【摘 要】
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针对传统的垃圾邮件过滤方法不能有效识别未知特征及变异特征、终端服务器负载较大和接收邮件时延较长等问题,借鉴生物免疫学原理和多Agent技术,设计一种基于免疫多Agent垃圾
【机 构】
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郑州轻工业学院计算机与通信工程学院
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针对传统的垃圾邮件过滤方法不能有效识别未知特征及变异特征、终端服务器负载较大和接收邮件时延较长等问题,借鉴生物免疫学原理和多Agent技术,设计一种基于免疫多Agent垃圾邮件过滤模型SF-MA。该模型通过对SMTP协议改进,可快速地判断垃圾邮件的产生,并记忆特征信息;设计抗原提呈算法,扩大自体库的规模;将疫苗概念引入模型,保留优良基因,实现各个Agent的信息交互,增强了整个模型＂记忆＂机制,有效地提取垃圾邮件的信息和变异特征。利用邮件样本集对该模型进行训练和测试,仿真结果表明,该模型与其他模型相比具有
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