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第1章 垃圾邮件过滤概述1

1.1 电子邮件简介1

1.1.1 电子邮件的结构1

1.1.2 电子邮件系统的组成2

1.2 垃圾邮件的定义3

1.3 垃圾邮件的由来、特征及危害4

1.4 垃圾邮件的现状7

1.5 垃圾邮件的分类8

1.6 垃圾邮件的防治方法9

1.7 垃圾邮件过滤技术发展的阶段10

1.7.1 第一代垃圾邮件过滤技术10

1.7.2 第二代垃圾邮件过滤技术12

1.7.3 第三代垃圾邮件过滤技术14

1.7.4 第四代垃圾邮件过滤技术14

第2章 基于内容的垃圾邮件过滤技术研究15

2.1 基于内容的过滤技术工作过程15

2.1.1 邮件预处理15

2.1.2 文本分类17

2.1.3 结果处理18

2.2 邮件分词算法18

2.2.1 提取邮件文本18

2.2.2 垃圾邮件过滤中的中文分词19

2.2.3 文本表示23

2.3 特征选择25

2.3.1 特征选择方法及其在邮件过滤中的应用25

2.3.2 互信息算法的研究及改进27

2.4 基于贝叶斯的邮件分类33

2.4.1 分类算法33

2.4.2 评价体系39

2.4.3 Weka分类简介40

2.4.4 垃圾邮件最终处理方式40

本章小结41

第3章 基于邮件行为的垃圾邮件过滤技术研究42

3.1 基于内容过滤技术的局限43

3.1.1 垃圾邮件发送原理43

3.1.2 基于内容过滤技术的局限性43

3.2 基于行为识别的垃圾邮件过滤技术44

3.2.1 行为识别技术概述44

3.2.2 MTA 邮件过滤原理46

3.2.3 邮件头内容分析47

3.3 基于人工免疫算法的垃圾邮件行为识别技术48

3.3.1 免疫算法49

3.3.2 人工免疫算法在垃圾邮件行为识别模块中的应用51

本章小结56

第4章 基于P2P协作的垃圾邮件发送行为识别技术研究57

4.1 P2P技术概述57

4.1.1 P2P网络简介57

4.1.2 JXTA技术概述59

4.2 垃圾邮件发送行为识别平台研究62

4.2.1 P2P网络资源搜索模式及其分析63

4.2.2 Anti-Spam P2P网络结构设计65

4.2.3 Anti-Spam P2P网络协作查询策略研究68

4.3 基于P2P协作的垃圾邮件发送行为识别技术研究74

4.3.1 基于JXTA的垃圾邮件识别器的体系结构设计74

4.3.2 信息列表、消息、广告的定义76

4.3.3 垃圾邮件发送行为识别算法78

4.3.4 算法开销的理论分析82

4.4 基于P2P协作的垃圾邮件发送行为识别技术的实现83

4.4.1 Anti-Spam P2P网络的组建83

4.4.2 基于P2P协作的垃圾邮件发送行为识别算法的实现89

4.5 实验及结果分析97

4.5.1 实验环境97

4.5.2 实验数据98

4.5.3 实验结果99

4.5.4 垃圾邮件过滤性能的比较与分析99

本章小节102

第5章 图像型垃圾邮件过滤技术研究103

5.1 图像型垃圾邮件过滤技术综述103

5.1.1 图像型垃圾邮件的起源103

5.1.2 图像型垃圾邮件的检测难点103

5.1.3 图像型垃圾邮件特征的分析106

5.1.4 图像型垃圾邮件的分类算法110

5.1.5 算法性能的评价标准112

5.2 基于圆形模板的角点检测算法114

5.2.1 经典的SUSAN角点检测算法115

5.2.2 改进的彩色边缘检测算子119

5.2.3 圆形模板设计与角点检测124

5.2.4 实验结果与性能分析129

5.3 ECTL文本区域定位算法130

5.3.1 主流文本区域定位算法分析131

5.3.2 ECTL文本区域定位算法133

5.3.3 实验结果分析140

5.4 基于文本区域特征的图像型垃圾邮件识别算法143

5.4.1 文本区域及图像属性特征分析145

5.4.2 文本区域及图像属性特征提取与归一化146

5.4.3 实验结果分析148

5.5 基于颜色与角点特征的图像型垃圾邮件识别算法152

5.5.1 颜色与角点特征分析153

5.5.2 颜色与角点特征提取156

5.5.3 实验结果分析157

5.5.4 鲁棒性验证及分析160

5.5.5 两种算法与主流算法的对比分析164

本章小结166

参考文献167