一．垃圾邮件产生的原因
垃圾邮件(SPAM) 也称作UCE(Unsoticited Commercial Email．未经许可的商业电子邮件)或UBE(Unsolicited Bulk Email，未经许可的大量电子邮件）。首次关于垃圾邮l件的记录是1985年8月的一封通过电子邮件发送的连锁信，一直持续到1993年6月出现了名为“Make Money Fast ”的电子邮件。199
原创
2012-05-28 12:04:45
2565阅读
Exchange Server 2003 防垃圾邮件设定
＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝连接筛选器＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝＝
1．针对问题：解决垃圾邮件“从哪里来”问题的方法
2．工作原理：通过订阅第三方实时阻挡列表（Real-time Block List (RBL)），来实现拒绝被利用的垃圾邮件来源站点的连接，从而实现对垃圾邮件的防御
3．设定方法
转载
精选
2009-03-11 12:04:25
1121阅读
exchange2003防垃圾邮件设置
1．针对问题：解决垃圾邮件“从哪里来”问题的方法 2．工作原理：通过订阅第三方实时阻挡列表（Real-time Block List (RBL)），来实现拒绝被利用的垃圾邮件来源站点的连接，从而实现对垃圾邮件的防御 3．设定方法： 配置Exchange 2003 使用阻止名单服务 3．1，“exchange 系统管理器”－“全局设置”－“邮
转载
精选
2010-05-05 09:46:45
780阅读
点赞
1评论
extmail垃圾邮件存放垃圾邮件箱
将下列脚本添加在/etc/maildroprc实现垃圾邮件的分拣# Global maildrop filter file# Uncomment this line to make maildrop default to ~/Maildir for# delivery- this is w
转载
2008-06-23 13:41:20
1525阅读
垃圾邮件 垃圾邮件 某种程度上，对垃圾邮件的定义可以是：那些人们没有意愿去接收到的电子邮件都是垃圾邮件。比如： *商业广告。很多公司为了宣传新的产品、新的活动等通过电子邮件系统的方式进行宣传。 *政治言论。会收到不少来自其他国家或者反动组织发送的这类电子邮件，这就跟垃圾的商业广告一样，销售和贩卖他们
转载
2018-12-11 15:18:00
228阅读
Linux安全应用之防垃圾邮件server的构建 一．垃圾邮件产生的原因 垃圾邮件(SPAM) 也称作UCE(Unsoticited Commercial Email．未经许可的商业电子邮件)或UBE(Unsolicited Bulk Email。未经许可的大量电子邮件）。首次关于垃圾邮l件的记录是
转载
2017-05-24 12:39:00
272阅读
2评论
1.读取sms = open("C:\Users\D。\mrj\SMSSpamCollection", 'r', encoding='utf-8')
sms_data = []
sms_label = []
csv_reader = csv.reader(sms, delimiter='\t')
for line in csv_reader:
sms_label.append(line[0
1.数据读取# ①数据读取
sms=open("./data/SMSSpamCollection",'r',encoding='utf-8') #数据读取
sms_data=[] #字符串列表
sms_label=[]
csv_reader=csv.reader(sms,delimiter='\t')
# ②数据预处理
for line in csv_reader:
拓波软件公司根据上千个客户使用案例，自主研发并改进的九层反垃圾邮件内嵌式引擎，自动更新垃圾邮件规则库，V4.1.0至最新的V4.3.0各版本均具有98%以上的垃圾邮件拦截率。
Turbomail采用九层反垃圾过滤技术，根据不同垃圾邮件特点采用不同技术，综合分析垃圾邮件，同时为每种特征打上垃圾分值，根据综合评分判断是否为垃圾邮件，真正做到准确率高，误杀率低。
1.读取1 # 1、导入数据
2 file_path = r"C:\Users\23625\Desktop\机器学习\项目\data\SMSSpamCollection"
3 sms = open(file_path, 'r', encoding='utf-8')
4 sms_data = []
5 sms_lable = []
6 csv_reader = csv.reader(sms
转载
2023-09-10 09:58:25
155阅读
优先考虑什么工作系统设计实例：给定一个数据集的电子邮件，我们可以构建一个向量的每一封电子邮件。在这个向量的每个条目代表一个字。该向量通常包含10000到50000个条目，这些集合是通过查找数据集中最常用的词来收集的。如果在电子邮件中找到一个词，我们将把它的条目指定为1，否则如果找不到，该条目将是0。一旦我们所有的X向量准备好了，我们就训练我们的算法，最后，我们可以用它来分类一封电子邮件是否是垃圾邮
转载
2023-08-04 20:48:36
0阅读
进入垃圾邮件的原因很多，比如接收方服务器对垃圾邮件的判断标准不同（比如内容、发送频率、关键字等），问题不一定出在你那边。另外，现在很多邮箱服务提供商，经常神经过敏，即使通过网页登录进去发，也有可能进垃圾箱。还有一些杀毒软件，比如瑞星，有一段时间，只要是经过它扫描的邮件，几乎全是垃圾邮件。 这种情况下，可以试着对照下面几点检查：（1）修改邮件的标题内容。如果您的邮件中含有诸如“广告”、“
电子邮件营销人员能做的是尽量减少自己的邮件被当做垃圾邮件的机会。要做到这一点，首先需要了解主要的垃圾邮件过滤方法。 一、以触发式过滤算法鉴别垃圾邮件这种过滤器通常已经安装在电子邮件客户端软件或邮件服务器上。其原理是过滤软件检查邮件的发信人、标题、正文内容，以及邮件中出现的链接和域名，甚至电话号码。当发现带有明显广告性质，或经常出现已知垃圾邮件的典型特征，则给这封邮件打一定的垃圾邮件特征分
CBL
CBL ——中国垃圾邮件黑名单是我们采集并分析整理的当前的垃圾邮件源，该地址属于恶意或无意的垃圾邮件来源，来自它的邮件属于垃圾邮件的可能性极大。
CBL主要面向中国国内的垃圾邮件情况，所甄选的黑名单地址也以国内的垃圾邮件反馈情况为主。可以说，CBL比国外的一些RBL服务器更适合中国国情。
CBL中扣除了BML中的数据。
CDL
——中国动态地址列表是我们收集统计得到的中国国内（包括台湾省
转载
2023-08-04 22:05:24
81阅读
在网上看到很多用朴素贝叶斯算法来实现垃圾邮件分类的，有直接调用库的，也有自己写的。出于对贝叶斯算法的复习，我也想用贝叶斯算法写写邮件识别，做一个简单的识别系统。一．开发环境Python3.6,邮件包（包含正常邮件和垃圾邮件各25封）二．贝叶斯原理简介我们有一个测试集，通过统计测试集中各个词的词频，(w1,w2,w3,...wn).通过这个词向量来判断是否为垃圾邮件的概率，即求P(s|w),w=(w
【数据资料来自互联网，个人收集总结】
垃圾邮件发送技巧：1、盗取或者冒用“好人”身份，如知名的博客、免费网站等，冒充“好”的邮件2、图片垃圾邮件、多层图片垃圾邮件，垃圾信息“隐藏”在图片里3、躲避全球IP监控及信誉评分，不断寻找“僵尸”服务器代发垃圾邮件4、躲避内容过滤，在“好”的内容里夹带“重要的”信息，比如URL或者电话号码
反垃圾邮件技术：1、发件人特征识
原创
2009-03-04 14:32:52
2040阅读
垃圾邮件已经成为邮件系统中最大的问题
原创
2009-05-07 14:46:08
646阅读
木马 病毒和蠕虫
推荐
原创
2009-05-07 14:47:48
1381阅读
1评论
一. 前言由于最近有一个邮件分类的工作需要完成，研究了一下基于SVM的垃圾邮件分类模型。参照这位作者的思路（），使用trec06c这个公开的垃圾邮件语料库（https://plg.uwaterloo.ca/~gvcormac/treccorpus06/）作为数据进行建模。并对代码进行优化，提升训练速度。工作过程如下：1,数据预处理，提取每一封邮件的内容，进行分词，数据清洗。2,选取特征，将邮件内容
垃圾邮件已经成为邮件系统中最大的问题
原创
2009-05-07 14:57:53
1101阅读
