决策树算法.ppt

导师:孙名松教授
学生:王洪斌
基于决策树算法的垃圾邮件通信
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目录
课题背景
邮件过滤技术
行为识别检测模型
数据预处理
仿真实验
主要创新点
结束语和展望
发表论文
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选题来源
本课题是在申报国家“863计划”面上项目同时结合哈尔滨理工大学校园信息化建设背景下提出的。本文作为该项目的一个组成部分,将决策树算法和数据挖掘算法结合根据垃圾邮件的通信行为进行过滤,旨在加强信息传输安全同时减轻校园网络主干网的带宽消耗。
课题背景
第3/39页
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论文主要内容
比较邮件过滤方法,将行为识别技术应用于垃圾邮件过滤;
为了提高邮件过滤的检测效率和实时性,提出基于决策树算法的通信行为检测模型
课题背景
第4/39页
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论文主要内容
数据预处理,即把邮件服务器的原始日志文件中的数据进行离散化处理;
二次处理,即对处理后生成的决策树进行剪枝处理,从而对测试数据进行高效,准确的测试;
仿真实验,得出结论。
课题背景
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目录
课题背景
邮件过滤技术
行为识别检测模型
数据预处理
仿真实验
主要创新点
结束语和展望
发表论文
第6/39页
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邮件过滤技术
行为识别
邮件路径地理属性分析(GEPA )
数据挖掘( DM )
……
内容识别
贝叶斯(Bayes)
支持向量机(SVM)
神经网络
……
过滤
技术分类
图 2-1 技术分类图
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网络安全三层体系结构
邮件过滤技术
图 2-2 网络安全三层体系结构
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目录
课题背景
邮件过滤技术
通信行为检测模型
数据预处理
仿真实验
主要创新点
结束语和展望
发表论文
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模型总体结构
通信行为检测模型
图 3-1 模型结构图
检测到垃圾
邮件
数据采集模块
处理模块
预处理模块
智能模块
检测引擎模块
邮件日志文件
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