24、电子邮件反垃圾与安全指南

电子邮件反垃圾与安全指南

1. 垃圾邮件处理概述

垃圾邮件是未经请求的批量电子邮件,大多数人只想让它们消失。一种处理方法是让计算机识别垃圾邮件,然后将其删除或放入单独文件夹。但问题是如何让计算机区分垃圾邮件和正常邮件,目前有多种技术,但都不完美。常见的垃圾邮件过滤技术如下:
- 黑洞列表 :一些组织会发布他们认为是垃圾邮件来源的互联网地址列表。大多数互联网服务提供商(ISP)会订阅一个或多个这样的黑洞列表,并阻止来自列表中网站的所有邮件。虽然不能拦截所有垃圾邮件,但能拦截约四分之三,是个不错的开端。
- 基于内容的过滤器 :这些过滤器会查找邮件中常见于垃圾邮件的单词或短语,还会留意垃圾邮件发送者常犯的特定格式错误。每次文本匹配会获得一个分数,如果邮件得分超过某个阈值,就会被删除。例如,包含“Viagra”或“mortgage rate”的邮件比其他邮件更可能是垃圾邮件。
- 贝叶斯过滤器 :数学家汤姆·贝叶斯在互联网诞生前208年就去世了,但他在统计学方面的开创性工作如今能帮助计算机通过示例来识别垃圾邮件。许多电子邮件程序都内置了贝叶斯过滤器。在阅读邮件时,你可以标记哪些是垃圾邮件,一段时间后,程序会根据你提供的示例进行猜测,并将疑似垃圾邮件重定向到“垃圾邮件”或“废纸篓”邮箱。不过,你需要不时检查垃圾邮件邮箱,因为贝叶斯过滤器可能会误判,将正常邮件也归为垃圾邮件。

所有这些方法都可能出错,会让一些垃圾邮件漏过,也会偶尔拦截正常邮件。为减少拦截正常邮件的问题,一些电子邮件系统会将你地址簿中的发件人列入白名单,告诉过滤器你总是希望看到这些发件人的邮件,比如你的

【无人机】基于改进粒子群算法的无人机路径规划研究[和遗传算法、粒子群算法进行比较](Matlab代码实现)内容概要:本文围绕基于改进粒子群算法的无人机路径规划展开研究,重点探讨了在复杂环境中利用改进粒子群算法(PSO)实现无人机三维路径规划的方法,并将其遗传算法(GA)、标准粒子群算法等传统优化算法进行对比分析。研究内容涵盖路径规划的多目标优化、避障策略、航路点约束以及算法收敛性和寻优能力的评估,所有实验均通过Matlab代码实现,提供了完整的仿真验证流程。文章还提到了多种智能优化算法在无人机路径规划中的应用比较,突出了改进PSO在收敛速度和全局寻优方面的优势。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础和优化算法知识的研究生、科研人员及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的相关技术人员。; 使用场景及目标:①用于无人机在复杂地形或动态环境下的三维路径规划仿真研究;②比较不同智能优化算法(如PSO、GA、蚁群算法、RRT等)在路径规划中的性能差异;③为多目标优化问题提供算法选型和改进思路。; 阅读建议:建议读者结合文中提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注算法的参数设置、适应度函数设计及路径约束处理方式,同时可参考文中提到的多种算法对比思路,拓展到其他智能优化算法的研究改进中。
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