一种基于URL分类的在线垃圾邮件过滤技术  

A Novel Online Spam Filtering Technique Based on URL Classification

作　　者：李洋[1,2] 方滨兴[1] 郭莉[1] 

机构地区：[1]中国科学院计算技术研究所,北京100080 [2]中国科学院研究生院,北京100049

出　　处：《计算机研究与发展》2007年第z2期240-245,共6页Journal of Computer Research and Development

基　　金：国家自然科学基金项目(60573134);国家"二四二"信息安全计划基金项目(2005C39)

摘　　要：垃圾邮件过滤是网络安全领域的一个经典难题.在分析了传统垃圾邮件过滤技术不足的基础上,提出并使用机器学习领域经典的最大熵模型,对最能体现垃圾邮件特性的URL链接进行分类识别,实现了一种新型的基于URL分类的在线垃圾邮件过滤技术(URL-based spam filtering technique, UBSF).实验结果表明,该技术具有准确性高、误报率低以及适合实时在线处理的优点.

关 键 词：网络安全 垃圾邮件过滤 机器学习 最大熵模型 URL分类 

分 类 号：TP309[自动化与计算机技术—计算机系统结构]