一種增量被動攻擊學(xué)習(xí)算法
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針對大量垃圾郵件對用戶帶來困擾的問題，提出了一種增量被動攻擊學(xué)習(xí)算法。該方法基于半年時間的對本校校園網(wǎng)內(nèi)郵件宿主機上所發(fā)起的簡單郵件傳輸協(xié)議（ SMrIP）會話日志的采集，針對會話中記錄的投遞率狀態(tài)及多種類型的失敗消息進行了宿主機行為分析，最終達到有效地適應(yīng)被檢測垃圾郵件源宿主機對最近郵件分類行為的目的。實驗結(jié)果表明，在執(zhí)行了若干回合分類策略的調(diào)整后，該檢測的準確度可以達到94. 7%。該設(shè)計可以有效地檢測內(nèi)部垃圾郵件宿主機行為，繼而從根源上抑制了垃圾郵件的產(chǎn)生。
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