用户端多媒体通信综合过滤方法研究

论文摘要

伴随着通信技术的不断发展,互联网和移动通信越来越多的在互相渗透与融合。终端的智能化发展,以及个人电脑的便携化发展,使得通信的内容更加丰富,而通信的手段也更加多样。随着上网本和手机智能终端的逐渐普及,以及新一代移动通信网络的发展,互联网通信与移动通信之间的界限将越来越不明显。而随之而来的,更加丰富的数据业务,更加多元化的多媒体通信,将会越来越多的出现在我们工作生活的各种场合。因此,对于用户端多媒体通信综合过滤方法的研究成为一种必要。本文着眼于多媒体通信的特点,主要关注点在于多媒体信息和多媒体实时通信等不同场景下的过滤技术,涉及信息过滤与通信请求过滤。本文对基于内容的信息过滤技术进行了分析研究,并设计了基于社会工程学的黑白名单过滤机制,以及适用于不同场景下的CAPTCHA质询内容。基于内容的信息过滤包括图像信息过滤以及文本过滤,本文主要对基于文本内容的过滤予以研究分析,根据邮件、短信等信息内容的不同特点,本文提出了不同的过滤策略。文中所设计的黑白名单过滤机制采用了社会工程学的思路,将用户的信息及行为的研究作为黑白名单完善的机制。对于通信发起者主要对号码归属地、用户行为两方面进行分析,对于用户本身则对号码归属地、通信录号码归属地、通信记录等信息进行分析。最后结合分析所得的结果制定相应的黑白名单机制。本文对于质询内容的设计根据硬件条件及带宽资源采取了不同的方法。对于条件较为有限的,设计了简单的结构化数字验证信息,通过对于数字生成矩阵的分解来实现验证信息的分解；对于条件较好的采取了相对复杂的结构化图片验证信息,该方案将采取图片区域划分矩阵的分解和叠加来实现对于图片内容的干扰。综合方法将依据安全级、通信场景等需求将三种模块做分工配合,以实现用户端多媒体通信的综合过滤。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景及意义
• 1.2 论文结构
• 第二章 基于内容的信息过滤技术
• 2.1 引言
• 2.2 基于文本内容的机器过滤学习法
• 2.2.1 基于规则的机器学习法
• 2.2.2 基于概率的机器学习法
• 2.3 垃圾邮件过滤技术研究和分析
• 2.3.1 垃圾邮件概述
• 2.3.2 垃圾邮件过滤技术
• 2.3.3 反垃圾邮件方案重要性能
• 2.4 手机短信过滤技术
• 第三章 基于社会工程学的黑白名单过滤技术
• 3.1 引言
• 3.2 黑白名单技术
• 3.3 基于社会工程学的用户信息分析
• 3.3.1 社会工程学攻击的物理手段
• 3.3.2 社会工程学在用户信息分析中的应用
• 3.4 用户信息分析在黑名单机制中的应用
• 第四章 基于CAPTCHA的质询-回应过滤技术
• 4.1 引言
• 4.2 CAPTCHA技术
• 4.2.1 图灵测试
• 4.2.2 人类视觉特点
• 4.2.3 常用的CAPTCHA
• 4.3 数字图像信息识别与匹配
• 4.3.1 数字图像
• 4.3.2 图像特征
• 4.3.3 图像匹配
• 4.4 验证信息结构化CAPTCHA
• 4.4.1 结构化数字显示的验证内容设计
• 4.4.2 结构化图像显示的验证内容设计
• 第五章 用户端多媒体通信综合过滤方法
• 5.1 引言
• 5.2 总体框架设计思路
• 5.3 各个模块设计思路
• 5.3.1 内容过滤模块工作流程
• 5.3.2 基于社会工程学的黑白名单工作流程
• 5.3.3 质询-响应模块工作流程
• 5.4 小结
• 第六章 总结与展望
• 6.1 总结
• 6.2 展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读学位期间发表学术论文目录