垃圾邮件行为分析
浅谈垃圾邮件的危害和防治策略1
用户应提高警惕,不轻易点击可疑链接或下载不明的附件。
加强邮件过滤技术
通过使用先进的邮件过滤技术,如基于内容的过滤、黑名单、白 名单等,有效识别和拦截垃圾邮件。
强化法律监管
完善相关法律法规,严格打击利用垃圾邮件进行违法犯罪的行为 。
对未来防治垃圾邮件的展望
1 2
期待更加完善的法律制度
随着科技的发展,垃圾邮件的防治需要更加完善 的法律制度来保障。
强化国际合作
由于垃圾邮件往往涉及跨国犯罪,因此需要各国 加强合作,共同打击垃圾邮件的传播。
3
不断提升技术水平
随着技术的发展,应继续提升邮件过滤等技术的 水平,更有效地识别和拦截垃圾邮件。
THANKS
感谢观看
企业如何防范垃圾邮件
建立完善的邮件过滤系统
建立垃圾邮件数据库
企业可以建立自己的垃圾邮件数据库,以便对垃圾邮件进行分类和过滤。通过对垃圾邮件 的IP地址、发件人邮箱、主题、正文等信息进行收集和整理,可以有效地将垃圾邮件拦截 在企业邮箱系统之外。
使用多种过滤技术
企业可以采取多种过滤技术来识别和拦截垃圾邮件,例如基于内容的过滤、基于发送方的 过滤、基于时间的过滤等。这些技术可以单独使用,也可以结合使用,以提高垃圾邮件的 过滤效果。
浪费时间和资源
垃圾邮件会占用用户的邮 箱空间和时间,影响正常 的工作和生活。
垃圾邮件对个人和企业的影响
对个人的影响
个人用户可能会收到大量的垃圾邮件,影响邮箱的使用体验,甚至可能被骗取 个人信息或财产。
对企业的影响
企业邮箱可能会收到大量的垃圾邮件,影响工作效率;同时,垃圾邮件中的恶 意软件和病毒可能会对企业信息安全造成威胁。
使用防垃圾邮件软件
网易个人电子邮箱 用户行为研究报告
网易个人电子邮箱用户行为研究报告网易邮件事业部目 录C O N T E N S第一章 报告说明第二章 报告摘要第三章 报告正文研究背景数据来源报告概念说明报告摘要一、接入方式1.网络位置2.操作系统3.屏幕分辨率4.浏览器二、邮箱使用行为1.使用目的2.外部访问来源3.登录及收发信时间分布3.1年分布3.2月分布3.3周分布3.4日分布4.登录、收发信频率及地区分布4.1登录4.2发信4.3收信三、垃圾邮件接收情况1.用户对垃圾邮件的态度1.1用户接收过的垃圾邮件类型1.2用户对垃圾邮件的态度1.3用户对垃圾邮件的感知2.垃圾邮件发送时间分布2.1周分布四、邮件营销现状1.用户对营销邮件的态度1.1用户对推广方式的接受程度1.2用户对营销邮件的接受程度a.用户对各类营销邮件的接受程度b.影响用户打开营销邮件的因素c.用户对营销邮件发送频率的接受程度d.网易邮箱用户对不同邮件夹的处理方式2.营销效果分析2.1送达率2.2打开率2.3举报率五、用户属性1.性别结构2.年龄结构3.学历结构4.职业结构5.收入结构6.婚姻状况7.地域结构040405060707070910111111141414151618182021222222232324243.垃圾邮件地域来源分布262626272728282930303031323233333334343525网易个人电子邮箱用户行为研究报告2013第一章 报告说明一、研究背景电子邮箱发展至今,已成为网民最常用的网络应用服务之一,随着互联网的深入发展,电子邮件作为人们日常工作和生活的交流工具,也将发挥越来越重要的作用。
根据《C N N I C第32次中国互联网发展状况报告》,截至2013年6月底,中国网民规模已达5.91亿。
网易电子邮箱自1997年成立至今,通过不断改善用户体验,获得了较高的品牌认知及认可度,用户满意度也处于行业领先地位。
截止到2013年6月30日,网易邮箱有效注册帐户数超过5.7亿,月度活跃用户数过亿。
《网易企业邮箱反垃圾邮件规范》
《网易企业邮箱反垃圾邮件规范》一、垃圾邮件的定义本规范所称垃圾邮件,是指未经收件人同意向收件人发送的收件人不愿意收到的邮件,或收件人不能根据自己的意愿拒绝接收的邮件,主要包含未经收件人同意向收件人发送的商业类、广告类等邮件。
凡符合以下情形一种或一种以上的发送邮件行为,将被视为发送垃圾邮件:1、期刊类型邮件,发件人向从未主动订阅或曾经订阅但已经退订的收件人发送无关、干扰、广告等不良资讯。
2、报价类型邮件,发件人向从未通过主动联系索要报价的收件人或缺乏实际合作关系的收件人发送无关、干扰、广告等不良资讯。
3、产品推广邮件,发件人向从未主动订阅或曾经订阅但已经退订该产品、同类产品及相关产品的收件人发送无关、干扰、广告等不良资讯。
4、培训类的邮件,发件人向非发件人所在学校学员及从未订阅的收件人发送无关、干扰、广告等不良资讯。
5、其他类型的邮件,收件人完全不知悉发件人,不愿意收到的邮件,或收件人不能根据自己的意愿拒绝接收的邮件。
二、垃圾邮件的鉴定方法网易公司对垃圾邮件的鉴定方式包含但不限于以下三种,网易公司有权根据以下一种或一种以上的方式认定为垃圾邮件:1、通过收件人的举报投诉;2、通过网易公司邮件服务器的日志监控及分析;3、通过任一反垃圾组织、第三方技术服务商的举报、反映;三、网易公司对垃圾邮件的处罚办法企业或企业用户不能利用网易服务作为制作和传播垃圾邮件,对于被鉴定为垃圾邮件的行为,网易公司有权依据垃圾邮件的行为的情节轻重程度对企业和企业用户选择适用警告、禁用相关帐号,或/和整域禁用的处罚方式。
网易公司把发送垃圾邮件行为的情节轻重程度分为轻微、中等和严重三类,并依据各类作出相应处罚:1、程度轻微(1)网易公司第一次收到反映某用户发送垃圾邮件的举报或投诉;(2)日志分析中发现某用户发向企业域外的垃圾邮件累计数量大于20封/日;有以上情形之一的,将视为该用户发送垃圾邮件“程度轻微”。
处罚办法:向发送垃圾邮件行为的用户所在企业(或企业管理员)发出警告,告诫企业(企业管理员)对其用户的行为作好监督和管理。
基于SMTP会话层的垃圾邮件行为识别技术
S a e a ir r c g iin t h oo y b s d o M TP eso a e p r b h vo e o nto e n lg a e n S e c s sin l y r
U ANG e s n Xu .o g ( e at n f h s s Sc un C lg f d ct n, hn d 10 1 C ia D p rme t yi , l a o eeo uai C eg u60 4 , hn ) oP c h E o
l tt n .At h n i pe e t teme o o e lyn h s c n lge e d i malsse i ai s mi o e e d, rsnsh t d frd po igteet h oo ist sn mal i y tm. t t h e o Ke r s s a ; b h vo e o nt n; a te t ain; S F y wo d : p m e a irrc g io i nh ni t c o P
基于P2P协作的垃圾邮件发送行为识别技术研究
C m ue nier g ad A pi t n 计 算 机 工 程 与 应 用 o p t E gnei n p l ai s r n c o
基 于 P P协 作 的垃圾 邮 件 发 送 行 为识 别 技 术研 究 2
赵 治 国, 敏 生 , 谭 丁 琳
ZHAO Zh — u TAN Mi s n DI i g o, n— he g, NG Li n
南华大学 计算机科学与技术学院 , 湖南 衡阳 4 l0 2O 1
Sc o l f Co p t r Scen e h o o m u e i e an Te h olg Unvest o ou h d c n o y, i r i y f S t Ch n He y n Hun n 21 i a, ng a g, a 4 001 Ch n , ia E-ma lz a z iuo OO i: h o hg 2 7@ya o .o .n h oc n1 c
Ke r s y wo d :p e - o p e ewo k J A; p m ; u k e d n e a i r e r t - e r n t r ; XT s a b l s n i g b h v o
摘
要 : 分 析 目前 垃 圾 邮件 过 滤技 术 的 基 础 上 , 在 并根 据 垃 圾 邮 件 大量 发 送 行 为特 征 , 出 了一 种基 于 P P协 作 的 垃圾 邮 件 发 送 提 2
行 为识 别技 术 :该 技 术 将 各 邮件 服 务 器 组 成 一 个 反 垃 圾 邮 件 ( n — p r)2 A t S a P P网络 , 个 邮件 服 务 器储 存 可 疑 邮 件 信 息 并 将 这 些 i e 每
信息共享在 A t S a 2 ni pr P P网络上 , — e 然后根据 可疑邮件信息在 A t S a 2 ni pr P P网络 上进 行协作识别垃圾邮件 。实验 结果表 明, — e 该
邮箱分析报告
邮箱分析报告1. 引言本文档旨在通过分析邮箱的使用情况和特征,揭示用户邮箱使用习惯和行为模式,以及对相关数据进行统计和分析,为用户提供更好的邮箱管理和使用建议。
2. 数据收集与处理在这个分析报告中,我们采用了以下数据收集和处理的步骤:1.邮箱数据的收集:我们通过合作伙伴的授权获得了一部分用户的邮箱数据,包括发送和接收邮件的时间、主题、内容等信息。
2.数据清洗与处理:对于收集到的数据,我们进行了清洗和处理,包括去除重复数据、过滤无效邮件和垃圾邮件等。
3. 用户邮箱使用情况分析通过对收集到的数据进行统计和分析,我们得出了以下用户邮箱使用情况的结论:•邮箱使用时段:大多数用户在工作日上午9点至下午5点之间使用邮箱,而在晚上10点后,用户的邮件活动减少。
•邮件发送频率:用户在一周内最频繁发送邮件的时间是周一至周三,而周四和周五发送邮件的频率相对较低。
•邮件接收频率:用户在工作日接收邮件的频率高于周末,其中周一和周二是接收邮件最多的两天。
4. 用户行为模式分析除了用户邮箱使用的情况,我们还对用户的行为模式进行了分析,得出以下结论:•关键词分析:用户在邮件主题和正文中经常使用的关键词包括“重要”、“紧急”、“会议”和“报告”等,这些关键词可以反映用户的工作重点。
•邮件交互分析:通过对邮件的收发情况进行分析,我们发现某些用户之间的邮件交互频率较高,可能是同事或合作伙伴。
5. 邮箱管理与使用建议基于以上分析结果,我们提供以下邮箱管理和使用建议:1.合理安排邮箱使用时间:根据用户邮箱使用情况的统计结果,建议用户在工作日上午9点至下午5点之间集中处理邮件,避免晚上工作。
2.提高邮件效率:为了提高邮件处理效率,用户可以使用邮件过滤器功能,将重要邮件和垃圾邮件分类,避免在处理垃圾邮件上浪费时间。
3.管理邮件关键词:为了更好地识别重要邮件,用户可以设置关键词过滤器,将包含关键词的邮件自动标记或提醒,以便及时处理。
4.改善邮件交互质量:对于频繁交互的邮件联系人,建议建立良好的沟通渠道,并及时回复和处理对方的邮件,以提升工作效率。
双审联合防“垃圾”
件是通过 图片的形式发送 ,以逃避 文字 内 A vs- e 是一 个高性能的邮件 容过滤 系统 。p m s s n O C ma i nw d S a a a i R 插件部署 扫描引擎和MT 之 间的接 口 A 软件 。 在本系 后可以很好地拦截这一类垃圾邮件。 系统整体的结构如图1 所示。 该系统共 mai nw将 d A转发过来 包括 两 台邮件 网关服 务器和一 台外发 统 中采用A vs— e MT
系统架构
冬 曲 潮 ; 。 00囊i ≯
0 s 00 0| 0f l
0 00 l
pmas s a n和 l ma S P MT 服务器。邮件网关服务器 ( 以下简 的邮件分别交给 S a s si Ca v
ห้องสมุดไป่ตู้
SF P 技术是通过D S N 指定域发送 邮件 主机列表 ,这样其余伪造发送者将无法 正
引擎 ,该组织还在网上定期发布病毒特征 前有很 多组织发布 这个规则工大家下 载使
称 邮件 网关 ) 部署 了2 , 台 主要用来拦截外 进行垃圾邮件和病毒邮件的扫描。
来 的垃圾邮件和病毒 邮件 。外发 S P MT 服 务器用来对本域 的用户提供 S P MT 服务 同
的 :晦 0 ◇ n 0 螺 ≮ 常地发送邮件。 让系统拒绝伪造邮件 , 保证 Sa s sn pma as 是著名的开源组织aah 接收的邮件的真实、可靠。S a sas s i pce p mass n i 本系统采用 Sa as s 进行 也有 实现这个 功能的插件 。设置 启用方法 pm s sn ai 时对 内部外发 的邮件 也进 行垃圾邮件和病 资助 的项 目, 邮件 内 扫描 。 pm s sn关键字加权判 如下 : 容 S a as s ai
一种基于用户行为分析的协同反垃圾邮件策略
中图分类号 : P 9 T 33
维普资讯
网 络 通 讯 与 安 全 。 。 。 . .
一
本 责 辑: 蕾 栏目 任编Байду номын сангаас冯
种基于用户行 为分析 的协 同反垃圾 邮件 策略
陈 建 发 。 顺 祥 吴
( 门 大 学 信 息 科 学 与技 术 学 院: 西 厦 门 3 1 0 ) 厦 广 6 0 5
K ywod :p m; h vo a An ls ; e rsS a Be a ir1 a i MTA( fTrnfrAg n) ys Ma a s e t l e
1 引 言
垃 圾 邮 件 已 成 为 互 联 网 的顽 疾 , 管 反 垃 圾 技 术 在 不 断 地 进 尽 展 、 施 手 段 在 不 断 地 完 善 . 目前 垃 圾 邮件 还 是 很 难 得 到 有 效 措 但 的控 制 根 据 中 国互 联 网 协 会 反 垃 圾 邮 件 中心 2 0 0 6年 6月 发 布 的调 查 报 告 . 20 从 0 6年 3月 到 20 0 6年 6月 期 间 , 国互 联 网 用 中 户 收 到 的 垃 圾 邮 件 比例 为 6 . % , 国互 联 网 用 户 , 均 每 周 收 19 中 9 平 到垃 圾 邮 件 数 量为 l.3封 。 子 邮 件 给人 们提 供 了一 种 快速 、 7 9 电 廉 价 的 沟 通 渠 道 . 采 用 这 种 渠 道 的 信 息 沟 通 效 率 正 在 降 低 , 于 但 正 由 于 垃 圾 邮 件 在 广 泛 存 在 , 们 日常 收 到 的 邮 件 中 , 圾 邮 件 的 人 垃
网络反垃圾邮件中的行为识别技术研究
垃 圾 制造 者 可 以通过 伪造 合 法 的服 务器 身份 、合法 的 发件 人地 址 等手段 来 欺骗 邮件 服务 器 ,并 用 目录 树 、字 典 攻击 等 方法 来 实现 垃 圾 邮件 的传 播 。 因此垃 圾 邮件 的发送 不会 完 全遵循 标 准 的S T协 议或 EM P MP ST 协议 ,且 具有 一定 的行为 特 征 。例 如 在协 议会 话 层 可 能会 有 多个r p t ,而 紧跟 其 后 的 邮件地 ct o 址 多数 不存 在 ,而这 种行 为特 征就 是 典型 的垃 圾 邮件行 为特 征 ,称 之为D A H。
1 2基 于特 征 的过滤 .
用 数 据挖 掘 相关 技 术 ,提 取 出垃 圾 邮件 行 为判 定规 则 。最 后 对 垃圾 邮件 行 为
判 定 规则 进 行模 式 分析 ,并建 立 基于 “ 为识 别 ”技 术 的发 垃圾 邮 件安 全服 行
所 有 电子 邮件 都有 邮件 头 、发 件人 地址 、收件 人 地址 、主 题 、信 件 内容 等几 个字 段 ,根 据其 中某 个 或几 个 字 段 的特 征对 邮件 的合法 性 进行 判 断便 是 基 于特 征 的过滤 。 这 种方 法可 以在邮 件完 全提 交 之前 对垃 圾 邮件 进行 阻 断 ,通过 对 信头 的 分 析进 行 垃圾 邮件 的 判断 。但 随 着 垃圾 邮件 程 序 的发 展 ,垃 圾 邮件 往往 会 将 真 实 的发信 地 址 隐藏起 来 而 使用 一个 正 常 的发 信地 址 代替 ,这使 得 基于 特 征 的 过滤产 生很 大 的局 限性 。
黑名 单过 滤技 术是 一 种 比较 常见 的垃 圾 邮件 过滤 技术 ,主要 是对 发信 人 的 I地 址 、 邮箱 地址 以及 邮件服 务 器 的域 名进 行 过 滤 。虽然 这 种 方法 比较 直 P 接 而且 有 效 ,但 是这 种 技 术 太 被 动 , 只 能 防止 已知 的 固 定 的 垃圾 邮件 发 送 者 ,对 新地 址或 任意 的伪 造源 地址 的垃 圾 邮件 并不奏 效 。
应用行为模式识别的垃圾邮件过滤技术
s se f cie esS a wi ait f o tn n o ,co dn oterq i me t o eItr e sc rt y tm,ae ytmse e t n s.p m t av r yo ne t dfr a cr igt e ur ns fh en t eu i s s v h e c a m h e t n y e b sd
S a l rn c n l g f p m Fi e i gTe h o o y o p ia i n Be a i rPa t r c g ii n t Ap l to h v o te n Re o n to c
W a gZh o u n a h a
(1 6 ro sX。 6 5 ,hn ) 6 3To p ,in 10 4C ia 3 a O
垃 圾 邮件 的变 化趋 势 及危 害 有 调 查显 示 ,在所 有 邮件 中 ,垃圾 邮件 的 比例 将近 7% 4 ,其 中,钓 鱼 欺诈 性 邮件 占有 2% 4 ,此 外 ,其 它数 量较 大 的垃 圾 邮件 类 型包 括 广告 、医 疗 以及色 情 。钓 鱼欺 诈 性 邮件成 为增 长速 度 最 快 的垃 圾 邮件 类型 。 在 垃 圾邮件 的发展 过程 中, 图像垃 圾 邮件 卷土 重来 ,造成 的 后 果就 是 垃圾 邮件 的平 均 大小 有所 增加 。邮件 大 小的增 加会 对 邮 件基 础 设施 造成 压 力, 并有 可 能使 终端 客户 无法 收 到正 常 的邮件 。 在 图像 垃圾 邮件 增加 的同 时,在 邮件 的正文 部 分 中包含 U L R 形 式的 垃圾 信 息依 旧是 垃圾 邮件 的 发展 趋势 。从常有 的 事例 中可 以看 出 , 所有 垃圾 邮件 中将近 9% 邮件都 含有 U L 这 些 U L 在 2的 R。 R 常常 关联 到 允许 用户 去建 立 免 费账户 的 网址 。而 这些 免 费账 户 中 就含 有传 播 垃圾 邮件 者操 控 的 U L以及 免 费 的网页 寄存 账 户 。通 R 常情 况 下 ,邮件 中 的 U L是来 推销 产 品和 服务 的 ,传播 垃 圾 邮件 R 的人 常 常采 取一 定 的措施 ,避 开 反垃 圾 邮件软 件 的检 测 。 综合 说 来 ,垃圾 邮件 总 是试 图推 销 一些 产 品和服 务 。 收件 人 常常会比较好奇。见到邮件中的链接 ,会 点击浏览,有时也会按 照 网页 的 内容指 示购 买垃 圾 邮件 传播 者 力 图推销 的产 品和 服 务 。 而 另外 一头 ,垃 圾 邮件传 播 者根 据用 户 的操 作 ,会选 择 继续 发送 虚假 信 息或 者 终止 。 破坏 性 更强 的垃 圾 邮件 是 “ 毒垃 圾 邮件 ” 据 统计 , 所 有 病 。 在 垃 圾 邮件 中,病毒 邮 件和 钓鱼欺 诈 性 邮件所 占的 比例在 5% 0 以上 , 而 用 户反 馈 到 , 病 毒垃 圾 邮件 ”已经成 为他 们 最讨 厌 的垃圾 邮件 “ 类型。 其实 ,依照 目前 的发 展趋 势 ,病 毒和 垃 圾 邮件之 间 , 已经没 有 一 个 明显 的界 限 ,病毒 的传 播 者将 病 毒植入 到 计算 机 中 ,而被 感 染 之后 的计 算 机就 会开 始 发送 大量 的垃 圾 邮件 ,这 些垃 圾 邮件 对 用 户来 说就 如 同病 毒一 样 ,如 此循 环 。给用 户 带 去许 多烦 恼和 不便。 严重 的 是 ,有 的垃圾 邮件 会携 带 木 马病 毒 ,当这 种 病毒进 入 用 户 电脑 时 ,可 以轻 松地 盗取 用 户 的各种 数据 , 比如 用户 在 网站 注 册 的信 息 ,甚至 是 网上 银行 的 交 易密码 等等 ,木 马病毒 有 时也 会 删 除用 户 的文件 ,会给 用户 的文件 数据 安全 造 成极 大 的威胁 。 据 调 查称 , 0 5 的垃 圾 邮件 带给 全球 生产 力 的损 失 以及 反 垃圾 20 年 邮件 的损 失达 到 5 0 美 元 。 0亿 其实 , 自 i9 年 以来 ,垃 圾 邮件就 一直 困扰互 联 网 。 个 时 90 那 候,互联网的商业化程度越来越深,也逐步与消费者的消费需求 相 呼应 ,商 家发 现互 联 网 的利用 价值 ,最初 ,垃圾 邮件 并不 普 遍 ,
中国网民上网行为分析
随着我国互联网的发展,越来越多的人开始接触互联网,网民的队伍逐渐壮大,人们对互联网的应用也越来越广泛和深入。
网民的上网行为在一定程度上体现了互联网产业的发展,因此深入了解网民的上网行为,有助于相关部门、单位更好的理解互联网在人们日常生活中的重要性,以及网民如何使用互联网,从而制定适宜的政策、措施以促进互联网产业在我国更加健康快速的发展。
1、用户使用互联网的时间段第十二次CNNIC调查结果显示,网民一天中使用互联网的时间波动非常大:凌晨1点至早上7点钟是网民最少上网的时间,从早上8点钟起上网的人逐渐增加,上午10点达到一天当中的第一个高峰,有24.6%的网民在这一时间上网;中午11、12点略有回落,从13点开始回升,到下午3点达到一天中的第二个高峰,31.4%的网民在这一时间上网;此后上网人数开始下降,一直到傍晚18点;从19点开始上网人数激增,到晚上20、21点的时候达到一天中的顶峰,各有44%左右的网民在这一时间上网,这之后上网人数又急剧减少(如图4-1所示)。
可以看出,日常生活的作息时间在一定程度上影响着人们使用互联网的时间。
与以往调查结果类似,网民使用互联网的时间仍然集中在下午和晚上。
图4-1 网民通常使用互联网的时间(%)与半年前相比,在8点至24点这17个时点中上网的网民比例都有所增加,尤其是白天的9点至18点增加显著,这在一定程度上表明网民使用互联网的时间增加了(如图4-2所示)。
图4-2 近两次调查网民通常使用互联网的时间(%)2、用户上网时间第十二次CNNIC调查结果显示,网民平均每周上网4.1天,13个小时。
与前几次调查结果相比,网民每周上网时间明显增加。
历次调查结果对比可以看出,网民每周上网时间的变化很大,从最开始的每周17个小时逐渐减少至每周8-9个小时,半年前又出现上升趋势,这一次与半年前相比又增加了3.2个小时,增长显著(如图4-3所示)。
与此相对应,网民每周上网天数也从半年前的3.4天上升为现在的4.1天(如图4-4所示)。
反垃圾邮件技术及贝叶斯算法的
允许用户对误判的邮件进行标记或申诉,以不断优化分类模型和过滤 策略。
05
贝叶斯算法在反垃圾邮件中的 性能评估
评估指标与方法
准确率
衡量分类器正确分类邮件的能力,包括 真正例(TP)和真负例(TN)。
精确率
衡量分类器在识别垃圾邮件时的准确 性,即真正例(TP)与总的正例( TP+FP)之比。
特征提取
从邮件文本中提取有用的 特征,如关键词、短语、 正则表达式等。
过滤器
基于提取的特征,构建过 滤器模型,对新的邮件进 行分类和过滤。
基于行为的反垃圾邮件技术
行为分析
通过分析邮件发送者、接收者、发送频率、发送时间等行为特征 ,判断是否为垃圾邮件。
机器学习
利用机器学习算法,如朴素贝叶斯、支持向量机等,对邮件进行 分类和过滤。
未来研究方向与发展趋势
深度学习在反垃圾邮件中的应用前景
深度学习模型的应用
利用深度学习模型,如卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)或长短期记忆网 络(LSTM),对邮件内容进行特征提取和分类,提高垃圾邮件的识别准确率。
自动学习与优化
通过训练深度学习模型,使其能够自动学习和优化邮件分类的规则和特征,减少人工干预 和调整的频率。
模型训练
使用贝叶斯算法训练分类模型,根据提取的特征 对邮件进行分类。
模型评估
通过交叉验证等方法评估模型的性能,调整模型 参数以优化性能。
垃圾邮件的分类与过滤
分类器应用
将训练好的分类器应用于新接收的邮件,根据邮件特征判断其是否 为垃圾邮件。
过滤策略
根据分类结果采取相应的过滤策略,如将垃圾邮件标记为“垃圾” 或直接删除。
04
贝叶斯算法在反垃圾邮件中的 实现过程
基于网络会话层的垃圾邮件行为识别
i e te s an b fr te c ne td t ft p m a e e n e t s meh d sle n ne p m t  ̄c e e t ey,n t f tr h p r eo h o tn aa o e s a h v b e sn. i to ov s u wa td s a ls e h h T r a f ci l a d i v i e e ca u pe n fte c r n aiu p i l r tc n lge . s a b n f i s p lme to ur tv r s s a f t eh oois i l h e o ni e
Ke o d :s a i e n Ie a i e o n t n d t m nn ;e i o r y w r s p m f tr g b h v rrc g io ; a iig d s n t l i 0 i a c i e
摘
耍: 目前 最 流 行 的 邮 件 内容过 滤技 术 工 作 在 网络 应 用屡 , 过 对 邮件 内客 的 分 析 来 判 别 邮 件 的 合 法 性 . 法 避 免 由 于 垃 圾 邮 通 无
Co ue n ier g a d A pi t n ,0 7 4 ( )1 7 19 mp trE gn ei n p lai s2 0 ,3 1 :6 - 6 . n c o
Abtat h s pp hrma o t tft n eh o g tpeetw rs o h p l ai ae fntok w i u gs s c :T emot o u i cne l r g t nl y a rsn ok n te api t n l ro e r , hc jd e r l n ie i c o c o y w hI A G X a2 A G Y ol g -n Z lZ o
案例-垃圾邮件行为分析
目录科来回溯分析系统发现垃圾邮件发送行为 (1)1.背景介绍 (1)2.主机扫描警报的基本效果 (2)3.意外的SMTP主机扫描警报 (4)4.SMTP会话统计分析 (5)5.SMTP数据流解码分析 (6)6.案例总结 (8)发现垃圾邮件发送行为科来回溯分析系统最新的3.1版增加了很多新功能,丰富的实时警报功能就是其中之一。
3.1版的实时警报功能与3.0版相比可以说是一次质的飞跃,新版的警报功能即可以基于字节数、数据包数量、平均包长、TCP特征统计等流量统计信息设置警报,还可以设置邮件敏感字、可疑域名检测以及报文特征值的警报。
利用这些灵活的警报功能可以让网管人员及时发现各种故障和安全隐患。
本文就是一个利用科来回溯分析系统3.1版流量警报功能发现内网主机发送垃圾邮件的实例。
1. 背景介绍本文的网络环境是一家中国教育网用户的网络,内网使用公有IP地址,在其互联网出口部署科来回溯分析服务器,7*24小时捕获互联网入出站流量。
由于内网使用公有IP地址没有做NAT,因此内网主机会直接面对来自互联网的各种威胁,端口扫描就是其中较常见的行为之一。
为了及时监测端口扫描的行为,我们在分析服务器上设置了旨在发现特定端口的主机扫描行为的警报,如下图。
科来回溯分析系统3.1版可以灵活的利用与或逻辑关系设置复杂的警报触发条件。
这个警报就是监测网络中任意应用,如果某应用1秒钟内数据包数量超过100个,并且平均包长小于72字节则触发警报。
通常来自互联网主机扫描会针对特定服务端口(如MSSQL 1433端口),短时间内向一个网段内每个IP发送连接请求,如果发现有某主机有TCP同步确认回应则与该主机建立TCP连接,而后进一步尝试漏洞攻击或弱口令尝试。
由于TCP同步包和同步确认包都没有上层数据,因此这种主机扫描行为的数据包都很小,一般不会超过72字节。
设置这个警报的初衷虽然是发现主机扫描行为,但是在实际使用时意外的发现某台内网主机在发送垃圾邮件时触发了这个警报。
王兴伟:垃圾邮件要综合防治
在报告 中 , 他首先 对垃圾邮件 的历史 做 了一个 回顾 ,并就 S P的机制做 了简 MT 单介绍 。他表示 ,S P协议存在 天生缺 MT 陷 。例如 , 计时仅考 虑在安全环境 下使 设 用 ,MA LF OM字段 的数 据完全 由发送 I R
智 能化 。 他 认 为 , 球 范 围看 , 圾 邮件 越 来 越 全 垃
王兴伟教授表 示, 全球许 多研 究机构对垃 圾 邮 件 展 开 防 范 。不 过 由于 反 垃 圾 邮 件 技 术 本 身的 滞 后 性 以及 对 垃 圾 邮 件 的 判 定 存 在 较 大主 观 性 ,所 以反 垃 圾 邮件 技 术研 究存 在 较
技术本身的滞后 性以及对垃圾 邮件的判定
存 在 较 大 主 观性 ,所 以 反 垃 圾 邮 件 技 术 研 系 统 分 为 三 个 层 次 ,第 一 个 层 次 负 责 垃 圾 王兴伟教授介绍 ,垃圾 邮件综合举报 以很 快 检 测 出来 。
究存在较大的挑战。随后他介绍了东北大 邮件 的过滤 ,第二个层次对垃圾 邮件进行 新垃圾 邮件 群发工具特征库 ,因为很多垃 学的反垃圾邮件综合举报关键技术 的研究 整理 ,第三个层次是进行处 理的响应 。
情况 。
圾 邮件 是 由 群 发 工 具 发 出 的 ,如 果 发 现 某
为了 提高 垃圾 邮件综 合 举报 处 理 能 个 邮件是 由垃圾 邮件群发工具发出的 ,则
回 东北大学研制的反垃圾邮件系统的主 力 ,系统建立 了初审 、复审 和学 习反馈一 可 直接认定 为垃圾邮件 。
4 国 育 络29 2中 教 网 。 o7
多 。到 了 2 世 纪 ,垃 圾 邮件 愈 演 愈 烈 。 以 式 的反 垃 圾 邮件 方 式 越 来 越 不 能 满 足 日益 继续 向 前 传 送 ,否 则 放 到 垃 圾 邮 件 库 做 进 l
介绍几种现代检测手段
介绍几种现代检测手段介绍如下:
1.机器学习(Machine Learning):机器学习是一种人工智能的分
支,可以用于检测不良行为、欺诈、垃圾邮件等。
通过训练模
型和分析数据,机器学习可以自动识别和分类各种不同的行为
并采取相应的措施。
2.行为分析(Behavioral Analysis):行为分析是一种用于检测
恶意行为的技术,通过分析用户的行为模式来识别可能的攻击。
例如,如果用户在短时间内登录了多次失败,可能是恶意攻击
者试图暴力破解密码。
3.可视化分析(Visual Analytics):可视化分析是一种将数据可
视化以便更好地理解和分析的技术。
通过将大量的数据呈现为
图形或图表,可以更容易地发现隐藏在数据中的模式和趋势。
4.自动化测试(Automated Testing):自动化测试是一种通过自
动运行测试用例来检测软件的质量和性能的技术。
自动化测试
可以帮助开发团队快速发现和解决问题,减少测试的成本和时
间。
5.漏洞扫描(Vulnerability Scanning):漏洞扫描是一种用于检
测软件或系统中存在的安全漏洞的技术。
通过自动扫描系统或
应用程序,可以快速发现存在的安全漏洞,并采取相应的措施
来修复漏洞。
有组织纠缠整人方法
有组织纠缠整人方法组织纠缠整人是指一些恶意的组织或个人使用各种手段对他人进行骚扰或迫害,旨在打击他人的声誉、威胁其安全感和精神健康。
这种行为严重侵犯了个体的权益,对受害者造成了极大的困扰和痛苦。
下面将详细分析一些常见的组织纠缠整人方法。
1.网络恶意骚扰:通过社交媒体、论坛等网络平台,大量发布恶意言论、侮辱和诽谤受害人的信息,散播不实消息。
这些信息不仅会引起他人的误解和对受害人的偏见,还会对受害人的个人声誉和职业前途造成严重的影响。
3.电子邮件骚扰:向受害人发送大量的垃圾邮件、恶意链接和病毒文件,不断骚扰和侵犯受害人的电子邮件账户和个人隐私。
4.口碑破坏:组织或个人通过不正当手段,大肆散布关于受害人的谣言、污名化的言论,给受害人带来极大的声誉损害,从而影响受害人在社会和职场上的地位和机会。
5.跟踪监视:通过雇佣跟踪人员、安装监控设备、窃听等手段,对受害人进行持续的监视和跟踪,侵犯受害人的个人隐私和自由。
6.虚假诉讼:组织或个人刻意制造不实的案件,对受害人提起无理的诉讼,耗费受害人大量的时间和金钱进行维权,给受害人带来沉重的心理和经济负担。
7.恶意寄信:通过邮寄恶意信件、恐吓信、有威胁性的物品等方式,对受害人进行恐吓和威胁,给受害人造成极大的精神压力和恐惧。
8.身份盗用:盗用受害人的个人信息,通过冒充其身份进行各种违法活动,从而给受害人造成严重的财务和法律问题。
以上所述的组织纠缠整人方法只是举例,实际上还有许多其他的手段和方法。
这些方法都将受害者置身于巨大的压力和困扰之中,给他们的生活和工作带来了极大的负面影响。
这些行为是不道德、不人道的,不应该被忍受。
对于社会来说,应该加强对这种恶意行为的打击和惩戒,对侵犯他人隐私和尊严的行为进行严厉谴责,并加强相关法律的制定和执行,保护公民的合法权益。
另外,通过教育宣传,提高公众对于个人隐私保护的意识和重视,减少这类事件的发生。
总之,组织纠缠整人行为的存在是对个人权益的侵犯,应该引起足够的重视和关注。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。
垃圾邮件行为分析
科来回溯分析系统最新的3.1版增加了很多新功能,丰富的实时警报功能就是其中之一。
3.1版的实时警报功能与3.0版相比可以说是一次质的飞跃,新版的警报功能即可以基于字节数、数据包数量、平均包长、TCP特征统计等流量统计信息设置警报,还可以设置邮件敏感字、可疑域名检测以及报文特征值的警报。
利用这些灵活的警报功能可以让网管人员及时发现各种故障和安全隐患。
本文就是一个利用科来回溯分析系统3.1版流量警报功能发现内网主机发送垃圾邮件的实例。
背景介绍
本文的网络环境是一家中国教育网用户的网络,内网使用公有IP地址,在其互联网出口部署科来回溯分析服务器,7*24小时捕获互联网入出站流量。
由于内网使用公有IP地址没有做NAT,因此内网主机会直接面对来自互联网的各种威胁,端口扫描就是其中较常见的行为之一。
为了及时监测端口扫描的行为,我们在分析服务器上设置了旨在发现特定端口的主机扫描行为的警报,如下图。
科来回溯分析系统3.1版可以灵活的利用与或逻辑关系设置复杂的警报触发条件。
这个警报就是监测网络中任意应用,如果某应用1秒钟内数据包数量超过100个,并且平均包长小于72字节则触发警报。
通常来自互联网主机扫描会针对特定服务端口(如MSSQL 1433端口),短时间内向一个网段内每个IP发送连接请求,如果发现有某主机有TCP同步确认回应则与该主机建立TCP连接,而后进一步尝试漏洞攻击或弱口令尝试。
由于TCP同步包和同步确认包都没有上层数据,因此这种主机扫描行为的数据包都很小,一般不会超过72字节。
设置这个警报的初衷虽然是发现主机扫描行为,但是在实际使用时意外的发现某台内网主机在发送垃圾邮件时触发了这个警报。
1.1.主机扫描警报的基本效果
在设置案例中的主机扫描警报之前,我们要发现主机扫描行为通常是在“TCP分析”趋势图中找TCP同步包的异常峰值,但是如果流量较大的网络中短短1~3秒的主机扫描行为所触发的TCP同步包增加往往会被忽略。
例如案例中的网络工作时段TCP同步包量在每秒400~600之间,偶尔每秒增加100个并不是非常明显,因而很多主机扫描行为没有被及时发现。
在设置了案例中的警报之后,我们可以在控制台的趋势图中直观的看到每一次主机扫描的警报,同时在警报日志视图看到主机扫描所针对的应用服务,甚至不用切换到“TCP分析”趋势图,如下图所示。
从上图中可以看到选中时段内有两次针对MSSQL应用的疑似主机扫描行为。
3.1系统还增加了针对选中对象的分析功能(如选中某应用或某IP地址),在这里我们选中其中某警报日志条目,点击鼠标右键,选择“分析”菜单项,就可以针对选中时段的MSSQL 应用进行单独分析,这样可以快速判断警报是否误报,如下图。
从上图中可以看出,警报发生的时段某外网IP在短时间内尝试与内网所有主机的TCP 1433端口建立连接,由于内网主机都没有安装SQL Server,所以每个连接请求都没有得到应答,每个会话都只有1个数据包。
可以断定这个外网IP在做全网段的MSSQL 服务主机扫描。
在案例中的网络中,我们利用这个自定义的主机扫描警报发现了大量的类似主机扫描行为。
这些行为的共同特点是发生时间很短(整个扫描过程一般在3秒内完成),一次扫描会触发1~3次警报。
扫描针对的应用主要集中在MSSQL、MySQL、Oracle等数据库端口以及CIFS、NetBios等共享端口,通常这些端口会容易受到漏洞攻击或弱口令攻击。
这些行为在使用3.1版本之前需要非常仔细的观察和分析才能发现,现在我们可以及时的发现并在边缘设备上针对这些扫描的端口或IP地址进行过滤,避免更大的安全问题发生。
1.2.意外的SMTP主机扫描警报
在配置了自定义主机扫描警报之后,偶然发现某个时段有大量的针对SMTP应用的主机扫描报警,报警的频繁程度明显超过了其他的主机扫描行为。
这次意外事件在1分多种的时间里触发了56次主机扫描警报,这明显与其他时段发生的主机扫描行为有区别。
通常主机扫描者不会针对一个应用端口持续很长时间反复扫描。
一般情况下,针对SMTP端口的SYN flood攻击才有可能持续触发我们定制的主机扫描警报,然而这种SYN flood攻击往往会在“TCP分析”趋势图上看到明显的TCP 同步包数量增加,而从上图的“TCP分析”趋势图上却看不到这一现象。
为了进一步分析判断这一事件的原因,我们使用3.1系统的应用统计分析功能,对这一时段的SMTP会话进行了统计分析。
1.3.SMTP会话统计分析
从上图中的流量趋势图上明显看到SMTP流量在警报发生的时段内有明显增加,最大流量超过150Kbps;在TCP会话视图中,我们看到一个内网IP在短时间内与若干个外网IP的TCP 25端口建立了很多TCP会话,这些会话并不像主机扫描行为那样只有很少量的数据包,而是每个会话有几个到几十个不等(截图中碰巧都是11个数据包)。
至此基本排除了这些警报是主机扫描行为的可能性,但可以判断这些TCP会话不是正常的邮件发送,因为正常的邮件发送不会产生如此多的会话,而且正常邮件发送的平均数据包长度不会小于72字节。
要了解些异常会话的真正作用,就需要对这些会话进行数据包级解码分析,于是我们将这一时段的SMTP应用的数据包下载到控制台,利用控制台自带的科来网络分析模块进行解码分析。
1.4.SMTP数据流解码分析
下载SMTP数据包后,定位到“TCP会话”视图,并且选中某个会话,查看其“数据流”信息,能够完整展现一个TCP会话的应用层数据交互信息。
从数据流信息中我们看到59.36.102.51这个外网IP有可能是21CN的邮件服务器,触发警报的内网IP在尝试向的某个不存在的用户发送邮件,21CN的邮件服务器拒绝了这次邮件发送。
继续查看其他与21CN的TCP会话,发现每个会话的发件人都是“tyco110@”,收件人邮箱地址在不断变化,每个会话的收件人都不相同但邮件后缀都是“@”。
说明这个内网IP的主机的邮件发送程序并不知道收件人的真实信息,而是在不断变换邮件前缀尝试向21CN的用户发送邮件。
由于该内网IP在短时间内向21CN的邮件服务器发起了大量SMTP会话,一段时间后21CN的邮件服务器拒绝了该IP的邮件发送请求。
在该内网IP与其他外网IP的SMTP会话中,我们看到了与21CN的会话相似的行为,这些外网IP包括“”、“”、“世纪互联”等多家邮件服务提供商或IDC 的邮件服务器地址,还包括一些中小型ICP的邮件服务器地址。
在下载的全部4000多个SMTP会话中,成功发送邮件的会话不到10个,看来这个垃圾邮件发送程序的效率并不是很高,或者是内置的用户列表已经过时了。
在几个成功发送的邮件会话中我们可以看到明显的垃圾邮件内容,如下图。
至此,我们可以确定一系列的SMTP主机扫描警报是这个持续的效率不是很高的垃圾邮件发送行为引起的。
1.5.案例总结
通过这个案例的分析过程,我们可以总结一下几点经验:
科来回溯分析系统3.1版强化的警报功能可以更加灵活的用来及时发现多种故障隐患和安全隐患,例如可以更加方便的发现主机扫描行为;
警报功能本质上是模式比对,这一点与IDS的警报相似,由于存在行为模式相似的网络行为,这会使得精心设计警报出现误报(包括IDS警报)。
与IDS等常规安全管理产品相比回溯分析系统的优势在于可以对每一次警报进行深入挖掘和分析,以验证警报的真实性,避免误报或漏报对网络管理带来的影响。
尤其是在遇到警报出现频率有明显变化时,对警报相关的流量进行深入分析,往往能够及时发现安全或故障隐患。
在数据包解码分析过程中,我们发现不同的邮件服务器对此次垃圾邮件的处理方式也不尽相同,有些邮件服务器由于配置了SPF(Sender Policy Framework)能够在发送方提交发送者邮件地址时对其IP有效性进行验证,从而更及时的阻止垃圾邮件发送行为,减小这些行为对其邮件服务器带来的性能影响,如下图。