垃圾邮件识别及处理技术研究

第1章 垃圾邮件过滤概述1．1 电子邮件简介1．1．1 电子邮件的结构1．1．2 电子邮件系统的组成1．2 垃圾邮件的定义1．3 垃圾邮件的由来、特征及危害1．4 垃圾邮件的现状1．5 垃圾邮件的分类1．6 垃圾邮件的防治方法1．7 垃圾邮件过滤技术发展的阶段1．7．1 第一代垃圾邮件过滤技术1．7．2 第二代垃圾邮件过滤技术1．7．3 第三代垃圾邮件过滤技术1．7．4 第四代垃圾邮件过滤技术第2章 基于内容的垃圾邮件过滤技术研究2．1 基于内容的过滤技术工作过程2．1．1 邮件预处理2．1．2 文本分类2．1．3 结果处理2．2 邮件分词算法2．2．1 提取邮件文本2．2．2 垃圾邮件过滤中的中文分词2．2．3 文本表示2．3 特征选择2．3．1 特征选择方法及其在邮件过滤中的应用2．3．2 互信息算法的研究及改进2．4 基于贝叶斯的邮件分类2．4．1 分类算法2．4．2 评价体系2．4．3 Weka分类简介2．4．4 垃圾邮件最终处理方式本章小结第3章 基于邮件行为的垃圾邮件过滤技术研究3．1 基于内容过滤技术的局限3．1．1 垃圾邮件发送原理3．1．2 基于内容过滤技术的局限性3．2 基于行为识别的垃圾邮件过滤技术3．2．1 行为识别技术概述3．2．2 MTA邮件过滤原理3．2．3 邮件头内容分析3．3 基于人工免疫算法的垃圾邮件行为识别技术3．3．1 免疫算法3．3．2 人工免疫算法在垃圾邮件行为识别模块中的应用本章小结第4章 基于P12P协作的垃圾邮件发送行为识别技术研究4．1 P2P技术概述4．1．1 P2P网络简介4．1．2 JXTA技术概述4．2 垃圾邮件发送行为识别平台研究4．2．1 P2P网络资源搜索模式及其分析4．2．2 Anti-SpamP2P网络结构设计4．2．3 Anti-SpamP2P网络协作查询策略研究4．3 基于P2P协作的垃圾邮件发送行为识别技术研究4．3．1 基于JxTA的垃圾邮件识别器的体系结构设计4．3．2 信息列表、消息、广告的定义4．3．3 垃圾邮件发送行为识别算法4．3．4 算法开销的理论分析4．4 基于P2P协作的垃圾邮件发送行为识别技术的实现4．4．1 Anti-SpamP2P网络的组建4．4．2 基于P2P协作的垃圾邮件发送行为识别算法的实现4．5 实验及结果分析4．5．1 实验环境4．5．2 实验数据4．5．3 实验结果4．5．4 垃圾邮件过滤性能的比较与分析本章小节
第5章 图像型垃圾邮件过滤技术研究5．1 图像型垃圾邮件过滤技术综述5．1．1 图像型垃圾邮件的起源5．1．2 图像型垃圾邮件的检测难点5．1．3 图像型垃圾邮件特征的分析5．1．4 图像型垃圾邮件的分类算法5．1．5 算法性能的评价标准5．2 基于圆形模板的角点检测算法5．2．1 经典的SUSAN角点检测算法5．2．2 改进的彩色边缘检测算子5．2．3 圆形模板设计与角点检测5．2．4 实验结果与性能分析5．3 ECTL文本区域定位算法．5．3．1 主流文本区域定位算法分析5．3．2 ECTL文本区域定位算法5．3．3 实验结果分析5．4 基于文本区域特征的图像型垃圾邮件识别算法5．4．1 文本区域及图像属性特征分析5．4．2 文本区域及图像属性特征提取与归一化5．4．3 实验结果分析5．5 基于颜色与角点特征的图像型垃圾邮件识别算法5．5．1 颜色与角点特征分析5．5．2 颜色与角点特征提取5．5．3 实验结果分析5．5．4 鲁棒性验证及分析5．5．5 两种算法与主流算法的对比分析本章小结参考文献