图片型垃圾邮件过滤分析系统设计和实现  

Design and implementation of image SPAM filtering and analysis system

作　　者：王潇杨[1] 陈南飞[1] 张登科[2] 王兴伟[1] 

机构地区：[1]东北大学信息科学与工程学院,辽宁沈阳110819 [2]东北大学网络中心,辽宁沈阳110819

出　　处：《大连理工大学学报》2011年第S1期69-72,共4页Journal of Dalian University of Technology

基　　金：国家大学生创新性实验计划资助项目(091014534);"十一五"国家科技支撑计划资助项目(2008BAH37B03;2008BAH37B07)

摘　　要：从垃圾邮件图片的基本特性入手,选取图片的简单属性作为过滤特征对图片型垃圾邮件进行过滤.同时提出边缘灰度点比特征来提高过滤效率,该特征反映了图片中文字信息量的大小;其次,针对特征区间划分的问题,采用K均值实现特征区间的动态划分,得到粗糙特征区间(RFI)和提纯特征区间(PFI);最后,针对PFI提出一套快速判分的过滤机制,同时针对RFI提出一套基于SVM的过滤机制,该过滤机制的准确度可以达到98.396 6%.模型中选取的特征只需一次扫描就可以完成提取,满足了过滤系统时效性上的需求.从垃圾邮件图片的基本特性入手,选取图片的简单属性作为过滤特征对图片型垃圾邮件进行过滤.同时提出边缘灰度点比特征来提高过滤效率,该特征反映了图片中文字信息量的大小;其次,针对特征区间划分的问题,采用K均值实现特征区间的动态划分,得到粗糙特征区间(RFI)和提纯特征区间(PFI);最后,针对PFI提出一套快速判分的过滤机制,同时针对RFI提出一套基于SVM的过滤机制,该过滤机制的准确度可以达到98.396 6%.模型中选取的特征只需一次扫描就可以完成提取,满足了过滤系统时效性上的需求.

关 键 词：图片型垃圾邮件 邮件过滤 边缘灰度点比特征 特征区间 

分 类 号：N55[自然科学总论]