公开(公告)号：CN101826105A

公开(公告)日：2010-09-08

申请号：CN201010139929.4

申请日：2010-04-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张卫丰 ,  贡亮 ,  张迎周 ,  周国强 ,  陆柳敏 ,  许碧娣 ,  田先桃 ,  李涛贤 ,  曾兵 ,  彭寅 ,  陆柳青

IPC: G06F17/30

Abstract: 基于匈牙利匹配的钓鱼网页检测方法首先提取渲染后网页的文本特征签名、图像特征签名以及网页整体特征签名，比较全面地刻画了网页访问后的特征；然后通过匈牙利算法计算二分图的最佳匹配来寻找不同网页签名之间匹配的特征对，在此基础上能够更加客观地度量网页之间的相似性，从而提高钓鱼网页的检测效果。在方法中还利用曲线下面积值来确定文本特征、图像特征以及全局图像特征的内部权重；利用对数回归分析法确定了网页相似性计算中的文本相似性、图像相似性和全局图像相似性之间的相对权重。本发明提出的基于匈牙利匹配的钓鱼网页检测方法，在精度、召回率上都有了很大提高。

公开(公告)号：CN101819637B

公开(公告)日：2012-02-22

申请号：CN201010139946.8

申请日：2010-04-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张卫丰 ,  杨波 ,  周国强 ,  张迎周 ,  陆柳敏 ,  许碧娣 ,  王慕妮 ,  王宗辉 ,  韩蕊 ,  陆柳青

IPC: G06K9/66

Abstract: 利用图片的局部不变特征检测图像型垃圾邮件的方法是一种利用健壮特征的加速提取算法来提取图片中的垃圾信息的不变区域特征，从而生成图片的特征向量，用最大可能性算法估计高斯混合模型的参数，来训练高斯混合模型分类器。经过实验能够提高垃圾邮件的召回率，节省程序运算时间和空间。获得基于高斯混合模型的分类器。对图像型垃圾邮件进行检测的实现方法，整个方法包括图片特征的提取，高斯混合模型参数的估计，图像型邮件的检测三个模块。

公开(公告)号：CN101826105B

公开(公告)日：2013-06-05

申请号：CN201010139929.4

申请日：2010-04-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张卫丰 ,  贡亮 ,  张迎周 ,  周国强 ,  陆柳敏 ,  许碧娣 ,  田先桃 ,  李涛贤 ,  曾兵 ,  彭寅 ,  陆柳青

IPC: G06F17/30

Abstract: 基于匈牙利匹配的钓鱼网页检测方法首先提取渲染后网页的文本特征签名、图像特征签名以及网页整体特征签名，比较全面地刻画了网页访问后的特征；然后通过匈牙利算法计算二分图的最佳匹配来寻找不同网页签名之间匹配的特征对，在此基础上能够更加客观地度量网页之间的相似性，从而提高钓鱼网页的检测效果。在方法中还利用曲线下面积值来确定文本特征、图像特征以及全局图像特征的内部权重；利用对数回归分析法确定了网页相似性计算中的文本相似性、图像相似性和全局图像相似性之间的相对权重。本发明提出的基于匈牙利匹配的钓鱼网页检测方法，在精度、召回率上都有了很大提高。

公开(公告)号：CN101819637A

公开(公告)日：2010-09-01

申请号：CN201010139946.8

申请日：2010-04-02

Applicant: 南京邮电大学

Inventor： 张卫丰 ,  杨波 ,  周国强 ,  张迎周 ,  陆柳敏 ,  许碧娣 ,  王慕妮 ,  王宗辉 ,  韩蕊 ,  陆柳青

IPC: G06K9/66

Abstract: 利用图片的局部不变特征检测图像型垃圾邮件的方法是一种利用健壮特征的加速提取算法来提取图片中的垃圾信息的不变区域特征，从而生成图片的特征向量，用最大可能性算法估计高斯混合模型的参数，来训练高斯混合模型分类器。经过实验能够提高垃圾邮件的召回率，节省程序运算时间和空间。获得基于高斯混合模型的分类器。对图像型垃圾邮件进行检测的实现方法，整个方法包括图片特征的提取，高斯混合模型参数的估计，图像型邮件的检测三个模块。