垃圾短信实验报告详细版
2023垃圾短信报告
2023垃圾短信报告引言垃圾短信是指那些以营销为目的的、未经用户同意发送的短信信息。
这种短信不仅浪费用户的时间和手机流量，还给用户带来骚扰和不适。
为了保护用户的权益，各国政府和电信运营商都采取了一系列的措施来打击垃圾短信。
本文将对2023年的垃圾短信情况进行分析和报告，并介绍相关的防护措施。
垃圾短信数量统计根据我们的调查数据，2023年共收到垃圾短信约50亿条，相比于去年的40亿条有了明显的增长。
这个数字显示了垃圾短信问题的严重性，需要采取更加有力的措施来应对。
垃圾短信分类根据短信的内容和目的，我们将垃圾短信分为以下几个类别：1.营销推广类：这类短信多数来自各类商家，宣传销售产品或服务，包括房产、保险、贷款等。
这些短信通常具有极高的数量，用户普遍对其感到烦恼。
2.诈骗类：这是一种非常危险的垃圾短信，骗子通过短信推送虚假信息，引诱用户点击，从而获取用户的个人信息、银行账户等敏感内容。
这类短信给用户带来经济损失和隐私泄露的风险。
3.色情信息类：这类短信包含色情、淫秽、低俗等内容，传播淫秽色情信息，不仅有悖社会道德，而且对未成年人也带来了不良影响。
4.恶意推广类：这类短信通过各种手段推送恶意广告，如传播病毒、木马软件链接等，给用户的手机安全带来威胁，甚至导致用户的个人信息泄露。
防护措施面对垃圾短信的泛滥，各国政府和电信运营商采取了以下一些防护措施：1.法律法规的制定：各国政府出台相关法律法规，对垃圾短信做出明确的规定，并设立相应的处罚制度。
这些法律法规为打击垃圾短信提供了依据和支持。
2.短信过滤系统：电信运营商引入短信过滤系统，对疑似垃圾短信进行识别和拦截。
这些系统通过机器学习和文本分析等技术手段，能够高效地过滤掉大部分垃圾短信。
3.用户举报机制：电信运营商鼓励用户积极举报垃圾短信，建立了用户举报平台。
一旦有用户举报某个号码存在垃圾短信行为，电信运营商会对该号码进行调查，并根据调查结果采取相应的处罚措施。
校园手机短信陷阱问题的调查报告
校园手机短信陷阱问题的调查报告一、前言短信的出现既让手机用户节省了部分花费，也让短信传情成为一种时尚，手机短信息(SMS)在全世界飞速发展。
与此同时，与手机短信有关的问题也越来越受到人们的关注。
一份来自《新周刊》的调查结果显示，20到25岁年龄是短信使用比例最高的群体，达到89％，而大学生正好契合这个群体的年龄特征。
手机短信已经成为大学校园一族使用频率最高的联系交流方式。
作为新型的交流方式，手机短信给我们带来了许多便利，但但同时也带来了一系列让人烦恼的问题。
一些短信陷阱让许多人的花费“莫名其妙”地消失。
“短信陷阱”、“垃圾短信”等，严重地干扰甚至破坏了我们生活原有的平静。
尤其是一些不法分子利用短信传播快、成本低的特点，实施短信诈骗，造成了极坏的社会影响。
鉴于此，进行手机短信陷阱问题的调查，对同学们的身心健康有着重要的作用。
我们结合毛概课关于深入学习实践科学发展观的精神，我们开展了有关大学校园手机短信陷阱问题的调查。
活动的主要目的是通过对于这一社会问题的调查，了解有关短信陷阱的问题，提高防范短信陷阱的意识，践行实事求是的科学理念，在具体实践中寻找具体可行的解决方案，增强我们发现问题解决问题的实践动手能力。
二、实践内容1、调查时间：2010年10月~11月2、调查地点：广西玉林师范学院、移动公司玉林分公司3、调查对象：在校大学生、玉林移动公司投诉客服人员4、调查内容：关于在校大学生的遇到的短信陷阱的问题5、调查方法：该调查以问卷调查、采访调查为主6、调查小组成员组成：中本901班林雪雁韦露陆霞7、调查小组组织结构和具体分工：组长：林雪雁主要负责调查报告整体结构的规划整理，同时分配各项任务，督促组员配合完成实践调查报告组员：韦露负责调查问卷以及采访问题的设计和整理总结，配合组长的各项工作。
陆霞负责整理归纳各项问题，并寻找探讨相关解决问题的方案协调整组的工作。
三、实践过程首先，我们了解了有关手机短信陷阱的相关概念和定义。
2014年春运垃圾短信、骚扰电话报告
2014年春运垃圾短信、骚扰电话报告2014年春运期间垃圾短信持续泛滥，新型诈骗短信、诈骗电话层出不穷，并呈现与平时不一样的波动趋势。
基于腾讯手机管家服务的腾讯移动安全实验室针对2014年1月15日至2月6日这个春运特殊时间段的垃圾短信发展趋势做出了如下专项研究。
腾讯移动安全实验室监测到，在2014年春运期间（1月15日至2月6日），全国手机用户举报垃圾短信总数为3192.13万条，平均每天举报条数为133万条，相对于春运前两周，日均举报量有所降低。
由于跨省人口迁移因素，加之运营商加大针对垃圾短信的整治力度，全国腾讯手机管家用户针对垃圾短信、骚扰电话举报总量均呈现下降趋势。
而与此同时，诈骗短信占据比例却达到垃圾短信总量的10.13%，可见，在2014年春运期间，诈骗短信依然猖獗。
第一章2014年春运垃圾短信总体概况2014年春运期间（1月15日到2月6日），全国手机用户日均举报垃圾短信条数为133万条。
而在1月1日至1月15日期间,日均举报垃圾短信169.7万。
相对于春运前两周，2014年春运期间手机用户日均举报垃圾短信下降21.6%。
1.1 2014年春运垃圾短信举报微数据2014年1月15日单日用户举报垃圾短信总量达到175.2万，是2014年春运期间单日举报垃圾短信最大值。
1月23日垃圾短信举报量为108.7万，是春运期间单日举报最低值，总体而言，整个春运期间垃圾短信举报趋势呈现平稳震荡波动，相对春运前两周则呈现一定下降趋势，体现运营商整治垃圾短信初见一定成效，也与春运期间垃圾短信发送者各项业务暂时处于静歇状态紧密相关。
2014年春运期间，用户举报垃圾短信各项占比情况分别为：广告类占比达到83.3%，诈骗类垃圾短信占比为10.13%、违法类垃圾短信占比2.31%、其他类占比4.26%。
相对于平时，广告类垃圾短信呈小幅降低，而诈骗类垃圾短信占比却迅速增长。
在广告类垃圾短信中，网店电商、网络服务、房产促销类垃圾短信分别位居前四,占广告类比例分别为21.06%、14.29%、13.12%、12.3%。
垃圾短信实验报告
垃圾短信实验报告垃圾短信实验汇报◆大城小事5月28日至6月28日，收藏手机里的所有垃圾短信，得出如下在第Ｎ次深夜被广告短信惊醒以及第Ｎ次收到类似于“洗浴中心大酬宾”、“偷窥设备推销”及“私家侦探为您服务”等具有暗昧字眼的短信后，我从开始的啼笑皆非转而变成愤然了。
四周的人却是一副幸灾乐祸的表情，他们说，无风不起浪，你得反思一下你的行为轨迹了。
于是，我的“反思”行动就这样正式拉开序幕：以一个月的时间为期限，收藏手机里的所有垃圾短信，然后按照统计学的方法对它们归类总结归纳，以期看看一个正常的朝九晚五的上班族终究能被多少、何品种别的短信骚扰，以科学的论断封住大家的嘴。
实验时间为5月28日至6月28日，手机中收到涉及机票打折、商场促销信息、银行虚假消费汇报、房地产广告及其他千奇百怪的信息共40条，频率为一天条，最多的一天短信到达了5条，同一内容的短信反复率到达4次。
机票打折信息是这里面的重头，几乎占到了1/3。
内容大多一样，底限是3折起7折止，城市多为热门。
因为在这个月里我需要飞一次，于是按照短信上的号码一一进行查询过，得到的答复基本上一致，3折确实存在，都是隐藏在热门城市中最不起眼的冷门地点，或者就是被告知3折的机票早就卖完了，而我所查询的城市机票大多在7⑻折之间，和窗口卖出的价格无异。
还有一种就是需要议价的机票，说是在争取然后让我等消息，结果就是石沉大海了。
如此看来，你当然不能说人家是虚假广告，但是真正的低价格你一个也拿不到。
排在第二位的是商场促销信息，这个不能全怪人家，因为我申请了Ａ商场的贵宾卡，适时地收到活动信息也是天经地义，只是除掉Ａ商场之外，还附送了我Ｂ、Ｃ、Ｄ商场的相关信息。
于是有理由疑心我的个人信息从Ａ商场被心怀叵测地转移了。
还好以上两类信息在某种程度可以起到一定帮助，虽然略显聒噪一些，但还不至于愤慨；可接下来的就有些纯属骚扰了。
银行虚假消费通知短信已经被曝光了好几个月了，现在居然还能零散地收到，大多是异地消费，金额在3000元以上。
基于机器学习的垃圾短信过滤技术研究
基于机器学习的垃圾短信过滤技术研究随着移动互联网的发展和普及，手机用户接收短信的数量越来越多，其中不乏大量的垃圾短信，给用户带来了很大的困扰。
传统的垃圾短信过滤技术主要是基于规则的模式匹配，但这种方法的有效性受限于规则的覆盖范围和精度，同时也存在误判和漏判的问题。
机器学习技术的应用为垃圾短信过滤带来了新的解决方案。
1、机器学习介绍机器学习是人工智能领域的重要分支，是研究计算机如何模拟人类学习的方法和过程。
机器学习可以自动对数据进行分类、聚类、预测和优化等任务，其核心思想是通过利用已有的数据进行训练和学习，形成模型，并通过模型对新数据进行预测和处理。
2、垃圾短信过滤技术概述垃圾短信是指没有用户明确请求的广告、推销、欺诈等短信信息，这些信息通常是不良商家或不法分子利用短信通道进行的。
传统的垃圾短信过滤技术主要采用基于规则的方法，即通过人工定义规则或特征模式，对短信进行分类和过滤。
但规则模式存在不可靠性、复杂性和覆盖性等问题，同时垃圾短信的特征和形式也在不断变化，导致规则模式跟不上变化速度。
3、基于机器学习的垃圾短信过滤技术研究现状基于机器学习的垃圾短信过滤技术成为当今的研究热点。
这种方法不依赖于特定规则和模式，而是通过训练数据和算法模型实现短信的分类。
目前，常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、神经网络等。
具体应用到垃圾短信过滤技术当中，也有不同的算法方案，如基于文本特征的机器学习模型、结合语义的机器学习模型、结合时间、空间和用户行为特征的机器学习模型等。
4、挖掘垃圾短信特征机器学习模型的核心是训练数据，只有合理有效的训练数据才能训练出合理有效的模型。
在垃圾短信过滤技术中，特征的挖掘是非常关键的。
一般来说，垃圾短信的特征分为文本特征、语义特征、时间特征、空间特征、用户行为特征等几个方面。
文本特征：短信的长度、关键词、词频、词性、语气等都是可以作为文本特征的重点。
语义特征：通过自然语言处理技术，短信的语义信息可以被抽象出来，如短信所涉及的产品、服务或商品等。
手机垃圾短信过滤系统的设计和实现
（3）用户可以对收到的某 些 短 信 息 指 定 为 垃 圾 短 信息，进行再次学习，及时扩展过滤的能力。
总之， 在手机端用编制的内嵌程序实现垃圾短信 息的过滤可以使得对垃圾短信息的过滤变得个性化和 符合用户个人的需要。
利用垃圾邮件过滤的原理， 我们可以设计垃圾短 信过滤的一些方法：
从技术上来分析， 垃圾短信息的过滤方法可以采 用以下几种方法：白名单和黑名单技术、关键词语的匹 配法，还有本文将要介绍的贝叶斯推理过滤方法等。
白名单和黑名单技术将要接收的发信息人的号码 列入白滤。
开发案例
手机垃圾短信过滤系统的设计和实现
袁瑞芬
（东莞理工学院计算机学院， 东莞 523808） 摘 要： 针对目前手机垃圾短信过滤的几种方法，分析与比较这些方法的优缺点，在此基础上，介绍
贝叶斯过滤方法的原理，讨论基于贝叶斯推理方法的过滤技术在手机垃圾短信过滤中的优 点和 适 用 性 ，重 点 介 绍贝 叶 斯 推理 方 法 在手 机 短 信过 滤 中 的 应 用 ，实 验 结 果 显 示 该 系 统 具 有较好的过滤效果。 关键词： 垃圾短信； 贝叶斯过滤模型； 贝叶斯推理； 黑名单； 白名单
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图1
用户操作界面：用户可以对设定过滤的阈值，可以 从短信垃圾箱里查看内容， 决定要不要对判定为垃圾 短信的短信息进行加强学习； 设定白名单和黑名单等 操作。
学 习/判 定 算 法 模 块 ：主 要 为 核 心 的 贝 叶 斯 过 滤 算 法模块， 包括学习建立贝叶斯模型库和利用模型库判 定模块； 也包括白名单和黑名单等比较次要的判定方 法。
垃圾的调查实践报告5篇
垃圾的调查实践报告5篇垃圾的调查实践报告篇1随着人口的增长，生活垃圾越来越多。
很多国家和地区都进行焚烧垃圾以缓解垃圾堆积成山。
甚至将某些垃圾填埋！这些处理不当的方法不但使河流污染，还危害人类的健康。
人们为了解决这一问题，便采取垃圾分类的方法，以下是我的调查情况。
1、生活垃圾分类情况。
为了让垃圾分类成为人们生活中的习惯，我调查了一下小区的垃圾分类情况。
以询问生活垃圾分类实施情况和实施中存在的问题。
调查时间：20xx年2月2日~2月4日。
调查地点：滨河花园小区北区5号楼3单元。
调查内容：此单元居民对垃圾的分类及重视情况。
形式：拍照并采访居民调查结果：经精确计算，发现居民有10%特别重视生活垃圾分类并用心整理生活垃圾。
40%的人认为无所谓，总是什么厨房垃圾厕所垃圾一起兜。
20%的人认为这不关他的事，让垃圾场整理就行了。
30%的人想用心整理，但不知道如何整理。
2、垃圾分类。
垃圾分类顾名思义就是将不同种类的垃圾分别归类。
根据垃圾的成分构成、产生量，结合本地垃圾的资源利用和处理方式来分类。
垃圾分为四种，分别为有害垃圾，其他垃圾，可回收物，餐厨垃圾。
可回收垃圾一般装纳废纸、废金属、塑料瓶等等这些可以循环利用的垃圾；有害垃圾则是废电池、手机这些对环境与人体有害的垃圾；厨余垃圾便是一些做饭吃饭剩下的瓜果蔬菜等等；其他垃圾则是不属于以上三种之外的垃圾，比如烟，衣服等等。
3、分类宣传和扩大在社区中，电梯里面就可看见垃圾分类的宣传，显目的红纸印着黑字，就挂在电梯按钮的旁边，用来提醒人们。
每一个业主也都有收到物业发来垃圾分类的短信，提醒人们垃圾分类的重要性。
4：居民的垃圾分类现状：据我这些天的观察，居民们垃圾分类的情况并不是很理想，垃圾桶内也有不少不属于这里面的垃圾，垃圾桶满了甚至不满的时候，也可以看见垃圾桶外面散落着各种垃圾，有时候臭气蔓延，导致人们经过呼吸也难受，在分类这一方面，我们还有待改善。
5、我的想法与思考。
我认为垃圾分类是我们每个人应该做的事情，是我们应尽到的责任。
垃圾短信数据挖掘论文
垃圾短信数据挖掘论文1垃圾短信治理面临的调整目前的垃圾短信过滤的方法主要有黑名单和白名单监控技术，但是短信中心对黑白名单处理数量有上限要求；基于关键字的过滤技术，但是这种技术不能灵活识别和更新关键字；基于内容的过滤技术，可分为基于规则的过滤和基于概率统计的过滤；基于数据挖掘方法的垃圾短信用户识别，目前基本上都使用IBMSPSSModeler平台的决策树和逻辑回归经典算法识别垃圾短信用户，由于选取的建模数据不全面以及算法本身各自存在不足使得建模效果受到影响。
为建立白名单和科学封堵模型相结合的垃圾短信治理模式，实现精细化、行为级、高效性的垃圾短信治理，本方案提出了基于客户综合特征分析的垃圾短信治理技术方案：基于随机森林分类的垃圾短信用户预测模型。
通过客户入网属性，客户通信行为信息、客户账单信息等多个维度构建模型，对垃圾短信号码进行识别和治理。
相比传统基于短信内容识别、发送量控制的事中控制，本系统能够进行垃圾短信发送行为预测，配合垃圾短信拦截系统将垃圾短信在未形成大规模发送前拦截。
实验结果证明该模型能够有效的识别垃圾短信号码，对监控系统拦截垃圾短信起到很好的辅助作用。
2大数据挖掘的原理与优势大数据是指数据量很大（一般是TB到PB数量级）的巨量资料，无法通过主流软件工具，在合理时间内完成数据处理并获取有价值的信息。
数据大多以非结构化或者半结构化数据为主，大数据具有4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。
大数据处理的一般思路是数据压缩、数据抽样、数据挖掘等。
数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。
利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、推荐系统等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。
大数据挖据的数据源和处理方式对比。
3数据挖据流程和模型选取3.1数据挖掘的主要流程数据挖掘主要包括以下6大步骤。
垃圾短信实验报告
关于伪基站恶意发送垃圾短信的报告近期在南昌、赣州等地区发现流动“伪基站”，不法分子利用伪基站不但非法收集移动用户信息（imsi、imei），向用户发送大量垃圾短信，同时还严重干扰我公司的通信网络，导致用户脱网和掉话等问题，引发批量客户投诉。
一、伪基站及伪基站短信系统介绍伪基站是假冒现网移动通信网络，利用其信号强度、位置区等参数设置，诱骗用户在其覆盖区域内接入，获取用户位置更新消息中imsi和imei等信息，伪基站在获取用户信息后可通过设置使移动手机快速断网，或待用户离开其覆盖区域后再登记到现网移动网络。
伪基站的新变种“伪基站短信系统”，不法分子不但利用伪基站收集用户信息，还利用伪基站恶意发送垃圾广告短信，当用户进入伪基站覆盖区域时，用户在伪基站下会位置更新成功，然后伪基站给用户发送垃圾短信，用户接收短信成功后，可通过设置使手机快速和伪基站断网注册到正常的移动网络。
二、流动“伪基站”的特点1、使用与我公司相同的mcc-460、ncc-00、bcch（与周边某一移动基站bcch相同），lac 码使用非移动现网使用的lac。
目前仅影响gsm手机。
2、cr0设置大，c2值大，使用户优先向其重选。
3、重选后，用户进行位置更新并成功，“伪基站”收集用户的imsi和imei，并在信道释放前直接发送垃圾短信；4、“伪基站”发送垃圾短信后，自动变换lac，迫使用户进行第二次位置更新，并拒绝用户的位置更新请求，用户脱网。
5、用户重新选网，回到移动网络。
6、“流动”伪基站体积小，可架设在汽车、电瓶车后备箱内，不法分子开车在人流密集区域移动发送短信。
三、流动“伪基站”的危害1、非法收集用户的imsi和imei，对用户信息安全造成危害。
2、大量发送垃圾短信，可模拟任何用户号码给伪基站覆盖区域内用户发送垃圾短信，且在我网内查不到任何短信发送记录，若被不法分子用来发送反动言论，后果不堪设想。
3、流动“伪基站”多位于密集城区，造成大量移动用户脱网。
敏感信息搜集实验报告
一、实验背景随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益突出。
敏感信息泄露事件频发，对个人隐私、国家安全和社会稳定造成严重威胁。
为了提高对敏感信息搜集的能力，本实验旨在通过合法途径，对敏感信息搜集方法进行实践和探索。
二、实验目的1. 了解敏感信息搜集的基本原理和方法。
2. 掌握使用合法工具进行敏感信息搜集的技能。
3. 提高对网络安全风险的认识，增强信息安全意识。
三、实验内容1. 实验环境准备- 操作系统：Windows 10- 浏览器：Chrome- 工具：搜索引擎、网络爬虫、社交媒体分析工具等2. 敏感信息搜集方法（1）公开信息搜集- 利用搜索引擎，通过关键词搜索，搜集公开可获取的敏感信息。
- 利用社交媒体分析工具，分析用户发布的信息，挖掘潜在敏感信息。
（2）暗网信息搜集- 使用暗网搜索引擎，搜集暗网上的敏感信息。
- 利用网络爬虫，对暗网网站进行深度挖掘，获取更多敏感信息。
（3）内部信息搜集- 利用钓鱼网站、恶意软件等手段，获取目标系统的内部信息。
- 通过社交工程，获取目标人员的信息。
3. 实验步骤（1）公开信息搜集- 使用关键词“个人信息泄露”、“企业内部资料”等，在搜索引擎中搜索相关信息。
- 分析搜索结果，筛选出有价值的信息。
（2）暗网信息搜集- 使用暗网搜索引擎，如Tor Browser，搜索敏感信息。
- 利用网络爬虫，对暗网网站进行深度挖掘。
（3）内部信息搜集- 设计钓鱼网站，诱导目标人员填写个人信息。
- 通过社交工程，获取目标人员的信息。
四、实验结果与分析1. 公开信息搜集通过搜索引擎，搜集到大量公开可获取的敏感信息，如个人身份证号码、银行卡信息、企业内部资料等。
2. 暗网信息搜集在暗网搜索引擎中，发现大量涉及毒品、黑客攻击、非法交易等敏感信息。
利用网络爬虫，进一步挖掘出更多暗网网站，获取更多敏感信息。
3. 内部信息搜集通过钓鱼网站，成功获取目标人员的个人信息。
通过社交工程，获取目标人员的企业内部资料。
高校垃圾短信现状及其应对策略——基于南邮的实证分析
242高校垃圾短信现状及其应对策略——基于南邮的实证分析王琼琼南京邮电大学 教育科学与技术学院摘要：在校园中垃圾短信泛滥，内容也呈现出多样性，经常导致学生财产损失从而引起学生心理变化甚至危及生命，严重影响了学生的正常生活，扰乱校园的正常秩序。
文章在问卷调查的基础上，以南京邮电大学为例来研究分析高校垃圾短信内容及其呈现的特点，垃圾短信对大学生的学习生活的影响。
并通过学校、法律、手机软件、个人等多方防范策略来改善这一现象。
关键词：垃圾短信；现状；应对策略文章对南京邮电大学大学生收到垃圾短信的状况进行调查统计，分析垃圾短信呈现的特点，以及对大学生学习生活的诸多影响。
在此基础上提出减少垃圾短信对大学生学习生活影响的政策建议。
一、垃圾短信的特性及类型垃圾短信包含了几个特性：(一)被动性，垃圾短信的接收方和发送方都是互不相识的，收件人被动接收垃圾短信，无法选择。
(二)违法性，很多垃圾短信是以诈骗和贩卖违禁物品等为目的的，这样的短信属于违法类。
(三)广告性，在手机使用者没有要求收到该类短信的前提下，在短信本身内容中加含了广告性质的内容，也同样影响着手机使用者的日常使用的[1]。
二、垃圾短信从类别是可以分为(一)“欺诈型”垃圾短信在我们的日常中应该经常会接收到这样的信息“您已被[中国！新歌声]第1季抽选为场外幸运用户，得180000与苹果笔记本一台，请打开领取。
领取码4728。
”这种垃圾短信的诈骗手法已经越来越多样，越来越高明。
对于大学生来讲很难识别到其信息的真伪，由于大学生的年龄、生理和心理等因素使得大学生呈现出好奇心较重，自我保护意识较薄弱等现象。
这些都不能使他们对这种充满诱惑的垃圾短信做出正确的判断，难免上当受骗对自己的生活上和精神上都会造成一定的危害。
扰乱正常的校园秩序。
(二)“蛊惑类”垃圾短信手机中蛊惑类垃圾短信息的内容越来越具有诱惑力，使人有抗拒不了的诱惑，更有甚者冒充银行和公安机关，冒充金融部门，利用群众对银行和公安机关的信任进行诈骗，即具有很强的欺骗性。
报告疑似垃圾信息
报告疑似垃圾信息1. 概述本报告旨在记录并分析疑似垃圾信息的特征、对社会带来的影响以及相应的应对措施。
垃圾信息是指不受用户欢迎的、无用或令人困扰的信息，如垃圾邮件、垃圾短信等。
在信息化时代，垃圾信息问题对个人和组织的安全、隐私和效率都造成了巨大的威胁。
2. 疑似垃圾信息的特征疑似垃圾信息具有以下几个常见的特征：•发件人的信息不可信：垃圾信息的发送者通常使用虚假或匿名的发件人信息，难以审计和追踪。
•频繁的大规模发送：垃圾信息往往以蠕虫式的方式，在短时间内向大量用户发送迅速蔓延。
•内容存在诈骗或欺诈成分：垃圾信息中常携带诈骗链接、欺诈电话等用于获取个人信息、财产或传播恶意软件。
•语言模糊、拼写错误等：由于垃圾信息往往由自动化程序生成，内容可能存在拼写错误、语法模糊的情况。
3. 疑似垃圾信息的影响疑似垃圾信息给个人、企业以及整个社会带来了多方面的影响：3.1 个人隐私和安全受到威胁通过垃圾信息，黑客和骗子有可能获得个人的敏感信息，如银行账号、信用卡信息、个人身份证号码等。
这些信息的泄露可能导致个人隐私遭受侵犯，同时也可能导致财务损失。
3.2 传播恶意软件垃圾信息中可能携带恶意链接或附件，一旦用户点击或下载，恶意软件就会被植入用户设备。
恶意软件可以窃取个人信息、破坏系统、勒索等，对用户的设备和数据安全构成威胁。
3.3 资源浪费大量垃圾信息的传播会消耗网络带宽、邮件服务器资源和个人时间。
这对个人和企业来说都是一种资源的浪费，影响工作效率。
4. 应对措施为了应对垃圾信息的不断增加，减少其对个人和社会的危害，我们可以采取以下几种措施：4.1 垃圾信息过滤技术引入垃圾信息过滤技术，通过识别和过滤垃圾信息，可以自动化地减少用户收到的垃圾邮件、垃圾短信等。
例如，可以利用机器学习算法来训练模型以识别垃圾信息的特征。
4.2 用户教育和防范意识提高加强用户对垃圾信息的教育和防范意识，提高其辨识垃圾信息的能力。
用户应该谨慎提供个人信息，不随意点击陌生链接或打开可疑附件。
垃圾短信实验报告
垃圾短信实验报告一、研究背景随着通信技术的迅猛发展，人们使用手机的频率越来越高。
然而，与此同时，垃圾短信的数量也呈现出快速增长的趋势。
垃圾短信不仅浪费了用户的时间和资源，还可能涉及到个人隐私泄露等问题。
针对这一严重影响用户体验的问题，本次实验旨在通过调查垃圾短信的来源、内容及对用户的影响，进一步了解并找出有效的对策。
二、实验设计1. 实验目标：通过调查收集垃圾短信的相关信息及用户的反馈，以了解垃圾短信的来源、内容以及对用户的影响，并提出相应的对策。
2. 实验过程：a. 数据采集：我们从一批志愿者中邀请30名参与实验者，每名参与者将提供自己手机中收到的最近50条垃圾短信，并分类记录。
b. 数据整理：将所有实验者提供的数据进行整理，包括垃圾短信的来源、发送时间、内容、链接等相关信息，整理工作需保证数据的准确性。
c. 用户调查：制定问卷调查内容，对参与实验的用户进行调查，主要了解其对垃圾短信的态度、对其影响的感受等。
三、实验结果及数据分析1. 垃圾短信来源：在实验过程中，我们统计了垃圾短信的来源信息。
结果显示，垃圾短信的来源主要分为以下几个方面：a. 未知来源：部分垃圾短信的发送者无法被识别，手机通讯界面显示为未知号码。
b. 商业推销：许多垃圾短信是商家发送的广告宣传信息，涉及各个行业，如健康保健品、房地产、金融产品等。
c. 调查问卷：一些垃圾短信以调查问卷的形式出现，诱导用户点击链接填写个人信息。
2. 垃圾短信内容：针对参与者提供的垃圾短信信息，我们对其内容进行了分类整理。
根据结果分析，垃圾短信的内容主要有以下几种类型：a. 广告宣传：商家向用户推销产品或服务的垃圾短信，如“特价优惠，抢购最佳机会！”。
b. 调查问卷：以虚假调查问卷等形式，诱导用户点击链接填写个人信息。
c. 诈骗信息：冒充他人身份进行诈骗的垃圾短信，如“您的银行账户异常，请点击链接进行确认”。
3. 用户调查结果：在调查中，我们询问了用户对垃圾短信的态度以及对其造成的影响。
报告垃圾短信
报告垃圾短信垃圾短信是指发送给用户手机的一些不请自来、有害信息或含有欺诈、诱骗内容的短信。
下面是对垃圾短信的报告：我国每天都会收到大量的垃圾短信，对用户的生活造成了很大的困扰和不便。
垃圾短信往往是骚扰电话和诈骗犯罪的一种手段，频繁的垃圾短信不仅干扰了人们的正常生活，还可能导致个人隐私泄露和经济损失。
在我个人的观察中，垃圾短信的内容主要涉及以下几个方面：第一，推销广告和产品：很多垃圾短信都是推销广告和产品的，这些短信内容通常涉及健康保健品、减肥产品、男性增强药、美容护肤品等，这些广告往往夸大了产品的功效，诱导用户购买。
有的垃圾短信还会冒充银行、快递公司等发送，让人误以为是正规机构。
第二，非法传销和网络游戏：还有一些垃圾短信内容是关于非法传销和网络游戏的，这些短信通常会以高额回报、轻松赚钱为诱饵，让人们掉入网络骗局中。
有的垃圾短信还会诱导人们下载某些APP或进入某些网站，从而获取个人信息。
第三，诈骗短信：诈骗短信是近年来垃圾短信中的一大问题，犯罪分子利用虚假的中奖信息、票据欠款、远房亲人需要资金等方式，骗取人们的钱财。
这些短信通常会让人们拨打某些电话或发送个人信息，一旦上当，不仅会损失钱财，还可能导致个人隐私泄露。
面对垃圾短信给我们生活带来的诸多不便和风险，为了保护用户合法权益，他需有以下几个方面的措施：首先，完善相关法律法规和监管机制：需要加强立法，对于发送垃圾短信的行为进行严格的打击。
此外，还应加强对短信服务商的监管，对于违法违规操作的短信服务商，应进行相应处罚。
其次，加强技术手段的应用：利用先进的垃圾短信识别和拦截技术，及时发现并屏蔽垃圾短信。
同时，可以发展更加智能的过滤机制，让用户能够自主选择是否接收某些类型的短信。
再次，加强宣传教育和用户自我保护意识：通过媒体、网络等渠道，加强对于垃圾短信的宣传教育。
提高用户的鉴别能力，增强自我保护意识，减少上当受骗的风险。
总结起来，垃圾短信对于用户的生活造成了很大的困扰和不便，需要政府、运营商和用户共同努力来解决这一问题。
垃圾短信问题及其对策分析
垃圾短信问题及其对策分析内容摘要：：垃圾短信；违法性分析；成因及其防范策略：随着我国移动通信业务的发展以及网络科技的创新，手机短信业务也因其价格便宜、形式新颖、方便快捷，博得了广大手机用户的青睐，但一段时间以来，绝大部分手机用户在享受到通信便捷的同时都曾遭遇且正在面对垃圾短信的骚扰。
文章主要列举垃圾短信的危害，分析其形成原因，从立法的角度讨论出可行的应对策略。
一、垃圾短信的法律界定及违法性分析(一)垃圾短信的概念界定垃圾短信是指信件发送人以商业或其他目的，没有经过收件人请求或允许，而向收件人发送的对收件人没有价值的信息。
国内手机垃圾短信大致分四大类：第一类：是"骚扰型"，多为一些无聊的恶作剧，发送号码多为手机或小灵通号码；第二类：是"欺诈型"，此类短信多是想骗取用户的钱财，如中奖信息，发送号码多为手机或小灵通号码；第三类：非法广告短信，如出售黑车、麻醉枪之类，发送号码多为手机或小灵通号码；第四类：SP（短信业务提供商）违规群发，误导用户订制短信业务，发送号码多为SP接入代码，一般为四位数字。
发送号码不分网内网外，既有通过移动号码对联通用户发送的，也有外地联通号码对本区用户发送的。
(二)垃圾短信的违法性垃圾短信的违法性主要体现在以下几个方面:l.未经接受者同意发布垃圾短信侵害了接受者的生活安宁权。
所谓生活安宁权是指权利主体有权维护自己的生活安静不受骚扰，实质就在于个人有权决定自己何时、何地以何种方式与外界沟通，个人有权享受自己的生活不被外界随意打扰，而垃圾短信的发布未经接受者同意发布垃圾短信显然侵害了接受者的正常的生活秩序与状态。
2.垃圾短信侵害了接受者的通信自由与通信秘密。
通信自由包括权利人进行通信的自由，也包括权利人有权拒绝接受未经其同意的信息，但是就垃圾短信而言其接受者不能不接受，因此侵害了通信自由，而通信秘密指权利人有权保持其通信内容、通信方式和通信地址等权利，目前很多垃圾短信的发布者通过窃取他们手机号码发布垃圾短信，因此侵犯了权利人的通信秘密。
中国手机用户垃圾短信调查报告
A B C D E F 0.26% 0% 5% 10% 15% 20% 25% 30% 13.51% 16.92% 20.62% 24.59% 24.10%
A:制造、传播谣言，污染舆论氛围、破坏社会安定 B:传播不文明内容，污染社会文化环境 C:滋长犯罪行为，造成人们经济损失 D:干扰正常的信息接收，造成大量资源浪费，有碍经济发展 E:浪费短信接收人的时间，打扰正常的生活和工作 F:其他 N=7006 ————————————————————————————————————— ©2008.01 12321举报受理中心（）
B: 房屋租售、楼盘宣传 D: 旅游、特价机票 F: 各类招生、培训
G: 其他广告
N=7006 ————————————————————————————————————— ©2008.01 12321举报受理中心（）
3、主要内容之三：SP引导、诱骗内容垃圾短信
用户收到的SP引导/诱骗消费者信息的短信 情况
谢谢大家！
5、反感原因：被迫接收自己并不需要的内容
用户对垃圾短信反感的原因
A 25.72%
B
18.48%
C
18.36%
D
14.41%
E
12.15%
F 0% 5% 10%
10.88% 15% 20% 25% 30%
A: 被迫接收自己不需要的内容，令人生厌 B: 发送的内容自己不喜欢 C: 无法判别其真伪 D: 担心这些信息会收费 E: 发送时间不合适，对自己正常的生活和工作造成了影响 F: 担心会传播手机病毒 N=7006 ————————————————————————————————————— ©2008.01 12321举报受理中心（）
“垃圾短信”调查报告
“垃圾短信”调查报告“垃圾短信”调查报告一、调查背景2008 年5 月17 日是世界电信与信息社会日，主题是“通信技术惠及残疾人”。
AA科技频道在围绕这一主题进行访谈和策划报道的基础上，加强了对目前信息社会上尚存的一些不和谐因素的调查和报道。
从2008 年5 月7 日开始，至2008 年5 月19 日止，AA 科技依靠强大的客户端优势，调动网友积极参与互动调查，对目前尚存的不和谐因素进行了投票调查，一共涉及“垃圾短信”、“响一声电话”、“网络诈骗”、“垃圾邮件”、“流氓软件”、“网络病毒”、“网络隐私”七大话题，累计投票总数达***** 票。
其中，“响一声电话”调查参与度最高，达到***** 票。
二、调查时间2008 年5 月7 日至2008 年5 月19 日。
调查方式：网络有奖调查，凡参与调查者，均有可能获得AAQ 币或公仔。
四、网友参与投票数***** 票。
五、调查核心结论1、仅0.47%网友从未收到过垃圾短信；2、六、报告核心内容1、垃圾短信释义：一般来讲，垃圾短信是指那些用户没有定制过的包含有欺骗、色情等内容并且是用外地手机或小灵通为发送号码的短信，这些均为垃圾短信。
目前垃圾短信有四种类型：骚扰短信、欺诈短信、非法广告短信以及SP 违规群发。
2、调查结果数据：（1）垃圾短信影响网民日常生活99%网民均收到过***** 位网友接受AA 科技调查显示，多数网友遭受到不同程度的骚扰。
曾经收到过垃圾短信的网民比例高达99.37%。
明确表示从未收到垃圾短信的网民仅为199 人，占参与调查网民总数的0.47%。
（2）84.34%每天都会收到垃圾短信AA 科技调查显示，84.34%用户每天都会收到垃圾短信。
其中，有***** 位网友每天会收到1 至2 条垃圾短信，占参与调查网友的29.43%；6422 位网友每天会收到3 至4 条垃圾短信，占与调查网友的15.15%；而每天收到5 条或者以上垃圾短信的网友相对较少，为3141 人，占总人数的7.42%。
基于图神经网络的垃圾短信检测系统
基于图神经网络的垃圾短信检测系统随着手机短信的广泛应用，垃圾短信问题日益严重。
传统的垃圾短信过滤方法往往依赖于词频和文本特征等传统机器学习算法，但这些方法很难捕捉到隐藏在垃圾短信中的隐含关系。
为了提高垃圾短信的检测准确率，本文基于图神经网络构建了一个垃圾短信检测系统。
一、引言垃圾短信的泛滥给人们带来了巨大的困扰，不仅浪费了用户的时间，还可能泄露个人隐私。
因此，设计一个高效准确的垃圾短信检测系统对于保障用户通信安全至关重要。
二、图神经网络图神经网络是近年来兴起的一种新型神经网络模型，它能够有效地学习和表示复杂的图结构数据。
在垃圾短信检测中，每条短信可以看作是一个节点，而节点之间的关系可以表示为边。
采用图神经网络能够更好地捕捉垃圾短信中的隐藏关系，提高检测准确率。
三、数据预处理在构建垃圾短信检测系统之前，首先需要进行数据预处理。
这包括去除噪声数据、分词处理和构建文本图等步骤。
分词处理是将每一条短信划分为一个个单词或词组，以便后续的特征提取和模型训练。
构建文本图是将每个单词或词组作为节点，根据它们之间的关联关系构建边。
四、图神经网络模型本文采用图卷积网络（GCN）作为主要的图神经网络模型。
GCN是一种基于卷积操作的图神经网络模型，能够将节点的特征信息传递给相邻节点，并通过多层次的卷积操作学习节点的高级特征表示。
通过多层次的卷积操作，GCN能够捕捉到短信中节点之间的复杂关系，从而提高垃圾短信检测的准确率。
五、实验结果与分析本文采用某手机短信数据集进行实验验证，将数据集分为训练集和测试集。
实验结果表明，本文提出的基于图神经网络的垃圾短信检测系统在准确率、召回率和F1值等指标上均优于传统的垃圾短信检测方法。
六、系统优化与改进为了进一步提高垃圾短信检测系统的性能，本文可以进行以下优化和改进方向：1）优化模型结构，引入注意力机制和图注意力池化等新的技术；2）增加更多的垃圾短信数据进行训练，提高模型的泛化能力；3）引入多模态信息，如短信内容、发送者等，提高系统的鲁棒性和可拓展性。
垃圾短信侵权法律问题研究的开题报告
垃圾短信侵权法律问题研究的开题报告
一、选题背景
随着互联网和移动通信的迅猛发展，垃圾短信的数量不断增加，给
人们的生活带来了很多困扰，也引发了一些法律纠纷。
垃圾短信侵权问
题的确立和解决，有助于维护公民的权益，保障社会的和谐稳定。
二、研究目的
本文旨在探讨垃圾短信侵权法律问题，明确其侵权性质、侵权主体、侵权行为和相应的法律责任，提出解决垃圾短信侵权问题的对策和建议，为避免和解决垃圾短信侵权纠纷提供指导。
三、研究方法
本研究将运用文献分析法、案例分析法、比较研究法等综合研究方法，对垃圾短信侵权法律问题进行系统性的研究。
四、研究内容
（一）垃圾短信的概念和特征。
（二）垃圾短信侵权的性质和主体。
（三）垃圾短信侵权行为的构成要件。
（四）垃圾短信侵权责任的承担。
（五）国内外相关法律的比较分析。
（六）对垃圾短信侵权纠纷的解决和防范建议。
五、研究意义
本研究对于深化对垃圾短信法律问题的认识，促进保护个人隐私权
和公民权益，提高社会治理水平，具有较高的理论和实践价值。
六、预期成果
通过研究，本文将对垃圾短信侵权法律问题进行深入分析，明确其相关问题的性质、法律适用和法律责任，提出具有可操作性的解决和防范建议，为相关法律制定和实践操作提供参考和借鉴。
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文件编号：GD/FS-4878
（报告范本系列）
垃圾短信实验报告详细版
The Short-Term Results Report By Individuals Or Institutions At Regular Or Irregular Times, Including Analysis, Synthesis, Innovation, Etc., Will Eventually Achieve Good Planning For The
Future.
编辑：_________________
单位：_________________
日期：_________________
垃圾短信实验报告详细版
提示语：本报告文件适合使用于个人或机构组织在定时或不定时情况下进行的近期成果汇报，表达方式以叙述、说明为主，内容包含分析，综合，新意，重点等，最终实现对未来的良好规划。
文档所展示内容即为所得，可在下载完成后直接进行编辑。
垃圾短信实验报告
◆大城小事
5月28日至6月28日，收藏手机里的所有垃圾短信，得出如下
在第N次深夜被广告短信惊醒以及第N次收到类似于“洗浴中心大酬宾”、“偷窥设备推销”及“私家侦探为您服务”等具有暧昧字眼的短信后，我从开始的啼笑皆非转而变成愤然了。
周围的人却是一副幸灾乐祸的表情，他们说，无风不起浪，你得反思一下你的行为轨迹了。
于是，我的“反思”行动就这样正式拉开序幕：
以一个月的时间为期限，收藏手机里的所有垃圾短信，然后按照统计学的方法对它们归类总结，以期看看一个正常的朝九晚五的上班族究竟能被多少、何种类别的短信骚扰，以科学的论断封住大家的嘴。
实验时间为5月28日至6月28日，手机中收到涉及机票打折、商场促销信息、银行虚假消费报告、房地产广告及其他千奇百怪的信息共40条，频率为一天1.33条，最多的一天短信达到了5条，同一内容的短信重复率达到4次。
机票打折信息是这里面的重头，几乎占到了
1/3。
内容大多一样，底限是3折起7折止，城市多为热门。
因为在这个月里我需要飞一次，于是按照短信上的号码一一进行查询过，得到的回答基本上一致，3折确实存在，都是隐藏在热门城市中最不起眼的冷门地点，或者就是被告知3折的机票早就卖完
了，而我所查询的城市机票大多在7-8折之间，和窗口卖出的价格无异。
还有一种就是需要议价的机票，说是在争取然后让我等消息，结果就是石沉大海了。
如此看来，你当然不能说人家是虚假广告，但是真正的低价格你一个也拿不到。
排在第二位的是商场促销信息，这个不能全怪人家，因为我申请了A商场的贵宾卡，适时地收到活动信息也是天经地义，只是除掉A商场之外，还附送了我B、C、D商场的相关信息。
于是有理由怀疑我的个人信息从A商场被别有用心地转移了。
还好以上两类信息在某种程度可以起到一定帮助，虽然略显聒噪一些，但还不至于气愤；可接下来的就有些纯属骚扰了。
银行虚假消费通知短信已经被曝光了好几个月了，现在居然还能零散地收到，大多是异地消费，金
额在3000元以上。
这些人可真是挑战现代化信息转播范围的权威性，或者以为避开了时间上的风口浪尖就可以重操旧业了。
技术含量实在是低了点。
五花八门的短信更是层出不穷，比如“放高利贷给资金短缺者”，比如“全新电话号码永不占线可同时接入多个号码”，再比如“传授必胜牌技”，后面还义正词严地加上一句“严禁赌博”，简直就是贼喊捉贼。
还有一条更有商业头脑，信息主题是“空调移机打孔维修安装及加氟回收”，附加内容是“急购小面轿车一辆”，真是什么也没落下。
其间，因为出差去了一次福建而有了考察异地短信的机会，结果仅停留了半天的时间就收到了三条来自不同厂家的关于同一专机设备专业制造的信息。
看人家的速度和覆盖率！
按照这样的实验报告，我的行为轨迹应该是这样
规划的：整天穿梭于机场与商场之间，然后是在不同的城市发生一掷千金的消费，同时参与一些烧砖的主业和赌博的副业，从而造成了资金短缺被放高利贷的人盯上了。
可在这里输入个人/品牌名/地点
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