基于决策树的邮件过滤行为识别模型

"该资源主要探讨了使用决策树算法在邮件过滤中的应用，特别是在垃圾邮件检测中的行为识别检测模型。文章由孙名松教授指导，王洪斌学生完成，是国家‘863计划’项目的一部分，旨在提升信息传输安全和减少校园网络带宽消耗。邮件过滤技术包括内容识别、行为识别等，而文中侧重于行为识别，通过数据预处理和决策树算法构建通信行为检测模型，并进行了仿真实验以验证模型效果。" 邮件过滤是网络安全中的一个重要环节，其中决策树算法因其高效性和易于理解性被用于构建通信行为检测模型。该模型旨在通过对邮件服务器的日志数据进行离散化处理，提取关键特征，然后利用决策树进行训练和预测，以判断邮件是否为垃圾邮件。在日志数据片段中，包含了IP地址、域名、发送者、接收者、时间及邮件状态等信息，这些数据在预处理阶段会被转化为可用于决策树构建的离散特征。 邮件过滤技术的种类繁多，如内容识别（如贝叶斯过滤）、支持向量机（SVM）和神经网络等。但本研究聚焦于行为识别，利用邮件发送者的通信模式作为判断依据。行为识别检测模型结合了数据挖掘技术，通过分析邮件的发送时间、频率、收发双方的关系等行为特征，构建出能够识别异常通信模式的决策树模型。 在模型构建过程中，数据预处理至关重要，它包括原始日志数据的清洗、规范化和离散化，以便于决策树算法处理。预处理后的数据会进一步用于构建决策树，但为了避免过拟合，通常会在构建完成后对决策树进行剪枝，优化模型的泛化能力，确保其在未见过的数据上也能准确地进行垃圾邮件检测。 仿真实验是验证模型性能的关键步骤，通过对比实验结果，可以评估决策树模型在邮件过滤中的检测效率和准确性。实验结果有助于优化模型参数，提升整体性能，最终实现更高效的垃圾邮件过滤，减轻网络负担，保障信息传输的安全性。 主要创新点可能在于将决策树算法与行为识别相结合，以及针对决策树的剪枝策略，以提高邮件过滤系统的实时性和准确性。此外，该研究还可能提出了新的数据预处理方法或特征选择策略，以适应邮件过滤的特定需求。 论文的结束语和展望部分可能会讨论实验成果的实际应用，未来的研究方向，以及可能的改进方案。同时，作者可能已经在相关领域发表了论文，展示了他们在邮件过滤技术和决策树算法应用方面的研究成果。