17、电子邮件垃圾邮件检测与处理指南

电子邮件垃圾邮件检测与处理指南

1. 开放中继问题

在互联网上运营电子邮件服务器时,务必确保不创建开放中继,因为垃圾邮件发送者会利用开放中继作为其活动的起点。开放中继是一种邮件系统,允许外部系统向其他外部系统发送邮件,转发消息,使源系统无需直接将邮件发送到目标系统。

在互联网上垃圾邮件成为严重问题之前,邮件管理员经常运行开放中继,因为这方便了用户。但现在,几乎所有的 SMTP 软件系统默认配置为不成为开放中继,Postfix 也不例外。

如果系统被用作开放中继,很可能会因发送大量垃圾邮件而不堪重负,影响合法用户的使用性能。而且,若垃圾邮件发送者利用系统中继邮件,网络很可能会被列入黑名单。一旦网站被列入黑名单,许多其他网站将拒绝接收来自该网络的所有邮件,包括转发的垃圾邮件和合法用户的邮件。

2. 垃圾邮件检测

只要不运行开放中继,就可以确保系统不会被用于损害其他系统。接下来的考虑是通过限制网络接收的垃圾邮件来保护自己和用户。理想情况下,邮件服务器可以直接拒绝任何看起来像垃圾邮件的消息。但不幸的是,虽然人类可以一眼识别垃圾邮件,但计算机在检测时容易出错。而且,一旦开始拒绝垃圾邮件,就存在误挡合法邮件的风险,这种将合法邮件误识别为垃圾邮件的情况被称为误报。

在实施反垃圾邮件措施时,需要权衡垃圾邮件问题的严重程度和误拒合法邮件的可能性。极端的做法包括允许所有垃圾邮件或只接受预先批准的个人的邮件。白名单应用程序越来越常见,在这种应用程序中,必须提前识别所有发件人。

3. 垃圾邮件检测方法

主要有两种检测垃圾邮件的方法:识别已知的垃圾邮件客户端和检查邮件内容中的特征短语或其他线索。 <

【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证优化。
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