基于决策树的邮件过滤：离散化与行为识别

"离散化处理是数据预处理的一个重要步骤，在决策树算法的应用中尤其关键。本研究中，离散化处理针对邮件过滤技术，尤其是垃圾邮件的检测。通过对比不同的邮件过滤方法，如内容识别（如贝叶斯、支持向量机、神经网络）与行为识别技术，研究提出了基于决策树算法的通信行为检测模型。该模型旨在提升邮件过滤的检测效率和实时性，同时减少校园网络的带宽消耗。 在数据预处理阶段，涉及多个属性的离散化处理，例如： 1. ip2domain: 检查IP地址与域名是否一致，设置为0或1的二进制值。 2. ip2sender: 比较IP与邮件发送者地址的@后部分，一致则为0，否则为1。 3. ip2receiver: 验证IP与接收者地址的@后内容，用于识别open relay造成的垃圾邮件。 4. domain2sender: 分析域名与邮件发送者地址的@后内容是否相同。 5. senderlth: 计算sender@前的字符长度。 6. receiverlth: 测量receiver@前的字符长度。 7. frequency: 统计同一IP的发信频率。 8. status: 标记邮件状态，正常为0，异常为1。 此外，离散化后的数据会进一步经过决策树算法构建的模型进行分析。模型可能包括决策树的构建和剪枝过程，以优化模型的性能，使其能够对测试数据进行高效且准确的分类。 仿真实验是验证模型效果的关键环节，通过实验评估模型的检测准确率、误报率和漏报率等指标。论文还强调了主要创新点，可能包括将决策树与行为识别技术的结合以及针对邮件通信行为的特定特征选择。 最后，研究的成果不仅有助于网络安全的三层体系结构，即预防、检测和响应，而且对于提升邮件系统的安全性，特别是针对校园网络环境，具有重要的实践意义。" 这篇摘要详细介绍了基于决策树的邮件过滤技术，尤其是离散化处理在其中的作用，以及如何构建和优化行为识别检测模型来提升垃圾邮件过滤的效率和准确性。