化、多样化； 电子也一跃成为病毒的主要传播方式；这一系列的变化对企业网络构成了严重的威胁，这种威胁不仅仅是造成用户时间的损失，还包括系统资源的损耗，严重的还造成系统破坏。 因此，如何保护企业免受病毒及垃圾的侵袭，保证网络及企业信息安全成为每位网络或系统管理员的第一责任，也是企业信息化分管领导的重要职责所在。 垃圾对企业造成的危害： 1.垃圾已占全球电子的69%。（亚洲经济，2005年6月）在国际上每天有超过200亿封垃圾被发送 出去，2003年全国有470亿封流入了用户信箱，平均每人每天收到2.85封垃圾。根据IDC的分 析，到2006年，垃圾数量将在2003年数量的增加一倍。 ※根据Radicatti group预估调查(June，2003)，到2007年全球垃圾将占所有Email流量的70% 2.据Ferris Research研究报导指出，垃圾电子每年让美国及欧洲企业分别损失高达89亿美元 和25亿美元。(其中40亿美元是因员工删除垃圾而造成工作效率的降低，平均删除1封垃圾得花4.4秒钟。37亿美元的花费，是为了应对超大量的资料流量，企业因而添购带宽及性能更佳的服务器，其余的损失则是公司为降低员工因垃圾产生的困扰，为员工提供的支持的费用。) 3.除了上述金额的损失之外，垃圾对企业的损害还可归类为： ◆消费者的信任——这是电子使用者的第一大问题，由于垃圾的泛滥，用户失去了对电子 的信任；据调查约有29%的用户因此而减少了电子的使用，对于企业而言，则可能造成员 工弃用企业，这不仅对企业以前网络投入的浪费，且有损企业形象。 ◆降低工作效率—使用者会浪费无谓的时间阅读并处理这些无用的电子。使用者工作效率 降低被认为是企业因垃圾所导致的最大损失。 ◆不当容—垃圾中可能包含攻击性文字，大多是人身攻击，此种可能会伤害特定的个人或 群组。此外，还有相当数量的与、非法、以及其他与国家法规相悖的信息，也将对收件 人造成不同程度的冲击。 ◆浪费IT资源—进入网络的大量垃圾，会影响企业的网络使用带宽。 QQ邮箱屏蔽垃圾邮件的方法 近年来，广大用户的网购热情与日俱增，人们都想体验足不出户就可收获颇丰的效果。而商家们的广告促销也变得如火如荼，广告垃圾邮件开始泛滥;同时，一些钓鱼网站也借着这个势头开始蠢蠢欲动，欺诈邮件频频出现。下面就为大家介绍下如何设置QQ邮箱屏蔽这些垃圾邮件。 举报垃圾邮件 举报垃圾邮件，敲响反垃圾警钟 我们在查看邮件时经常会看到一下垃圾邮件或一些陌生网站的邮件，这时你不用烦心，只要点击举报，QQ邮箱就会为你处理此类邮件。根据设置，该邮件会自动从收件箱消失，然后直接删除或被移动到垃圾箱。举报过之后，系统会智能记住此类垃圾邮件的特征，下次为你自动拦截，让你免受骚扰。 辨别邮件地址真伪，助你识别欺诈邮件 近年来钓鱼网站的蠢蠢欲动，让防范欺诈邮件势在必行。如何辨别邮件来源是识别欺诈邮件很重要的一步，在这方面QQ邮箱推出了专门的辨别邮件功能，帮你有效防范欺诈邮件的侵袭。当真实发送地址与宣称的发件人地址不一致时，QQ邮箱就会在邮件上添加一个绿色的小问号加以提示，这时，用户就该谨慎处理 这些邮件。 反垃圾设置 反垃圾设置，杜绝垃圾邮件干扰 进行有效地反垃圾设置，是防止垃圾邮件侵扰的行之有效的方法。QQ邮箱的反垃圾，设置黑名单，就不会再收到该地址或域名下各个邮箱发来的信件，有效防止垃圾广告邮件;设置白名单，该地址或域名下各个邮箱发来的信件将不受反垃圾规则的影响，保证你一定能收到来自该地址或域名的邮件。如此设置，即可以有效防止垃圾邮件，又能保证顺利接受信任地址的邮件。设置收信过滤器 完善收信过滤器，天网恢恢疏而不漏 邮件过滤，是对抗垃圾邮件、欺诈邮件的一项非常有效的技术，对于符合过滤条件的邮件进行过滤处理，就如同杀毒软件对病毒的查杀一样。QQ邮箱的收信规则就相当于邮件过滤器，当邮件到达时，你可以根据自己的要求选择相应的条件，并在所选条件的对话框内填入相应的关键字、关键词;这样当条件满足时，QQ 邮箱就会根据设置对这些垃圾邮件进行处理。 在这里提醒大家，如果我们选用直接删除邮件功能，我们一定要慎重，最好在大量收到垃圾邮件的时候才用，以免误删有用的 随机森林垃圾邮件检测算法分析 摘要：本文应用SMOTE算法以消除邮件数据的不平衡性，并应用随机森林集成学习算法进行垃圾邮件识别。实验结果表明提出的方法在多个指标性能表现良好。 关键词：垃圾邮件、随机森林、合成少数类过采样技术 1引言 电子邮件是使用率最高的网络应用之一，是人们通过网络交流沟通的重要工具。但是，垃圾邮件作为正常邮件的附属产物，已经严重影响到国家、企业和以及个人之间的网络通讯与安全，甚至造成严重的经济损失。现在，越来越多的学者将分类预测技术应用于垃圾邮件识别，如陈龙等提出了一种基于支持向量机的自适应性分类器，并应用于用于检测垃圾邮件[1]。刘洁等提出基于改进互信息的加权朴素贝叶斯算法以提高垃圾邮件识别的精确度和召回率[2]。本文提出了一种结合SMOTE和随机森林的算法，并应用于垃圾邮件检测，以提高垃圾邮件的识别率。 2基于SMOTE和随机森林的垃圾邮件识别算法 垃圾邮件检测数据往往是不平衡数据，即数据集中的正常邮件和垃圾邮件的数量是不均衡的。针对此问题，本文提出了基于合成少数类过采样技术（SMOTE）[3]和随机森林集成学习算法[4]的RF-smote算法。算法主要分两步，首先应用SMOTE算法对少数类别的垃圾邮件样本进行分析和新样本合成，将生成的新样本添加到数据集中，消除正常邮件和垃圾邮件样本数量的不平衡。然后，应用随机森林集成学习算法，进行垃圾邮件识别。SMOTE 算法步骤如下：1.针对训练数据，采取最邻近算法，计算出垃圾邮件样本数据的K个近邻;2.针对每个垃圾邮件样本，与它K近邻中随机选择一个的样本，进行随机线性插值;3.重复第2步，直至生成的新样本个数达到合成比率要求。 第26卷第3期2009年3月 机 电 工 程 Mechanical &Electrical Engineering Magazine Vol .26No .3 Mar .2009 收稿日期:2008-09-16 基金项目:建设部科研基金资助项目(2007-k03-04);教育部大学生创新性实验资助项目(070118)作者简介:谭墍元(1986-),男,河南许昌人,主要从事自动化等方面的研究.E 2mail:tjyphili p@https://www.360docs.net/doc/3712883038.html, 通信联系人:吴成东,男,教授,博士生导师.E 2mail:wuchongdong@ise .neu .edu .cn 智能图像监控系统异常目标检测算法研究 3 谭墍元,吴成东,周 芸,侯 俊,王俏俏 (东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110004) 摘 要:为实现智能家居中的实时安全监控,提出了一种基于嵌入式平台和无线通讯的智能视频监控系 统方案,并设计了智能视频监控系统中的异常目标检测算法。以背景差分法为基础,采用自适应阈值、运动目标跟踪及背景更新等方法,克服了背景光线变化、阴影及小目标带来的干扰,提出并实现了动态目标跟踪检测功能。该系统能够有效地对监控区域目标状态进行监测,并能根据监测结果进行报警等安全操作。实验结果表明,系统具有很高的实时性、可靠性和实用性。关键词:视频监控;运动目标检测;帧间差分;自适应阈值中图分类号:TP277 文献标识码:A 文章编号:1001-4551(2009)03-0012-04 Research of abnor ma l t arget detecti on a lgor ith m i n i n telli gen t surve ill ance syste m T AN J i 2yuan,WU Cheng 2dong,ZHOU Yun,HOU Jun,WANG Q iao 2qiao (College of Infor m ation Science and Engineering,N ortheastern U niversity,Shenyang 110004,China ) Abstract:T o i m p lement real 2ti m e surveillance of the home security,an intelligent surveillance syste m based on e mbedded syste m p latf or m and wireless communicati on technol ogy was designed .T o overcome interference com ing fr om s mall target move ment or backgr ound light changes,moving target detecti on algorith m was p r oposed .Abnor mal matters at the monit or area can be detected exactly by analyzing the real ti m e i m age inf or mati on,and effective security acti ons will be taken with corres ponding patterns .The experi m ental results show that the syste m possesses the advantages of real 2ti m e standard,high credibility and p racticability .Key words:intelligent surveillance syste m;abnor mal target detecti on;fra me subtract;adap tive threshold value 0 引 言 视频监控系统已成为安防系统的重要组成部分,随着计算机技术、无线通讯以及图像处理技术的发展,智能化的视频安全监控系统以其全天候、可靠性高等优点,正逐步取代传统的人工视频监控模式。 在智能监控系统中,异常目标检测算法(主要是指运动目标的检测)是其核心内容,该检测算法的优劣决定着系统的成败。当前运动目标检测的基本方法 主要包括光流法[1]、帧间差分法[2]、背景差分法[3] 、背 景统计模型[4] 等算法,但是上述算法均存在一定的局限性:光流法不需要背景信息,但计算复杂,实时性差,难以满足实时检测的要求,更不易在微处理器上实现;背景差分法实现简单,但抗干扰性差且需要对背景进 行实时修正;帧间差分法具有很强的自适应性,但差分帧的选择时机要求较高,而且依赖于运动目标的速度,可靠性不高。 本研究提出一种基于背景差分法的异常检测算 法,该算法结合静态阈值与动态自适应阈值[5] 进行差分运算,并且引入小目标运动跟踪检测环节对监控图 像序列进行处理,有效地解决了背景光线变化[6] 、阴影以及小目标运动问题,具有很高的可靠性与实用性。 1 系统结构 笔者研究的硬件平台是智能图像安全监控系统,该系统基于手机和嵌入式系统进行设计,由C MOS 摄像头、S3C44B0X 微处理器、T R800彩信模块、Zig Bee 模块和传感器等组成。系统框图如图1所示。 美利坚合众国 国会第一百零八届年会第一次会议 二零零三年一月七日星期二 召开地：华盛顿 法案 通过限制和处罚由因特网传递未经收件人许可的商业性电子邮件，规范各州内和州际商业行为。 第一章：标题 本法案可被称为《2003控制非恳请性的色情及推广邮件攻击法案》或《2003反垃圾电子邮件法案》 第二章：国会的发现和相关政策 一、发现 国会发现以下现象： 1、电子邮件已经成为了极其重要和流行的通讯方式，每天有数百万计的美国人通过它进行个人或商业信息传递。网络价格低、覆盖全球，从而令电子邮件的使用方便而快捷，并为商业的平稳发展提供了独特的机会。 2、电子邮件方便快捷的特性正为迅速膨胀的大量垃圾电子邮件所威胁。据估计，商业性垃圾电子邮件在全部电子邮件中的比例，从2001年的7%，迅速增长到现在的接近50%，其数目和比重仍在不断增加；同时，这些邮件中的信息，都存在着不同程度的误导和欺诈。 3、垃圾电子邮件会给无法拒绝接收的邮箱使用者带来邮件储存的资源耗费或处置邮件的时间成本，或二者兼有之。 4、大量垃圾电子邮件的存在，不仅会降低电子邮件服务的便捷性，还可能导致有用邮件的丢失、忽略和丢弃，从而降低网络邮件服务的可用性和可信度。 5、一些商业电子邮件可能包含令部分收件人感到粗俗或淫秽的内容。 6、垃圾电子邮件数量的迅速膨胀给网络服务提供商、使用电子邮件服务的商业、教育和非盈利性组织等机构增加了巨额的资金成本，如果没有购置更多的设备，他们可处置的邮件容量有限。 7、很多垃圾电子邮件的发送者都有意隐藏发送来源。 8、很多垃圾电子邮件的发送者都有意在邮件标题中包含误导信息，诱导收件人察看邮件。 机器学习实训实验报告（四） 专业班级学号姓名实验项目名称：利用朴素贝叶斯过滤垃圾邮件 实验内容： 1、了解概率分类器的意义，理解条件概率的计算方法 2、了解朴素贝叶斯的理论知识，了解基于以上理论知识构建分类器的方法 3、根据朴素贝叶斯的一般步骤进行过滤垃圾邮件的任务 实验过程： 算法分析： 简介： 朴素贝叶斯算法的分类模型是基于Bayes定理的，下面就简单介绍一下Bayes定理．设X为一个类别未知的数据样本，H为某个假设，C表示类别集合，若数据样本X属于一个特定的类别c，那么分类问题就是决定P(H/X)，即在获得数据样本X时，H假设成立的概率．由于P(H),P(X), P(X/H)的概率值可以从（供学习使用的）数据集合中得到，Bayes 定理描述了如何根据P(H), P(X),P(X/H)计算获得的P(H/X)，有关的具体公式定义描述如下 算法过程： 我们假设训练集为m个样本n个维度，如下： (x(1)1,x(1)2,...x(1)n,y1),(x(2)1,x(2 )2,...x(2)n,y2),...(x(m)1,x(m)2,...x( m)n,ym)(x1(1),x2(1),...xn(1),y1),( x1(2),x2(2),...xn(2),y2),...(x1(m),x 2(m),...xn(m),ym) 共有K个特征输出类别，分别为C1,C2,...,CKC1,C2,...,CK,每个特征输出类别的样本个数为 m1,m2,...,mKm1,m2,...,mK,在第k 个类别中，如果是离散特征，则特征XjXj各个类别取值为mjlmjl。其中l取值为源程序代码： from numpy import * import re def loadDataSet(): #文档集合 postingList=[['my', 'dog', 'has', 'flea', 'problems', 'help', 'please'], ['maybe', 'not', 'take', 'him', 'to', 'dog', 'park', 'stupid'], ['my', 'dalmation', 'is', 'so', 'cute', 'I', 'love', 'him'], ['stop', 'posting', 'stupid', 'worthless', 'garbage'], ['mr', 'licks', 'ate', 'my', 'steak', 'how', 'to', 'stop', 'him'], ['quit', 'buying', 'worthless', 'dog', 'food', 'stupid']] classV ec = [0,1,0,1,0,1] #类别：1代表侮辱性文字，0代表正常 return postingList,classVec #函数说明:将切分的词条整理成不重复的词条列表 def createV ocabList(dataSet): vocabSet = set([]) ##创建一个空的不重复列表 for document in dataSet: vocabSet = vocabSet | set(document) #取并集 return list(vocabSet) #函数说明:根据vocabList，将inputSet向量化，每个元素为1或0 def setOfWords2Vec(vocabList, inputSet): returnVec = [0]*len(vocabList) #创建一个其中所含元素都为0的向量 for word in inputSet: #遍历每个词条 if word in vocabList: #如果词条存在于词汇表中，则置1 returnVec[vocabList.index(word)] = 1 else: print ("the word: %s is not in my Vocabulary!" % word) return returnVec #函数说明:朴素贝叶斯分类器训练函数 def trainNB0(trainMatrix,trainCategory): numTrainDocs = len(trainMatrix) #计算训练的文档数目 numWords = len(trainMatrix[0]) #计算每篇文档的词条数目标检测方法简要综述
垃圾邮件防护系统分析与应用方法
采用技术手段应对垃圾邮件
人体目标检测与跟踪算法研究
《垃圾邮件隔离通知》使用说明
邮件应用行为模式分析
怎样避免邮件被当作垃圾邮件
反垃圾邮件网关的技术规范
目标检测算法
反垃圾邮件系统实施项目解决方案
QQ邮箱屏蔽垃圾邮件的方法.doc
随机森林垃圾邮件检测算法分析
智能图像监控系统异常目标检测算法研究
反垃圾邮件法案
机器学习实验之朴素贝叶斯(垃圾邮件判断)