分布式处理下多技术融合的垃圾短信过滤模型

作者：汪健; 黄大荣; 吴鹏; 杨震

来源：计算机测量与控制, 2013, (10): 2811-2813.

DOI：10.16526/j.cnki.11-4762/tp.2013.10.073

• CFS
• 人工免疫
• 垃圾短信
• BayesNet CFS
• AIS
• spam messages
• BayesNet

针对垃圾短信的危害,提出了分布式处理的多技术融合的垃圾短信过滤模型;在短信中心,采用CFS(Correlation-based Feature Selection)结合BayesNet和反向消除方法提取垃圾短信特征向量,用于对特征向量进行降维以优化抗原提高识别率,在此基础上运用人工免疫算法进行垃圾短信检测及过滤,以此增强系统的智能性;在手机客户端,则采用人工干预协助更新优化抗体库;实验证明该模型分类准确率达98.3%,误报率为0.36%,有较好过滤准确性、自学习、自适应及鲁棒性。

• 单位
  重庆交通大学; 四川工程职业技术学院