一種增量被動(dòng)攻擊學(xué)習(xí)算法
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針對(duì)大量垃圾郵件對(duì)用戶帶來(lái)困擾的問題，提出了一種增量被動(dòng)攻擊學(xué)習(xí)算法。該方法基于半年時(shí)間的對(duì)本校校園網(wǎng)內(nèi)郵件宿主機(jī)上所發(fā)起的簡(jiǎn)單郵件傳輸協(xié)議（ SMrIP）會(huì)話日志的采集，針對(duì)會(huì)話中記錄的投遞率狀態(tài)及多種類型的失敗消息進(jìn)行了宿主機(jī)行為分析，最終達(dá)到有效地適應(yīng)被檢測(cè)垃圾郵件源宿主機(jī)對(duì)最近郵件分類行為的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，在執(zhí)行了若干回合分類策略的調(diào)整后，該檢測(cè)的準(zhǔn)確度可以達(dá)到94. 7%。該設(shè)計(jì)可以有效地檢測(cè)內(nèi)部垃圾郵件宿主機(jī)行為，繼而從根源上抑制了垃圾郵件的產(chǎn)生。
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