【摘 要】
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提出一种针对Spam相册的检测方案。首先分析了Photo Spam的攻击特点以及与传统Spam的差异,在此基础上构造了12个提取及时且计算高效的特征。利用这些特征提出了有监督学习的
【机 构】
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西安电子科技大学综合业务网理论及关键技术国家重点实验室,中国科学院大学国家计算机网络入侵防范中心,中国科学院信息工程研究所物联网信息安全技术北京市重点实验室
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提出一种针对Spam相册的检测方案。首先分析了Photo Spam的攻击特点以及与传统Spam的差异,在此基础上构造了12个提取及时且计算高效的特征。利用这些特征提出了有监督学习的检测模型,通过2 356个相册的训练形成Spam相册分类器,实验表明能够正确检测到测试集中100%的Spam相册和98.2%的正常相册。最后将训练后的模型应用到包含315 115个相册的真实数据集中,检测到89 163个Spam相册,正确率达到97.2%。
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