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基于免疫Agent的垃圾邮件过滤模型

2016-09-26蒋亚平田月霞

计算机应用与软件 2016年3期
关键词:特征检测信息

蒋亚平 田月霞 梅 骁

(郑州轻工业学院计算机与通信工程学院 河南 郑州 450001)



基于免疫Agent的垃圾邮件过滤模型

蒋亚平田月霞*梅骁

(郑州轻工业学院计算机与通信工程学院河南 郑州 450001)

针对传统的垃圾邮件过滤方法不能有效识别未知特征及变异特征、终端服务器负载较大和接收邮件时延较长等问题,借鉴生物免疫学原理和多Agent技术,设计一种基于免疫多Agent垃圾邮件过滤模型SF-MA。该模型通过对SMTP协议改进,可快速地判断垃圾邮件的产生,并记忆特征信息;设计抗原提呈算法,扩大自体库的规模;将疫苗概念引入模型,保留优良基因,实现各个Agent的信息交互,增强了整个模型“记忆”机制,有效地提取垃圾邮件的信息和变异特征。利用邮件样本集对该模型进行训练和测试,仿真结果表明,该模型与其他模型相比具有更好的性能,有效地提高了垃圾邮件模型的正确率等特性,降低了虚报率。

人工免疫SMTP协议垃圾邮件抗原提呈疫苗多Agent

0 引 言

现今,网络技术日益发达,通信方式已由原始的信件收发等方式,转变为现在邮件发送。虽然,邮件的存在极大地方便了用户,但存在的大量垃圾邮件严重影响用户的日常生活,不仅占用大量的传输与存储资源,而且造成网络资源的浪费[1]。因此,垃圾邮件过滤技术的研究成为了网络安全技术领域研究的热点之一。

在垃圾邮件中存在的信息一般具有不易发现、变异能力强等特点。现有的垃圾邮件过滤方法,如朴……

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