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时间:2019-02-04
《校园网络安全过滤模型及关键算法研究》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在学术论文-天天文库。
1、摘要摘要在互联网技术快速发展的今天,随着人们对网络信息的使用日益普遍,网络上庞大的信息量中逐渐夹杂着越来越多的不良信息,如反动、色情、暴力等,对互联网的秩序以及互联网使用者的身心健康都有着严重的影响。因此目前很多学者致力于研究一种智能化、信息化不良信息检测过滤手段,期望从根本上阻止这些信息出现在互联网上。面对这种情况,校园网如何实现在海量的WEB网页中识别出含有不良信息的非法文本并将其屏蔽,逐渐成为信息过滤的一个新的研究领域。对此,本文首先探索了信息过滤的发展历史、研究现状和研究意义,并对目前网络安全知识及网络信息过滤技术进行深入了解。其次
2、,本文设计了一种面向文本和图像概念空间的网页过滤算法。算法在对抓取到的网页进行预处理后,采用聚类算法提取网页中文本和图像有意义串集合,通过设置相同的聚类参数k,形成文本和图像统一描述的网页概念空间,之后在这些统一后的概念信息中进行查找,以达到网页过滤的目的。文章对校园网络安全过滤模型中的网页过滤模型以及邮件过滤模型进行设计。网页过滤模型主要包括训练模块以及分类模块,邮件过滤模型主要包括网络监听模块、URL提取模块、邮件过滤模块、客户端通信模块、服务端通信模块以及URL匹配模块。最后,对校园网络安全过滤模型进行了实现与测试,测试结果显示,该过
3、滤算法更为高效,并且能够很好的实现对不良网站的过滤。本文的研究工作在深入分析现有过滤筛选技术不足的基础上,提出了一种面向文本和图像概念空间的网页过滤算法。本文设计的网页过滤模型以及邮件过滤模型,有效提高了网页内容筛选的精度和速度,从而为校园网络安全的管控提供了良好的技术基础,具有广阔的应用前景。关键词:网页过滤;邮件过滤;聚类;文本;图像ABSTRACTNowadays,withtherapiddevelopmentofIntemettechnology,peoplewidelyusethenetworkinformation.Howeve
4、r,thelargeamountofinformationinthenetworkisgraduallymixedwithmoreandmoreillegalandharmfulinformation,suchasreactionarytexts,pomographicpicturesandviolentwords,whichhaveaseriousnegativeeffectonphysicalandmentalhealthofusersandtheInternetorder.Thus,manyscholarscurrentlyfocus
5、onanintelligentdetectionmethodoraninformationfilteringwaytoradicallypreventthesebadmessagesfromtheInternet.Especially,forthecampusnetwork,researchofinformationfilteringmodelsandalgorithmsisbecomingahotissue.First,thepaperreviewsthehistoryofthedevelopment,researchstatusands
6、ignificanceofinformationfiltering,andfurtherintroducesbasicknowledgeofnetworksecurityandinformationfilteringtechnologyindetail.Second,thepaperpresentsawebfilteringalgorithmcateringtothetextsandimages.Usingclusteringalgorithm,theuserextractsmeaningfulstringsofthetextsandima
7、gesafterpreprocessingtheinterceptedpages.Especially,bysettingthesarfleclusteringparameterk,awebconceptspaceisformed,inwhichthetextsandtheimagesarecoincident.Thusthegoaloffilteringwebpageswillbeattainedbyfindingtargetsintheuniforminformationspace.Third,thepapermainlydesigns
8、webfilteringmodelandemailfilteringmodelinthecampusnetwork.Webfilteringmodelincludestraini
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