会议

电子邮件和反垃圾邮件会议

内容:电子邮件和反垃圾邮件会议是一个学术会议。会议主要在以下领域发布:垃圾邮件和垃圾邮件。在整个生命周期中,该会议共发表了285篇论文,获得了8777次引用。
论文
多个过滤器

学报的文章
二零零四年一月一日
TL;博士:本文的目标是分析这个语料库在探索如何将消息分类为由人组织的方面的适用性,因此这些文件夹很可能具有误导性。
文摘:安然语料库包含158个用户的619,446条信息。在进行分析之前,我们通过删除每个用户的特定文件夹来清理语料库。如“discussion_threads”这些文件夹在场对于大多数用户来说,似乎并没有被用户直接使用,而是计算机生成的很多,如“all_documents”,还包含了大量的重复的电子邮件,这已经出现在用户的其他文件夹我们本文的目标是分析的适用性语料库为探索如何分类信息由一个人,所以这些文件夹可能会被误导

652引用


学报的文章
2006年1月1日
TL;博士:采用了一种模拟人化垃圾邮件过滤器增量训练的实验程序,绘制了roc曲线,允许我们在整个交易中比较nb的不同版本之间的真正和真负。
文摘:朴素贝叶斯在商业和开源的反垃圾邮件过滤器中非常流行。然而,有几种形式的朴素贝叶斯,这是反垃圾邮件文献并不总是承认的。我们讨论了朴素贝叶斯的五个不同版本,并在六个新的非编码数据集上进行了比较,这些数据集包含特定安然用户的伪消息和新的垃圾消息。我们公开发布的新数据集比以前的可比基准更真实,因为它们保持了两类消息的节奏顺序,并模拟了用户随时间推移收到的垃圾邮件和非垃圾邮件的不同比例。我们采用了一种模拟个性化垃圾邮件过滤器增量训练的实验程序,并绘制了roc曲线,允许我们在整个交易中比较不同版本的nb在真正和真负之间的差异。

499引用


学报的文章 DOI
2009年7月1日
TL;博士:本文使用191个新鲜的30分钟内的网络钓鱼,对8个反网络钓鱼工具栏进行了两次测试,发现使用启发式补充黑名单的两个工具在最初捕获的网络钓鱼明显多于只使用黑名单的工具。
文摘:本文研究了网络钓鱼黑名单的有效性。我们使用了191个30分钟内出现的新鲜网络钓鱼,对8个反网络钓鱼工具栏进行了两次测试。我们发现,在我们的数据集中,63%的网络钓鱼活动持续时间不到两个小时。黑名单在最初保护用户时是没有效果的,因为大多数黑名单在第一个小时捕获的网络钓鱼不到20%。我们还发现,黑名单的更新速度不同,覆盖范围也不同,在初始测试12小时后,47% - 83%的网络钓鱼出现在黑名单中。我们发现,使用启发式补充黑名单的两种工具在最初比仅使用黑名单的工具捕获了更多的网络钓鱼。然而,启发式检测到的网络钓鱼需要很长时间才能出现在黑名单中。最后,我们在一组13,458个合法url上测试了工具栏的假阳性,没有发现任何黑名单或启发式错误标记的实例。我们提出了这些结论,并讨论了反钓鱼工具可以改进的方法。

327引用


学报的文章
Aron Culotta 1罗恩Bekkerman 1安德鲁McCallum 1 机构(1
二零零四年一月一日
TL;博士:一个端到端的系统,根据用户的电子邮件收件箱提取用户的社交网络及其成员的联系信息,并讨论该系统在地址簿填充、专家查找和社交网络分析方面的能力。
文摘::我们提出了一个端到端系统,提取用户的社交网络及其成员的联系信息给定用户的电子邮件收件箱。该系统在电子邮件中识别独特的人,查找他们在Web上的存在,并使用条件随机场自动填充联系人地址簿的字段,这是一种非常适合这种信息提取任务的概率模型。通过递归调用在Web上发现的新用户,该系统构建了一个与用户有多重分离的社交网络。必威体育BW此外,还提取了一组描述专业知识的关键字,并与每个人关联起来。我们概述了实现该系统的收集统计和学习组件,并在两个用户的真实邮件上给出了实验结果;我们还提出了一个简单的学习迁移方法的结果,并讨论了该系统在地址簿填充、专家查找和社会网络分析方面的能力。

296引用


学报的文章
丹尼尔Lowd 1克里斯托弗温顺 机构(1
二零零五年一月一日
TL;博士:描述和评估了主动和被动好词攻击对两种统计垃圾邮件过滤器的有效性:朴素贝叶斯和最大熵过滤器。
文摘:对于电子邮件服务的用户和提供者来说,未经请求的商业电子邮件是一个严重的问题。虽然统计垃圾邮件过滤器已经被证明是有用的,但垃圾邮件发送者正在学习通过系统地修改他们的电子邮件信息来绕过这些过滤器。在“好词攻击”(最常见的技术之一)中,垃圾邮件发送者通过插入或附加表明合法电子邮件的单词来修改垃圾邮件。在本文中,我们描述并评估了主动和被动好词攻击对两种统计垃圾邮件过滤器的有效性:朴素贝叶斯和最大熵过滤器。我们发现,在没有任何过滤器反馈的被动攻击中,攻击者可以通过添加150个或更少的单词,使50%当前被屏蔽的垃圾邮件通过过滤器。在允许对目标过滤器进行测试查询的主动攻击中,30个单词将使一半被屏蔽的垃圾邮件通过任一过滤器。

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