具使用者回饋機制之個人化垃圾郵件過濾系統

以作者查詢圖書館館藏

、以作者查詢臺灣博碩士

、以作者查詢全國書目

、勘誤回報

、線上人數：101

、訪客IP：3.144.232.9

姓名

陳秀松(Show-Song Chen) 查詢紙本館藏

畢業系所

資訊管理學系在職專班

論文名稱

具使用者回饋機制之個人化垃圾郵件過濾系統
(A Personalized Spam Mail Filtering System with User Feedback Mechanism)

相關論文

★ 應用數位版權管理機制於數位影音光碟內容保護之研究	★ 以應用程式虛擬化技術達成企業軟體版權管理之研究
★ 以IAX2為基礎之網頁電話架構設計	★ 應用機器學習技術協助警察偵辦詐騙案件之研究
★ 擴充防止詐欺及保護隱私功能之帳戶式票務系統研究-以大眾運輸為例	★ 網際網路半結構化資料之蒐集與整合研究
★ 電子商務環境下網路購物幫手之研究	★ 網路安全縱深防護機制之研究
★ 國家寬頻實驗網路上資源預先保留與資源衝突之研究	★ 以樹狀關聯式架構偵測電子郵件病毒之研究
★ 考量地區差異性之隨選視訊系統影片配置研究	★ 不信任區域網路中數位證據保留之研究
★ 入侵偵測系統事件說明暨自動增加偵測規則之整合性輔助系統研發	★ 利用程序追蹤方法關聯分散式入侵偵測系統之入侵警示研究
★ 一種網頁資訊擷取程式之自動化產生技術研發	★ 應用XML/XACML於工作流程管理系統之授權管制研究

檔案

[Endnote RIS 格式]

[Bibtex 格式]

[相關文章]

[文章引用]

[完整記錄]

[館藏目錄]

[檢視]

[下載]

本電子論文使用權限為同意立即開放。
已達開放權限電子全文僅授權使用者為學術研究之目的，進行個人非營利性質之檢索、閱讀、列印。
請遵守中華民國著作權法之相關規定，切勿任意重製、散佈、改作、轉貼、播送，以免觸法。

摘要(中)

本研究目的在於解決一般反垃圾郵件軟體(Anti-Spam)未能考慮到個人實際需求，使系統管理員在無法了解個人偏好的情形下，設定垃圾郵件的過濾條件造成正常郵件誤攔的情形，因而設計一種支援回饋機制的個人化垃圾郵件過濾系統，簡稱為PSMF系統(Personalized Spam Mail Filtering System with User Feedback Mechanism)。
PSMF的做法，首先以Lotus Domino建立使用者回饋機制，然後藉由反垃圾郵件軟體所定義的關鍵字，建立關鍵字字庫，最後利用全文檢索的技術，將使用者回饋的垃圾郵件，依照個人的喜好做分類，並將之設定於反垃圾郵件軟體的過濾機制。
本研究已針對實際運用電子郵件處理日常工作的企業員工，實地進行為期兩個月的實驗。以同一組成員分別進行實驗與對照的觀察，每日紀錄攔截與誤攔郵件的比例，藉由本論文所設計的回饋機制與過濾規則的設定，實驗結果證實，實驗組的攔截率高於對照組，而誤攔率的結果也比2003年五月號PC World 雜誌評比結果的平均值17%低，顯示經由使用者實際回饋的機制作為過濾依據，確實較能提高攔截率與降低誤攔的比例。

摘要(英)

This paper is focus on solving the problem that Anti-spam software faces. It did not consider the user’s preference, which caused false negatives and false positives because the system administrator cannot understand the preference of users. Therefore, a Personalized Spam Mail Filtering System with User Feedback Mechanism (PSMF) is designed to setup private filtering rules to match users’’ preferences.
PSMF embedded a feedback program into users’ mailbox to collect their abominated emails. We categorized spam mails with the full text search technology of Lotus Domino according to the classification defined by anti-spam software. Finally we setup the filtering rules on the anti-spam software for our users.
The function of PSMF first adopted the full text search technology of Lotus Domino according to the classification defined by anti-spam software. Then, a feedback program was embedded into users’ mailbox to collect their abominated emails. Finally, the filtering rules were setup on the anti-spam software for our users.
An experiment on PSMF system was conducted for two months on employees of a corporation who frequently uses the email. Two sets of tests was done with the same group of employees based on two conditions; the first test was to use the PSMF system for a period of time and the second test was not to use the PSMF system for a period of time. The result of the two tests were compared and it showed that PSMF system applying the private filtering rules has a higher succession rate and achieve less false positives than the average rate of 17% of an experiment conducted and published in May 2003 issue of PC World.

關鍵字(中)

★ 電子郵件廣告
★ 垃圾郵件

關鍵字(英)

★ Unsolicited Commercial email
★ Unsolicited bulk email
★ spam

論文目次

第一章緒論 1
第一節研究背景與動機 1
第二節研究目的 3
第三節研究限制 3
第四節論文架構 4
第二章文獻探討 5
第一節垃圾郵件的定義 5
第二節 spam名詞的由來 6
第三節各國立法規範之現況 7
第四節以關鍵字為主的文件自動分類 9
第五節垃圾郵件過濾機制的分類 11
5.1 使用者端 12
5.2 伺服器端 14
第六節本章小結 19
第三章 PSMF系統設計與實作 20
第一節網路與郵件伺服器架構 20
第二節 PSMF系統規格與架構 21
第三節資料庫設計 24
第四節分類器設計 26
第五節回饋機制設計 27
第六節過濾政策設定 29
第四章實作流程與結果分析 30
第一節攔截率 32
第二節攔截精確度 34
第三節檢舉垃圾郵件數量 36
第四節問卷調查 37
第五節本章小結 39
第五章結論與未來研究方向 40
第一節研究結論 40
第二節研究貢獻 41
第三節未來研究方向 41
參考文獻 43
附錄一、垃圾郵件類別與關鍵字 47
附錄二、使用者對於實作期間滿意度調查之問卷 49

參考文獻

[1] 李武耀、丁致中、廖百齡、江清泉,電子郵件日誌分析及異常偵測系統,國防大學中正理工學院資訊科學系碩士論文,2003。
[2] 侯建良,啟發式電子化文件權限推論模式與技術構建,國立清華大學,工業工程與工程管理學系碩士論文,2003.
[3] 曾元顯,關鍵詞自動擷取技術之探討,中國圖書館學會會訊,106期,1997.
[4] 蔣俊霞,中文文件自動分類之探討,淡江大學資訊工程研究所碩士論文,1993.
[5] 魏召欣,智慧型企業文件檢索系統之建置-以大葉大學公文檢索為例,大葉大學資訊管理研究所碩士論文,2003.
[6] 張宏榮,網際網路溝通之干擾因素探索, 國立中正大學企業管理研究所碩士論文,2002.
[7] Windows & .Net Magazine,p105 ,Nov 2003.
[8] Office Mr.Free隨身秘笈系列-1激戰垃圾郵件,PC Home Publication Group ,Apr 2004.
[9] 梁玉容,過濾郵件．監測網站．管理文件　控管內容安全利器,資安人,No.3 ,p6,Jul 2003.
[10] 李禮仲,美國立法規範「垃圾郵件」之探討,RUN PC,121期,p144,Feb 2004.
[11] 曾錦瑞,Domino R5　企業實務應用,文魁資訊股份有限公司,2002.
[12] Michael J.A.Berry, Gordon Linoff,資料採礦理論與實務,維科圖書有限公司,Jun 2001.
[13] 陳家煌,阻絕垃圾郵件有哪些招式,網路通訊,151期,Feb 2004.
[14] Ion Androutsopoulos,John Koutsias,Konstantinos V. Chandrinos,Constantine D. Spyropoulos, An Experimental Comparison of Naive Bayesian and Keyword-Based Anti-Spam Filtering with Personal E-mail Message, Publisher ACM Press New York, NY, USA, 2000.
[15] M.Sahami, S.Dumais, D.Heckerman, and E. Horvitz. A Bayesian Approach to Filtering Junk E-Mail. In Learning for Text Categorization. AAAI Workshop on Learning for Text Categorization, July 1998, Madison, Wisconsin. AAAI Technical Report WS-98-05.
[16] Kevin R. Gee, Using latent semantic indexing to filtering spam,Paper from ACM Symposium on Applied Computing,2003.
[17] 資策會FIND,http://www.find.org.tw/0105/news/0105_news_disp.asp?news_id=1433.
[18] 趙可欣,垃圾郵件致使企業營運成本大幅提升,Jun 2003, http://www.leetide.net/support_ims_008p01.htm.
[19] CNET　專題報導：垃圾郵件關鍵報告,反垃圾郵件國內醞釀立法, http://taiwan.cnet.com/enterprise/features/0,2000062876,20085772-5,00.htm.
[20] 中華資訊網,http://www.ttnn.com/cna/news.cfm/030910/92.
[21] CNET 字彙寶典：http://taiwan.cnet.com/enterprise/glossary/term/0,2000062921,2000058056,00.htm
[22] 意藍科技,電子郵件過濾產品市場分析, http://www.eland.com.tw/news/2002_07/20020717_es_market_udn.htm.
[23] Toget, http://toget.pchome.com.tw/index/network_email/network_email_filter/index_t1.html.
[24] CNET　專題報導：垃圾郵件關鍵報告,垃圾信嚴重企業頭痛, http://taiwan.cnet.com/enterprise/features/0,2000062876,20085772-3,00.htm.
[25] CNET　專題報導：垃圾郵件關鍵報告,用科技圍堵垃圾郵件, http://taiwan.cnet.com/enterprise/features/0,2000062876,20085772-6,00.htm.
[26] 資安人,http://www.isecutech.com.tw/it_News_Content.asp?Serial_no=933.
[27] 趨勢科技, http://www.trendmicro.com/tw/products/gateway/sps/evaluate/overview.htm.
[28] 中華數位科技, http://www.softnext.com.tw/sn_web/sn_product/index.asp?content=product_sn_ssqr_01.
[29] 桓基科技,http://www.hgiga.com/net.php?GET_Product_no=8.
[30] 碩琦科技,http://www.box-sol.com.tw/ad_c/spamtrap/html/spamtrap0406.htm.
[31] 一高商務科技,http://www.egov.com.tw/product/scef.htm.
[32] 立百代, http://www.leetide.net/support_ims_008P14.htm.
[33] 寬華科技, http://www.qicsys.com/product/a/spamwall01.htm.
[34] ieee-virtual-museum，SPAM and Spam , http://www.ieee-virtual-museum.org/collection/event.php?taid=&id=3456998&lid=1
[35] SPAMHAUS,http://www.spamhaus.org/index.lasso.
[36] Active Spam Killer,http://www.paganini.net/ask/howitworks.html.
[37] Procmail,http://www.procmail.org/.
[38] Pure Message, http://www.altcomp.com/fw/main/Pure_Message-1564.html.
[39] freshmeat,http://freshmeat.net/articles/view/964/.
[40] Bogofilter,http://bogofilter.sourceforge.net/.
[41] Dbacl,http://www.lbreyer.com/gpl.html.
[42] Quick Spam Filter,http://www.ivarch.com/programs/qsf.shtml.
[43] SpamAssassin,http://useast.spamassassin.org/index.html.
[44] SpamProbe,http://spamprobe.sourceforge.net/.
[45] SPASTIC,http://spastic.sourceforge.net/.
[46] Spam Runner,http://www.powerdefrag.com/sr/sr.htm.
[47] McAfee, http://au.mcafee.com/root/package.asp?pkgid=156.
[48] spamshield,http://www.onlamp.com/pub/a/onlamp/2002/09/12/spamshield.html.
[49] Daniel Tynan,Natural-Born Spam Killer, http://www.pcworld.com/reviews/article/0,aid,109698,pg,4,00.asp.

指導教授

陳奕明(Yi-Ming Chen)

審核日期

2004-7-14

推文