针对全IP融合网络环境下的垃圾语音信息(spam over Internet telephony,SPIT)隐患,提出了一种基于反馈评判的检测与防范方法.该方法引入了终端用户的参与,结合信任与信誉机制,能够简单、高效、无损地利用直接和间接的反馈信息.改进的信...针对全IP融合网络环境下的垃圾语音信息(spam over Internet telephony,SPIT)隐患,提出了一种基于反馈评判的检测与防范方法.该方法引入了终端用户的参与,结合信任与信誉机制,能够简单、高效、无损地利用直接和间接的反馈信息.改进的信任度与信誉度推理算法充分体现了SPIT行为的分布特性并反映了影响评判结果的各因素的权重关系.增量学习算法保证了信任度和信誉度的实时性,融合算法则动态调整了信任度和信誉度在评判中的角色.实验及分析表明上述方法具有较好的准确性和敏感性,能够对SPIT进行有效的检测及防范.展开更多
文摘针对全IP融合网络环境下的垃圾语音信息(spam over Internet telephony,SPIT)隐患,提出了一种基于反馈评判的检测与防范方法.该方法引入了终端用户的参与,结合信任与信誉机制,能够简单、高效、无损地利用直接和间接的反馈信息.改进的信任度与信誉度推理算法充分体现了SPIT行为的分布特性并反映了影响评判结果的各因素的权重关系.增量学习算法保证了信任度和信誉度的实时性,融合算法则动态调整了信任度和信誉度在评判中的角色.实验及分析表明上述方法具有较好的准确性和敏感性,能够对SPIT进行有效的检测及防范.
