检索结果-南通市图书馆

电子测量与仪器学报 2010年第12期24卷 1146-1152页

作者：邓蔚秦志光刘峤程红蓉电子科技大学计算机科学与工程学院成都611731

针对当前中文垃圾邮件过滤领域面临的好词攻击威胁,提出了一种鲁棒的中文垃圾邮件过滤模型。该模型基于多示例学习机制,并结合中文分词和特征选择方法,将一封邮件转化为若干示例的组合,然后应用多示例逻辑回归模型进行学习和分类。对多... 详细信息

针对当前中文垃圾邮件过滤领域面临的好词攻击威胁,提出了一种鲁棒的中文垃圾邮件过滤模型。该模型基于多示例学习机制,并结合中文分词和特征选择方法,将一封邮件转化为若干示例的组合,然后应用多示例逻辑回归模型进行学习和分类。对多示例学习而言,当一封邮件中至少有一个示例为垃圾信息时,该邮件为垃圾邮件,否则为正常邮件。分别对训练数据集和测试数据集进行好词攻击,在多个大规模中文垃圾邮件过滤公开数据库上进行了测试。实验结果表明,在中文邮件过滤领域对抗好词攻击,分类器使用多示例反击策略较之于单示例反击策略有更强的鲁棒性。

关键词：中文垃圾邮件过滤敌手学习多示例学习逻辑回归好词攻击鲁棒性

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对抗环境下的垃圾短信息过滤

对抗环境下的垃圾短信息过滤

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作者：杨程华南理工大学

学位级别：硕士

随着网络与通信科技的发展与普及,手机与网上平台(如︰电子邮件、博客、讨论区等)都已成为人们日常交流通信的重要手段。然而,低廉的运输代价也使得不法分子有机可乘,如今广告、色情、诈骗、迷信等垃圾信息传播的情况越来越严重,垃圾信... 详细信息

随着网络与通信科技的发展与普及,手机与网上平台(如︰电子邮件、博客、讨论区等)都已成为人们日常交流通信的重要手段。然而,低廉的运输代价也使得不法分子有机可乘,如今广告、色情、诈骗、迷信等垃圾信息传播的情况越来越严重,垃圾信息已经成为困扰用户的一个重要问题。短信息与传统的垃圾邮件不同,它们有一定的长度限制,比如短信息业务SMS,每次只可以接收或发送160个英文字符。短信息具有长度短、词数少、文本特征不足、口语化程度高等特点,这使得传统的垃圾信息分类器在垃圾短信息分类上的分类效果有所下降。垃圾短信息检测已经被学者们研究了十多年,他们的主要目的在于如何使用机器学习的技术在短信息的文本特征不足的情况下提高垃圾短信的检测率,但是目前还没有基于对抗环境下的垃圾短信息检测的相关研究。在对抗环境下攻击者可以通过改变样本的特征值从而绕过分类器的检测,比如,在垃圾邮件检测中攻击者往往可以在垃圾邮件中插入一些好词来影响分类器对垃圾邮件的检测效果。然而,由于短信息有长度的限制,长度短的好词更加有利于攻击,故攻击者还需要考虑特征长度这一限制条件。此外,现有的一些垃圾短信息分类技术都没有考虑到如何在对抗环境下抵抗攻击者的攻击。在本文中我们将会研究好词攻击和它的防御方法feature reweighting。我们考虑了短信息有长度限制这一特点,针对基于对抗环境下的垃圾短信检测技术进行研究,提出了基于特征长度与权重结合的好词攻击,该攻击不仅会考虑好词的权重而且会考虑好词的长度,它更加符合短信息的应用;另外,我们根据该攻击提出一种具有新的调整函数的feature reweighting防御方法,它的调整函数是基于特征长度与权重结合的。本文使用了两个真实的数据集对提出的方法进行评估与分析并与现有的方法进行了比较。结果显示,与传统的好词攻击相比,提出的好词攻击能够对于短信息起到更好的攻击效果;此外,我们提出的防御方法也比feature reweighting起到更好的防御作用。

关键词：短信息好词攻击人工智能机器学习垃圾过滤

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逃避攻击及其在中文垃圾短信过滤中的应用

逃避攻击及其在中文垃圾短信过滤中的应用

引用

作者：李舒南京邮电大学

学位级别：硕士

机器学习算法已经广泛应用于许多安全相关的应用,如垃圾邮件过滤、入侵检测和恶意软件检测系统等,都取得了较好的效果。但传统的机器学习技术无法解决对抗性问题。主要是因为传统的机器学习算法都基于训练集和测试集满足独立同分布假设... 详细信息

机器学习算法已经广泛应用于许多安全相关的应用,如垃圾邮件过滤、入侵检测和恶意软件检测系统等,都取得了较好的效果。但传统的机器学习技术无法解决对抗性问题。主要是因为传统的机器学习算法都基于训练集和测试集满足独立同分布假设,而在对抗环境中,这个假设并不成立。因此需要对对抗性机器学习进行深入的研究。本文针对对抗性学习中常见的逃避攻击场景,即攻击者会在测试阶段修改恶意样本的特征值从而逃避分类器的检测,研究新的逃避攻击算法。传统的逃避攻击忽略了每个样本特征应具有相应的约束条件,本文在增加了相应的约束条件后,提出了基于复合形法的逃避攻击算法。在入侵检测等数据集上的仿真实验表明,基于复合形法的逃避攻击算法不但能克服传统逃避攻击算法的缺陷,而且减小了攻击距离,提高了攻击模型的收敛速度。此外,本文还对对抗性环境下的垃圾短信过滤进行了研究,主要考虑是的黑盒攻击形式,即攻击者不了解原始分类器,只了解数据集。通过好词攻击算法,分别对基于支持向量机,朴素贝叶斯,逻辑斯特回归的过滤器进行攻击。通过对比实验发现了攻击算法具有一定的迁移性。最后,基于前面的对抗性机器学习方法,设计开发了安卓环境下对抗垃圾短信过滤系统。系统主要功能包括登入界面、注册界面、垃圾短信验证、垃圾短信拦截和通知等。

关键词：对抗性机器学习约束优化中文垃圾短信过滤逃避攻击好词攻击

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