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增强垃圾邮件过滤：现代高级机器学习技术的比较研究
摘要。垃圾邮件仍然是一个持久的问题，不仅消耗了时间和带宽，而且构成了重大的网络安全威胁。结果，有效的垃圾邮件过滤已成为必不可少的。重点是天真的贝叶斯（NB），决策树（DT）和支持向量机（SVM），本研究对当代垃圾邮件过滤中使用的主要机器学习技术进行了详尽的分析。本文研究了这些方法的基本原理，通过在Kaggle数据集上进行的广泛实验进行比较它们的性能，并讨论了垃圾邮件过滤技术的当前挑战和未来方向。研究表明，SVM对于处理高维数据特别有效，DT提供了卓越的解释性，而NB简化了概率分类。实验结果表明，尽管每种方法都具有其优势和劣势，但将SVM与NB结合起来显着提高了分类精度。尽管有这些进展，但由于不断发展的垃圾邮件策略，垃圾邮件过滤器仍然面临挑战。为了解决这些持续的问题，结论部分突出了需要更可靠，灵活的垃圾邮件过滤技术，并为将来的研究方向提出建议。
使用高级机器学习模型在YouTube评论上检测垃圾邮件：比较研究Gregorius Airlangga 1* 1 Atma Jaya天主教大学
摘要在YouTube等平台上产生的用户生成内容的指数增长导致垃圾邮件评论的增加，这对用户体验和内容审核的工作产生了负面影响。本研究介绍了各种机器学习模型的全面比较研究，用于检测YouTube上的垃圾评论。该研究评估了一系列传统和集合模型，包括线性支持向量分类器（LinearsVC），Randomforest，LightGBM，XGBoost和fotingClassifier，目的是识别自动垃圾邮件检测的最有效方法。数据集由标记的YouTube注释组成，并使用术语频率插图频率（TF-IDF）矢量化进行文本预处理。使用分层的10倍交叉验证对每个模型进行训练和评估，以确保鲁棒性和概括性。LinearsVC优于所有其他模型，其精度为95.33％，F1得分为95.32％。该模型表现出优异的精度（95.46％）和召回（95.33％），使其在区分垃圾邮件和合法评论方面非常有效。结果突出了线性垃圾邮件检测系统的线性潜力，在准确性和计算效率之间提供了可靠的平衡。此外，研究表明，尽管Random Forest和投票classifier之类的集合模型表现良好，但在这种情况下它们并没有超过更简单的线性模型。未来的工作将探索深度学习技术的结合，例如卷积神经网络（CNN）和经常性神经网络（RNN），以捕获更复杂的模式并进一步提高YouTube等社交媒体平台上的垃圾邮件检测准确性。
DOI：https://doi.org/10.48009/2_iis_2024_116 网络分析：对垃圾邮件过滤的机器学习算法的检查 Taiwo Ajani，Universi
本研究通过开发一种混合垃圾邮件过滤模型，填补了理论和应用方面的空白。该模型将随机森林分类器的稳健性与神经网络的复杂模式识别能力以及朴素贝叶斯的概率推理相结合，以增强数据安全和网络分析能力。我们重申垃圾邮件过滤在应对网络安全挑战中的重要性，并强调现有技术的优势和局限性；并论证了强大的垃圾邮件过滤系统在应对日益演变的垃圾邮件威胁方面的重要性。在初步评估的六种预测方法中，随机森林 (RF) 分类器被评为最有效的模型，其最高准确率达到 95.87%，最低误分类错误率仅为 4.13%，并且在识别真阳性和真阴性方面表现均衡。随机森林、神经网络和朴素贝叶斯算法的混合使用进一步将准确率提升至 97.22%。关键词：随机森林分类器、垃圾邮件过滤、支持向量机、决策树、朴素贝叶斯、神经网络、网络分析
研究文章垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众关于人工智能 (AI) 图像生成器（如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否会被用来在政治话语中注入虚假信息。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是受到利润或影响力而不是意识形态的驱使）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既没有关注发布图片的页面也没有意识到图片是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图片，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观察站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J. A. (2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收稿日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发表日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
研究文章 垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众 关于人工智能 (AI) 图像生成器（例如 DALL-E 和 Midjourney）的风险的大部分研究和讨论都集中在它们是否可用于将虚假信息注入政治话语。我们表明，垃圾邮件发送者和诈骗者（似乎是出于利润或影响力而不是意识形态的动机）已经在使用 AI 生成的图像在 Facebook 上获得显著的关注。有时，Facebook Feed 会向既不关注发布图像的页面也不意识到图像是 AI 生成的用户推荐未标记的 AI 生成的图像，这凸显了随着 AI 模型的激增，需要提高透明度和出处标准。作者：Renée DiResta (1)、Josh A. Goldstein (2) 所属机构：(1) 美国斯坦福大学斯坦福互联网观测站，(2) 美国乔治城大学安全与新兴技术中心 引用方式：DiResta, R., & Goldstein, J.A.(2024)。垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用 Facebook 上的 AI 生成图像来增加受众。哈佛肯尼迪学院 (HKS) 错误信息评论，5 (4)。收到日期：2024 年 4 月 21 日。接受日期：2024 年 7 月 24 日。发布日期：2024 年 8 月 15 日。研究问题
增强电子邮件安全性：一种用于垃圾邮件和恶意软件检测的混合机器学习方法
最近的研究表明，SMS垃圾邮件中有一个显着的激增，是旨在欺骗个人泄露私人帐户或身份细节的实体，通常称为“网络钓鱼”或“电子邮件垃圾邮件”。常规垃圾邮件过滤器难以充分地确定这些恶意电子邮件，从而面对从事在线交易的消费者和企业面临挑战。解决此问题提出了重大的学习挑战。最初以直接的文本分类问题出现，但分类过程因垃圾邮件和合法电子邮件之间的惊人相似性而变得复杂。在这项研究中，我们引入了一种名为“滤波器”的新方法，专为检测欺骗性SMS垃圾邮件而设计。通过合并量身定制的功能，以揭示对DUPE用户使用的欺骗性技术，我们的SMS垃圾邮件电子邮件的准确分类率超过99.01％，同时保持较低的假阳性率。使用包括746个垃圾邮件实例和4822个合法电子邮件实例的数据集获得了这些结果。在具有两个属性和5568实例的数据集上评估过滤器的精度，特别是超过现有方法。我们提出的模型是一种混合NB-ANN模型，达到99.01％的最高精度，表现优于幼稚的贝叶斯（98.57％）和人工神经网络（98.12％）。这突出了混合方法在增强电子邮件垃圾邮件检测和恶意软件过滤的精度方面的功效，从而确保跨培训和测试数据集的全面覆盖范围，以改善反馈循环。
SMS垃圾邮件使用机器学习
摘要：SMS垃圾邮件已成为移动用户的重大关注点，导致挫败感和不便。机器学习已被证明是过滤垃圾邮件消息的有效解决方案。但是，在实时场景中实施这些方法带来了独特的挑战。最近的一项研究旨在通过开发利用机器学习的实时SMS垃圾邮件过滤系统来解决这些挑战。这项研究的主要重点是通过专注于数据准备，功能工程，算法选择和模型部署来优化系统在实时分类中的性能。通过根据实时分类的要求来量身定制这些方面，系统可以有效地打击SMS垃圾邮件，同时保持高度的准确性和低潜伏期。另一个有希望的调查领域是自然语言处理（NLP）技术的整合，以更全面地分析SMS消息的内容。通过识别微妙的垃圾邮件特征，例如欺骗性语言或操纵策略，该系统可以提高其在过滤垃圾邮件消息中的总体准确性。将系统的适用性扩展到其他消息平台和语言也可以扩大其在各种通信渠道上打击垃圾邮件中的影响。这不仅将使移动用户受益，而且还会有助于更安全，更安全的数字环境。关键字：SMS垃圾邮件过滤，实时分类，机器学习
垃圾邮件发送者和诈骗者如何利用人工智能生成的
论文摘要 ● 我们研究了 120 个 Facebook 页面，每个页面发布了至少 50 张 AI 生成的图片，将页面分为垃圾邮件、诈骗和“其他创建者”类别。有些是同一管理员运营的协调页面集群。截至 2024 年 3 月 5 日，这些页面的平均关注者数量为 128,877，中位关注者数量为 71,000。● 这些图片总共获得了数亿次互动和曝光。包含 AI 生成的图片的帖子是 2023 年第三季度 Facebook 上浏览量最高的 20 条内容之一（浏览量达 4000 万次，互动量超过 190 万次）。● 垃圾页面使用点击诱饵策略，并试图将用户引导至平台外的内容农场和低质量域。诈骗页面试图销售不存在的产品或让用户泄露个人信息；有些页面在被盗页面上发布 AI 生成的图像。● Facebook Feed（以前称为“新闻提要”）有时会向用户显示 AI 生成的图像，即使他们没有关注发布这些图像的页面。我们怀疑 AI 生成的图像出现在用户的 Feed 中，是因为 Facebook Feed 排名算法会推广可能产生参与度的内容。在过去三年中，Facebook 增加了出现在用户 Feed 中的“无关帖子”（来自用户未关注的页面的帖子）的百分比。媒体报道称，与 AI 生成的图像互动通常会导致用户收到更多 AI 生成的图像内容的推荐；这也是我们在自己的 Feed 中遇到的轶事经验。● 对人工智能生成的图像的评论表明，许多用户并不知道这些图像是合成的，但一部分用户发表评论或信息图提醒其他人，并警告他们小心诈骗。观众的误解凸显了标签和额外透明度措施的重要性。● 在我们的样本中，一些发布未标记的人工智能生成图像的页面也使用了已知的欺骗性做法，例如帐户盗窃或接管，并且表现出可疑的关注者增长。
管理员指南 Barracuda 垃圾邮件和病毒防火墙
概述 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 本指南涵盖的内容 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 轻松管理 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 IPv6 网络支持 . . . . . . . . . . . . . . . . . ... . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . .......................................................................................................................................................................................15
管理员指南 Barracuda 垃圾邮件和病毒防火墙
概述. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 本指南涵盖的内容. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 轻松管理. . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 12 层病毒和垃圾邮件防护 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 入站邮件过滤 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 出站邮件过滤和加密 . . . . . . . . . . . . . . . . . . 11 内部病毒扫描 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 。 15