基于增量学习算法的校园网垃圾邮件检测模型

来源：计算机应用杂志2017年第1期北京时间：

作者：陈斌, 东一舟, 毛明荣

单位：南京师范大学 信息化建设管理处, 南京 210023

摘要：针对大量垃圾邮件对用户带来困扰的问题，提出了一种增量被动攻击学习算法。该方法基于半年时间的对本校校园网内邮件宿主机上所发起的简单邮件传输协议（SMTP）会话日志的采集，针对会话中记录的投递率状态及多种类型的失败消息进行了宿主机行为分析，最终达到有效地适应被检测垃圾邮件源宿主机对最近邮件分类行为的目的。实验结果表明，在执行了若干回合分类策略的调整后，该检测的准确度可以达到94.7%。该设计可以有效地检测内部垃圾邮件宿主机行为，继而从根源上抑制了垃圾邮件的产生。

关键词：垃圾邮件宿主机,简单邮件传输协议会话,增量学习,分类器,失败信息

基金资助：南京师范大学数字校园建设研究项目（2013JSJG069）。