垃圾短信实验报告_实验报告(最新)
垃圾短信治理试点项目汇报方案
（2）利用社交网络模型方法筛选白名单 白名单用户识别采用业务规则识别与社交网络模型识别配合的方式，首先根据关键客户标
2、基础信息、基 础业务信息、用 户基础业务及增 值业务行为信息、 财务信息等
• 经分数据仓库： 月数据、日数据
3、建立数据 宽表
4、变量的选 择与过滤
5、模型训练 和测试
模型部署
6、选择最佳模 型进行部署，识 别垃圾短信白名 单和危险用户名 单
模型构建-宽表设计
基于用户基础信息、基础业务信息、用户基础业务行为信息、用户增值业务 行为信息、用户财务信息和其他信息，选择和垃圾短信相关的变量，设计数据宽表 如下：
根据监控系统反馈数据 制定针对模型和应用的 优化方案，对模型及应 用进行优化。
总结汇报
根据相关评估指标对垃 圾短信治理效果进行分 析，总结经验，上报集 团公司。
模型优化方案； 应用优化方案；
项目效果分析； 项目汇报材料；
提纲
目录
1 总体规划 2 经分系统工作进展 3 监控系统工作进展
模型构建-建模思路
成垃圾短信治理工作的闭环管理流程。
在监控系统中根据四类名单 进行策略的制定及配置，并 基于配置的策略实施垃圾短 信监控处理。
成果应用
完成模型的部署，输 出一级白名单、二级 白名单、低危名单、 高危名单。
模型运行
业务 流程
效果评估
根据监控系统反馈的数据 进行相应的指标计算，对 模型效果进行跟踪评估。
提升优化
IS_GRP SCORE SCORE_REPLY_NUM
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。
垃圾短信调研报告
垃圾短信调研报告垃圾短信调研报告引言：垃圾短信是指未经用户同意，发送给用户的一种广告宣传信息，不仅对用户造成困扰，也浪费了用户的时间和手机流量。
本次调研的目的是了解人们对垃圾短信的态度，以及针对垃圾短信的应对措施和建议。
调研方法：本次调研采用了问卷调查的方法，共有200名受访者参与了调研。
通过对受访者的回答进行分析，得出一些结论和见解。
调研结果：1. 接收垃圾短信的频率：根据调研结果显示，大部分受访者（约70%）每天都会接收到至少一封垃圾短信，有些人（约20%）报告每天都会接收到多封垃圾短信。
2. 对垃圾短信的态度：大部分受访者（约80%）对垃圾短信持厌恶态度，认为其是骚扰和干扰。
少部分人（约15%）表示对垃圾短信没有特别的态度，而只有很少一部分人（约5%）表示对垃圾短信持积极态度，认为其提供了一些有用的信息。
3. 垃圾短信的影响：针对受访者接收到垃圾短信的影响，大部分人（约85%）表示受到了困扰，认为垃圾短信浪费了他们的时间和手机流量。
受访者中的一些人（约10%）表示垃圾短信没有什么影响，但也有很少一部分人（约5%）表示受到了一些负面影响，例如误以为是真实的信息或被骗。
4. 应对垃圾短信的措施：大部分受访者（约90%）表示他们会主动删除垃圾短信，而一些人（约10%）会在收到垃圾短信后举报给相关部门。
另外，一些人还选择了拉黑发送垃圾短信的号码，以避免再次接收到垃圾短信。
5. 改善垃圾短信问题的建议：大部分受访者（约75%）认为需要加强垃圾短信过滤系统的能力。
另外，一些人（约20%）建议要加大对发送垃圾短信行为的处罚力度。
还有少部分人（约5%）建议应该加强对垃圾短信发送者的追踪和打击力度，以便从根本上解决垃圾短信问题。
结论：垃圾短信是广大手机用户的一个普遍问题，对用户造成了困扰和损失。
因此，我们需要采取一系列措施来解决这个问题。
加强垃圾短信过滤系统的能力、加大对发送垃圾短信行为的处罚力度以及加强对垃圾短信发送者的追踪和打击力度等都是减少垃圾短信的有效途径。
大学垃圾分析实验报告(3篇)
第1篇一、实验目的随着城市化进程的加快，城市生活垃圾问题日益突出。
本实验旨在通过分析城市生活垃圾的成分、性质及处理方式，了解垃圾处理的重要性，提高环保意识，为城市垃圾处理提供参考依据。
二、实验背景我国城市生活垃圾产量逐年增加，且成分复杂，主要包括有机垃圾、无机垃圾、有害垃圾等。
由于垃圾处理不当，导致环境污染、资源浪费等问题。
因此，对城市生活垃圾进行科学分析，探讨有效的处理方法具有重要意义。
三、实验方法1. 样品采集：选取本地区典型垃圾堆放点，采集生活垃圾样品，确保样品的代表性。
2. 样品处理：将采集到的垃圾样品进行筛选、分类，分为有机垃圾、无机垃圾、有害垃圾等。
3. 成分分析：采用实验室分析仪器，对有机垃圾、无机垃圾、有害垃圾的成分进行定量分析。
4. 数据处理：对实验数据进行分析，探讨垃圾成分与处理方式的关系。
四、实验结果与分析1. 有机垃圾分析：有机垃圾主要包括厨余垃圾、园林垃圾、废弃食品等。
通过实验分析，有机垃圾占生活垃圾总量的60%左右。
2. 无机垃圾分析：无机垃圾主要包括废纸、塑料、玻璃、金属等。
无机垃圾占生活垃圾总量的30%左右。
3. 有害垃圾分析：有害垃圾主要包括废电池、废荧光灯管、废药品等。
有害垃圾占生活垃圾总量的10%左右。
4. 处理方式分析：根据垃圾成分，提出以下处理方式：- 有机垃圾：采用堆肥化、厌氧消化等生物处理方法。
- 无机垃圾：采用回收、焚烧等处理方法。
- 有害垃圾：采用填埋、焚烧等处理方法。
五、实验结论1. 城市生活垃圾成分复杂，主要包括有机垃圾、无机垃圾、有害垃圾等。
2. 有机垃圾占比最大，应优先采用生物处理方法。
3. 无机垃圾和有害垃圾占比相对较小，可采用回收、焚烧等处理方法。
4. 垃圾处理方式应根据垃圾成分进行分类，提高处理效率。
六、实验总结1. 本实验通过对城市生活垃圾成分的分析，了解了垃圾处理的重要性，提高了环保意识。
2. 实验结果表明，生物处理方法在处理有机垃圾方面具有明显优势。
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。
敏感信息收集实验报告(3篇)
第1篇一、实验背景随着信息技术的飞速发展，个人信息保护的重要性日益凸显。
敏感信息作为个人隐私的重要组成部分，一旦泄露，可能对个人生活、工作甚至安全造成严重影响。
为了提高对敏感信息保护的认识，本实验旨在通过模拟实验的方式，探讨敏感信息的收集途径、方法及其潜在风险。
二、实验目的1. 了解敏感信息的定义和分类。
2. 探究敏感信息的收集途径和方法。
3. 分析敏感信息收集过程中的潜在风险。
4. 提出敏感信息保护的措施和建议。
三、实验方法1. 文献研究法：查阅相关法律法规、学术论文、新闻报道等，了解敏感信息的定义、分类、收集途径和风险。
2. 案例分析法：选取具有代表性的敏感信息泄露案例，分析其收集途径、方法及造成的后果。
3. 模拟实验法：模拟真实场景，收集敏感信息，评估收集过程的风险。
四、实验内容1. 敏感信息定义及分类敏感信息是指涉及个人隐私、商业秘密、国家安全等方面的信息。
根据信息内容，敏感信息可分为以下几类：（1）个人隐私信息：如姓名、身份证号码、电话号码、住址、银行账户等。
（2）商业秘密信息：如企业财务数据、技术图纸、市场调研报告等。
（3）国家安全信息：如军事、外交、情报等。
2. 敏感信息收集途径和方法（1）网络收集：通过搜索引擎、社交媒体、论坛等渠道收集敏感信息。
（2）线下收集：通过问卷调查、访谈、实地考察等方式收集敏感信息。
（3）内部泄露：企业内部人员故意或过失泄露敏感信息。
3. 敏感信息收集过程中的潜在风险（1）个人信息泄露：可能导致个人信息被滥用、诈骗等。
（2）商业秘密泄露：可能导致企业利益受损、竞争对手恶意竞争等。
（3）国家安全信息泄露：可能导致国家安全受到威胁。
4. 敏感信息保护措施和建议（1）加强法律法规建设：完善个人信息保护法律法规，明确敏感信息收集、使用、存储、传输等环节的责任和义务。
（2）提高企业内部管理：加强企业内部信息安全管理，建立健全信息安全管理制度，对敏感信息进行分类、分级保护。
基于GSM技术的移动电话垃圾短信及其过滤研究
基于GSM技术的移动电话垃圾短信及其过滤研究移动电话现在已经成为我们日常生活中必不可少的工具。
可以说，手机已经成为了我们与世界沟通交流的主要渠道。
然而，在通信技术不断更新并变得更加方便的今天，人们却又面临了一种麻烦——移动电话垃圾短信。
垃圾短信的出现破坏了我们的通信环境，而在某些情况下，还可能会对用户的安全造成威胁。
据调查，目前我国的移动垃圾短信已经占据了移动网络发送短信总量的50%以上，严重影响了民众的正常生活。
如果我们不能控制这种无序的垃圾信息流，将会对移动通信的发展产生不利影响。
GSM技术作为一种通信标准，在移动通信领域得到了广泛应用。
它的出现有力地推动了移动通信的发展，同时，也扩大了垃圾短信的传播范围。
这是因为，GSM技术所使用的信令通信协议对于短信的传输与过滤都存在一些缺陷，导致了垃圾短信的滥发和难以有效地过滤掉。
那么，如何使用GSM技术过滤垃圾短信呢？首先，我们需要了解GSM技术的信令通信协议。
它包括了MMI、SS、SMS 等信令协议，这个协议集合主要用于支持末端用户间的通讯接口。
短信技术是其中的一个重要部分，既可以用于一对一的信息传播，也可以用于一对多的群发。
这个过程中，短信中心扮演了非常重要的角色，对于短信处理以及维护短信数据库都至关重要。
在这个过程中，短信中心还需要调用各种算法对接收到的信息进行分析，判断其是否属于垃圾信息，并加以过滤。
我们可以从以下几个方面入手，来实现对垃圾短信进行过滤：一、黑名单过滤垃圾短信一般具备一定的相似性，我们可以通过设置黑名单，对其进行过滤。
黑名单中包含了一些我们认为是垃圾信息的号码或者关键词，当接收到来自这些号码或者包含这些关键词的信息时，系统会自动将其标记为垃圾信息并进行过滤。
二、内容过滤垃圾短信往往包含了一些特殊的字符、符号或网址等内容，我们也可以通过对这些内容的分析，来实现对垃圾短信的过滤。
比如说，我们可以对短信内容进行比较严格的规范，只接受符合规定的消息内容。
垃圾短信治理及核心拦截系统的设计与实现的开题报告
垃圾短信治理及核心拦截系统的设计与实现的开题报告一、研究背景手机垃圾短信已然成为了一个不容忽视的问题，不仅对个人造成骚扰，对社会也带来了极大的负面影响。
随着垃圾短信发送者的日益增多，并呈现出技术、规模以及网络的多元化特点，传统的手段已经难以满足需求，垃圾短信的治理成为信息化建设中的重要内容。
二、研究内容本论文将以现有的短信基础服务为基础，研发实用的垃圾短信拦截程序，从而建立一个完整、安全、可靠的垃圾短信拦截系统。
研究的主要内容包括：1.垃圾短信数据的处理和筛选：建立一套完善的数据处理与筛选机制来分类处理各类短信，并根据其信誉度标记为白名单或黑名单。
2.垃圾短信拦截核心技术：利用文本分类算法进行有效的数据挖掘和建模，运用深度学习技术建立短信数据模型，通过触发条件把垃圾短信拦截并将其从系统中清除。
3.拦截效果的评估和优化：通过监控和收集系统拦截的数据，不断测试和调整拦截比例，优化和完善垃圾短信拦截系统的拦截效果，达到高可靠性和高可扩展性。
三、研究意义垃圾短信治理是当前亟待解决的问题，完善垃圾短信拦截系统可有效削减垃圾短信所造成的负面影响。
本论文将实现短信拦截系统的核心技术，通过对数据挖掘和建模、深度学习等前沿技术的应用，建立强大的短信识别和拦截功能，从而为垃圾短信治理提供理论和技术支持。
四、研究方法1.文献调研：阅读现有文献、论文和专业杂志，对垃圾短信拦截技术和系统进行分析和总结，为本研究提供理论和技术支持。
2.系统设计：本研究将采用Java语言开发，建立完整的垃圾短信拦截系统，包括数据输入、处理、垃圾短信拦截等关键功能。
3.系统测试：为保证研究结果的可靠性，本研究将对所建立的系统进行全方位的测试，分析其实际拦截效果，找出并解决存在的问题。
五、预期成果及进度安排预计的研究成果包含三部分：1.垃圾短信数据筛选与处理模型的建立和实践。
2.垃圾短信拦截核心技术的研发和实现，包括短信分类算法和深度学习技术的应用。
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。
过滤实验报告
过滤实验报告一、实验背景在互联网时代，信息的传播变得非常迅速，但同时也带来了海量的垃圾信息和恶意攻击，给人们的生活和工作带来了很大的困扰。
因此，对于网络中的信息进行过滤和处理就显得尤为重要。
二、实验目的本次实验旨在研究和探讨网络信息过滤的方法和技术，通过实验验证不同的过滤算法的效果，并对其进行评估和比较，以期为实际应用中的信息过滤提供参考和指导。
三、实验过程1. 数据准备在实验中，我们收集了一些网络中的文本信息，包括垃圾邮件、恶意网页、聊天记录等，作为实验数据。
2. 过滤算法实现我们选择了几种常见的过滤算法，包括朴素贝叶斯算法、支持向量机算法、决策树算法等，并实现了这些算法的代码。
3. 实验测试我们对实验数据进行了分类和标注，并将数据集分为训练集和测试集，用训练集训练不同的过滤算法，然后用测试集进行测试，并记录算法的正确率、召回率和F1值。
四、实验结果经过实验测试，我们得到了以下结果：1. 朴素贝叶斯算法正确率：95.2%召回率：92.1%F1值：93.6%2. 支持向量机算法正确率：98.5%召回率：95.3%F1值：96.9%3. 决策树算法正确率：93.2%召回率：89.4%F1值：91.2%可以看出，三种算法的表现都比较优秀，其中支持向量机算法的效果最好。
五、实验结论通过本次实验，我们可以得出以下结论：1. 在进行文本信息过滤时，支持向量机算法是一种效果比较好的算法。
2. 在实际应用中，可以结合不同的算法进行信息过滤，以提高过滤效果。
3. 数据的质量对于过滤效果影响很大，因此在实际应用中需要对数据进行充分的清洗和预处理。
六、实验不足和展望本次实验虽然取得了一定的成果，但也存在着一些不足，比如数据集的规模和质量还有待提高，算法的优化和改进也需要进一步探讨。
未来，我们还需要继续深入研究文本信息过滤的方法和技术，为网络信息的规范和安全提供更好的保障。
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。
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（）
手机信息垃圾
心得体会 洪晓琳
在这次的研究性调查活动中，我主要是负责写调查报告， 在这次的研究性调查活动中，我主要是负责写调查报告，同 时我还进行了街头的随机调查。 时我还进行了街头的随机调查。 手机垃圾信息问题，对我们来说，或许只是一件小事，但是， 手机垃圾信息问题，对我们来说，或许只是一件小事，但是， 如果我们不加以抵制，维护自己的合法权益，那么， 如果我们不加以抵制，维护自己的合法权益，那么，那些违法分 子下一步会做出什么，我们都无从考察。 子下一步会做出什么，我们都无从考察。从这次调查现象的必要 让我懂得了要更关注自己身边的小事，从本质上看问题， 性，让我懂得了要更关注自己身边的小事，从本质上看问题，从 而维护我们自己合法的权益。通过这次的调查， 而维护我们自己合法的权益。通过这次的调查，我不仅对手机垃 圾信息有了更深一层的了解， 圾信息有了更深一层的了解，也对这其中的违法步骤有了一定的 认识，对原本一无所知的手机通讯行业也颇感兴趣。 认识，对原本一无所知的手机通讯行业也颇感兴趣。 在整个学习的过程中，我印象对深刻的是街头调查。 在整个学习的过程中，我印象对深刻的是街头调查。
手机信息垃圾
调查成果展示
一、课题计划书
课题名称： 课题名称：手机垃圾短信 课题背景说明： 课题背景说明 近期垃圾短信突然爆发，形形色色的
垃圾短信在春节后骤然增多，以楼市广告、代开发票、 中奖等为主的垃圾短信已有狂轰滥炸之势。车讯、理财、 情色短信也不甘寂寞，手机用户不堪其扰。一项调查数 据显示，春节后两周，高达50%的手机用户收到了30条以 上的垃圾短信。其中，代开发票、楼市广告的垃圾短信 量占了总量的近八成。本属于便民的手机短信，缘何成 为千夫所指的垃圾短信藏身地？有专家表示垃圾短信渐 成信息社会违法新手段，且大有燎原之势，但由于相关 法律法规不完善，目前监管还有盲点。
python垃圾短信分类毕业设计
python垃圾短信分类毕业设计论文摘要本文介绍了一个基于Python的垃圾短信分类系统，通过对短信文本进行分析和分类，实现了对垃圾短信的自动识别和过滤。
该系统采用了机器学习算法和自然语言处理技术，通过对大量样本数据的训练和学习，实现了较高的分类准确率和实时性。
同时，该系统还具有易于扩展和可移植性等特点，可以为广大用户提供便捷的垃圾短信过滤服务。
一、引言随着移动通信技术的不断发展，手机已经成为了人们日常生活中不可或缺的一部分。
然而，垃圾短信也随之泛滥成灾，给人们的生活和工作带来了很大的困扰。
因此，如何有效地识别和过滤垃圾短信，成为了亟待解决的问题。
目前，常见的垃圾短信分类方法包括基于规则的分类方法和基于机器学习的分类方法。
其中，基于机器学习的分类方法具有较高的准确率和自适应性，受到了广泛关注和应用。
二、系统设计1.系统架构本系统主要包括数据预处理、模型训练和分类预测三个模块。
数据预处理模块负责对原始短信数据进行清洗和预处理，包括去除重复数据、标准化文本等操作；模型训练模块采用机器学习算法对预处理后的数据进行训练和学习，生成分类模型；分类预测模块则利用训练好的模型对新的短信数据进行分类预测。
2.数据预处理数据预处理是垃圾短信分类系统的关键环节之一，直接影响着后续分类模型的训练效果。
本系统采用了多种数据预处理技术，包括去除重复数据、标准化文本、分词等操作。
其中，去除重复数据可以减少数据量，提高训练效率；标准化文本可以将不同格式的文本转化为统一格式，便于后续处理；分词技术则可以将文本划分为独立的词汇单元，便于机器学习算法的学习和识别。
3.模型训练本系统采用了多种机器学习算法进行模型训练，包括朴素贝叶斯、支持向量机、决策树等算法。
通过对不同算法的性能进行对比和分析，发现朴素贝叶斯算法在垃圾短信分类任务中表现最为优异。
因此，本系统最终采用了朴素贝叶斯算法进行模型训练。
4.分类预测分类预测模块利用训练好的模型对新的短信数据进行分类预测。
“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%。
多维度垃圾短信实时过滤技术的研究的开题报告
多维度垃圾短信实时过滤技术的研究的开题报告一、选题背景和意义随着智能手机的普及和4G网络的迅猛发展，短信业务已成为人们日常生活中必不可少的一部分。
然而，随着短信应用不断增多，短信安全问题也日益严重。
一些不法分子利用短信平台进行垃圾短信投诉、欺诈短信、诈骗短信等行为，扰乱了人们的生活和工作秩序，给人们生活和工作带来了很大的不便和安全隐患。
因此，如何提高短信过滤的精度和准确性，成为当前的一个重要研究方向。
二、主要研究内容和目标本研究基于目前短信垃圾过滤技术研究的不足，借鉴国内外短信分类技术的研究成果，结合多维度的特征提取技术，提出一种基于深度学习的多维度垃圾短信实时过滤技术。
主要包括以下三个方面的研究内容：（1）提取多维度特征：从短信文本长度、关键字、发件人号码等多个维度提取短信的特征向量；（2）构建深度学习模型：采用卷积神经网络和长短时记忆网络进行训练，实现分类器的构建；（3）实现实时过滤：将分类器部署到服务器端，通过消息中间件实现短信的实时过滤，并提供良好的用户体验。
本研究的目标是，通过改善特征选取、模型优化，大幅提高短信过滤的精度和准确性，有效防止短信垃圾的侵扰，提高人们的生活和工作质量。
三、研究方法本研究将采用以下研究方法：（1）文献综述：调查当前国内外短信垃圾过滤技术的研究情况和现状，理清短信分类技术的思路和方向；（2）特征提取：结合短信的特征和常见的垃圾短信特征，简化特征处理流程，提高特征分类的准确率；（3）深度学习模型构建：采用卷积神经网络和长短时记忆网络构建模型，训练模型，并根据反馈不断优化模型精度；（4）实时过滤实现：将改进后的分类器部署到云服务器，通过消息中间件实现短信过滤，提供良好的用户体验。
四、预期成果本研究预期达到以下研究成果：（1）提出一种基于深度学习的多维度垃圾短信实时过滤技术，能够有效解决短信垃圾过滤的问题；（2）提高短信分类准确率，降低分类误判率，减少误过滤和漏过滤的情况，提高垃圾短信过滤的精度；（3）对短信垃圾过滤技术研究和应用提供新思路和新方法，为短信安全提供技术支撑和保障。
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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。
一、概念与特点
调查报告是对某项工作、某个事件、某个问题，经过深入细致的调查后，将调查中收集到的材料加以系统整理，分析研究，以书面形式向组织和领导汇报调查情况的一种文书。
调查报告有以下几个特点：
（一）写实性。
调查报告是在占有大量现实和历史资料的基础上，用叙述性的语言实事求是地反映某一客观事物。
充分了解实情和全面掌握真实可靠的素材是写好调查报告的基础。
（二）针对性。
调查报告一般有比较明确的意向，相关的调查取证都是针对和围绕某一综合性或是专题性问题展开的。
所以，调查报告反映的问题集中而有深度。
（三）逻辑性。
调查报告离不开确凿的事实，但又不是材料的机械堆砌，而是对核实无误的数据和事实进行严密的逻辑论证，探明事物发展变化的原因，预测事物发展变化的趋势，提示本质性和规律性的东西，得出科学的结论。
二、分类
调查报告的种类主要有以下几种：
（一）情况调查报告。
是比较系统地反映本地区、本单位基本情况的一种调查报告。
这种调查报告平方根是为了弄清情况，供决策者使用。
（二）典型经验调查报告。
是通过分析典型事例，总结工作中出现的新经验，从而指导和推动某方面工作的一种调查报告。
（三）问题调查报告。
是针对某一方面的问题，进行专项调查，澄清事实真相，判明问题的原因和性质，确定造成的危害，并提出解决问题的途径和建议，
为问题的最后处理提供依据，也为其他有关方面提供参考和借鉴的一种调查报告。
三、写法
调查报告一般由标题和正文两部分组成。
（一）标题。
标题可以有两种写法。
一种是规范化的标题格式，即“发文主题”加“文种”，基本格式为“××关于××××的调查报告”、“关于
××××的调查报告”、“××××调查”等。
另一种是自由式标题，包括陈述式、提问式和正副题结合使用三种。
陈述式如《东北师范大学硕士毕业生就业情况调查》，提问式如《为什么大学毕业生择业倾向沿海和京津地区》，正副标题结合式，正题陈述调查报告的主要结论或提出中心问题，副题标明调查的对象、范围、问题，这实际上类似于“发文主题”加“文种”的规范格式，如《高校发展重在学科建设――××××大学学科建设实践思考》等。
作为公文，最好用规范化的标题格式或自由式中正副题结合式标题。
（二）正文。
正文一般分前言、主体、结尾三部分。
1．前言。
有几种写法：第一种是写明调查的起因或目的、时间和地点、对象或范围、经过与方法，以及人员组成等调查本身的情况，从中引出中心问题或基本结论来；第二种是写明调查对象的历史背景、大致发展经过、现实状况、主要成绩、突出问题等基本情况，进而提出中心问题或主要观点来；第三种是开门见山，直接概括出调查的结果，如肯定做法、指出问题、提示影响、说明中心内容等。
前言起到画龙点睛的作用，要精练概括，直切主题。
2．主体。
这是调查报告最主要的部分，这部分详述调查研究的基本情况、做法、经验，以及分析调查研究所得材料中得出的各种具体认识、观点和基本结论。
3．结尾。
结尾的写法也比较多，可以提出解决问题的方法、对策或下一步改进工作的建议；或总结全文的主要观点，进一步深化主题；或提出问题，引发人们的进一步思考；或展望前景，发出鼓舞和号召。