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基于机器学习的SPIT可疑度评估方法
  • 期刊名称:华中科技大学学报
  • 时间:2013.12.1
  • 页码:14-18
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TN916.2[电子电信—通信与信息系统;电子电信—信息与通信工程]
  • 作者机构:[1]北京邮电大学网络与交换技术国家重点实验室
  • 相关基金:国家重点基础研究发展计划资助项目(2009CB320504);国家自然科学基金资助项目(61121061);新一代宽带无线移动通信网科技重大专项资助项目(2011ZX03002-002-01);北京邮电大学青年科研创新计划专项课题资助项目(2013RC1102)
  • 相关项目:通信网的网络理论和技术
作者: 双锴, 马姣|
中文摘要:

结合社会网络分析技术与信誉评估技术,提出一种基于机器学习的互联网电话垃圾邮件(SPIT)可疑度评估方法(MLBRE).该方法依据用户的历史行为建立通信行为网络模型,使用社会网络分析方法半自动化地对部分用户进行可疑度评估,产生相应的训练集,再使用支持向量机(SVM)的机器学习方法全自动化地对全体用户进行可疑度评估.实验结果表明:本方法在保持较高准确率(93.98%)的同时,具有较低的漏报率(0.95%).

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