【摘 要】
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随着网络的普及和信息技术的发展,网络已经和人们的生活息息相关:科研、教育、经济、生活、政治、文化等各个方面都紧密地和网络联系在一起.网络给人们带来了种种益处,但垃圾
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随着网络的普及和信息技术的发展,网络已经和人们的生活息息相关:科研、教育、经济、生活、政治、文化等各个方面都紧密地和网络联系在一起.网络给人们带来了种种益处,但垃圾邮件、色情信息、反动言论等各类不良、有害信息的传播不仅消耗着宝贵的网络带宽,而且也浪费着众多的网络用户的时间和精力,极大干扰了正常的网络应用.该文研究并实现一个实时网络信息流文本内容分类系统,通过实时快速的对网络信息流所携带的内容进行分类鉴别,为控制和剔除网络上的不良或有害信息,净化网络环境提供依据.该文在文本分类研究的基础上,结合网络信息安全领域的特殊性,提出了实时文本分类及系统在线自学习的系统框架,并在该框架内实现了对电子邮件内容的在线分类.并进行了相关测试.测试结果表明该系统具有良好的性能.该文还着重介绍了系统实现完成的一些关键技术--中文信息处理技术(切词、统计词库)、快速重复串统计算法、红黑树快速查找算法、朴素贝叶斯文本分类器和最大化熵模型分类器及其优化、类属性概念的引入及特征值的选取、MIME文件格式分析等.最后给出了系统的软件实现的流程图和测试结果.该文的工作是国家自然科学基金重点项目(59937150)、国家863计划(2001AA413910),"集成化网络安全防卫系统"课题的一部分.
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