1、“.....目前解决办法除了要健全与完善基于互联网法制法规之外，还需要在技术上加大投入。目前比较流行邮件安全检测与告警技术主要分为两个研究方向，个是对邮件内容进行安全检测，然后根据检测结果采取告警行为另个是不对邮件内容进行扫描，只与既定非法邮件规则进行匹配，如果匹配成功就直接采取告警措施，对邮件进行拦截。前者比较流行技术有简单模式匹配技术基于简单贝叶斯分类器过滤技术以及规则评分技术，后者比较流行技术有黑白名单过滤技术技术以及行为模式识别技术。简单模式匹配简单模式匹配简单模式匹配简单模式匹配研究人员等人早期尝试从他们服务器转发邮件中检测出大量包含敏感信息邮件，为此他们提出了个基于简单模式匹配检测模型，并成立了个专门研究小组，最终设计并实现了这个原型系统。后来，该模型被广泛应用在邮件敏感词检测中。简单模式匹配原理是将邮件主题正文,万方数据......”。

2、“.....防止非法言论对社会稳定性造成破坏。随着网络技术发展......”。

3、“.....越来越多犯罪分子开始借助邮件进行大量非法言论宣传。但由于邮件本身容载量大，待检测内容非常多，因此在敏感词检测时提高检测速度已成为当下迫切需求，而如何制定告警规则进而采取告警措施来遏制非法邮件传播也是研究重点。本章将对邮件敏感词检测与告警技术产生背景意义以及研究现状进行简单介绍，并对本文研究内容和组织结构进行简单说明。研究背景和意义研究背景和意义研究背景和意义研究背景和意义现代社会网络技术发展，提供人们便捷交流方式，数据开始呈现“爆炸式”增长，大数据时代已经到来。大数据有四个明显特征，简称四特征，即数量种类速度和价值。数量指是数据量急剧增长，比如每天产生数据量已经从之前增长为现在，并且还在继续呈现增长趋势。种类是指非结构化半结构化数据占比正在慢慢扩大，数据已经不再完全是传统结构化数据。目前非结构化半结构化数据占比已经超过了总数据量，主要来自于网页日志电子邮件等。速度是指数据生成和处理速度正在快速增长。价值是指大数据能够带来很多有意义信息，大大方便了人们生活......”。

4、“.....借助邮件进行非法交流与宣传便是其中种，通过邮件尤其是附件进行非法信息传播成为越来越多犯罪分子手段。传统邮件敏感词检测技术将目标文本与敏感词词库进行匹配，只能应对数据量小情况。而传输在网络上信息具有数据量大数据类型多时效要求高价值密度低等特点，如何在大数据背景下进行邮件敏感词检测已经成为重要研究内容。对邮件敏感词进行检测只是方法，不是目，其目在于减少或遏制携带非法信息邮件在网络中传播。封邮件从发件人发出到收件人接收之间时间间隔很短，般控制在之内，如何快速判定邮件类别正常邮件还是非法邮件，进而采取相应告警措施，从而遏制非法邮件传播也是当下迫切需万方数据基于邮件敏感词检测与告警技术研究求。邮件敏感词检测与告警方法有很多，基于邮件敏感词检测与告警技术将邮件内容与敏感词词库匹配算法并行实现，能够快速准确地找到邮件中隐含敏感词，并依此制定告警规则，对可能影响社会安全与稳定邮件发出告警，并采取针对性措施，进而保障社会稳定......”。

5、“.....其携带信息安全性越来越需要检测。电子邮件安全检测不仅仅是针对垃圾邮件和病毒邮件，同时还需要对邮件内容是否携带敏感信息进行检测。邮件敏感词检测作为种重要网络信息安全技术，已经成为亟需完善维护社会稳定团结重要措施。本文主要研究就是携带敏感信息可能危害社会稳定与团结邮件。犯罪分子利用邮件进行敏感信息传播手段已经引起人们高度重视，目前解决办法除了要健全与完善基于互联网法制法规之外，还需要在技术上加大投入。目前比较流行邮件安全检测与告警技术主要分为两个研究方向，个是对邮件内容进行安全检测，然后根据检测结果采取告警行为另个是不对邮件内容进行扫描，只与既定非法邮件规则进行匹配，如果匹配成功就直接采取告警措施，对邮件进行拦截。前者比较流行技术有简单模式匹配技术基于简单贝叶斯分类器过滤技术以及规则评分技术，后者比较流行技术有黑白名单过滤技术技术以及行为模式识别技术......”。

6、“.....为此他们提出了个基于简单模式匹配检测模型，并成立了个专门研究小组，最终设计并实现了这个原型系统。后来，该模型被广泛应用在邮件敏感词检测中。简单模式匹配原理是将邮件主题正文法中模式串与文本之间关系研究郝春媚,杨榆面向涉密检查系统基于思想多模式匹配算法软件陈矗,任平红,禹继国,个完善基于判定链表最小化算法计算机工程与应用王书振,李雷,王保保基于有限状态自动机产生式推理“先进集成技术”院士论坛暨第二届仪表,自动化与先进集成技术大会论文集,罗宁,徐俊刚,郭洪韬基于中文分词模块设计和实现电子技术上海万方数据基于邮件敏感词检测与告警技术研究李玲基于双词典机制中文分词系统设计机械工程与自动化张庆扬,柴胜使用二级索引中文分词词典计算机工程与应用,刘鹏实战开启通向云计算捷径电子工业出版社,李延光基于海量工程数据处理技术研究北京交通大学,卢东标基于决策树数据挖掘算法研究与应用武汉理工大学,沈敏基于云计算数据挖掘平台研究浙江大学,张立彬......”。

7、“.....李宁,陈晓苏,基于网络数据包邮件信息获取技术研究微计算机信息万方数据基于邮件敏感词检测与告警技术研究攻读学位期间研究成果目录攻读学位期间研究成果目录攻读学位期间研究成果目录攻读学位期间研究成果目录已录用主要学术论文第二作者基于敏感词检测技术计算机应用研究,万方数据基于邮件敏感词检测与告警技术研究致谢致谢致谢致谢光阴似箭，日月如梭，转眼之间我研究生学习生涯马上就要结束了。在这两年半研究生生涯中，我在课堂上学习了更深入专业知识，明确了专业研究方向，提高了专业技能在实验室科研项目中积累了宝贵项目经验，提升了解决实际问题能力在日常校园生活与社会生活中收获了宝贵师生情友情，丰富了我精神世界。首先，我要感谢我导师于守健教授。于老师时刻关心我学习情况，当我在学习中遇到问题，于老师总会不厌其烦地帮助我。进入研，于老师就让我参与了实验室项目，及早明确了自己科研方向，同时也增强了动手能力于老师时刻督促我论文进展情况......”。

8、“.....给予我极大支持与帮助，给我在论文方向和实现思路上提供了宝贵意见在实验室项目源数据获取遇到问题时，于老师积极联系数据源提供方，保证了实验进度方向与进度同时，于老师在生活中也会对我进行指导与照顾，经常了解我心理活动，在我就业选择上也给予了意见与帮助。于老师开阔视野丰富经验渊博学识严谨认真科研态度诲人不倦高尚品德以及平易近人人格魅力对我影响深远，也是我终身学习榜样。在此，向于老师表示崇高敬意与衷心感谢！其次，我要感谢实验室老师陈德华老师潘桥老师和丁祥武老师，他们在我日常学习与论文研究中也给予了非常大帮助，使我在学术科研中开阔了视野，提升了专业技能。然后，我要感谢实验室每个成员，正是有了大家学习上互相帮助和项目上共同邪祖，才能让我得以快速成长和进步。同时，我也要感谢我家人。他们在背后为我默默奉献，让我能够安心在学校里学习，迎接个个挑战。最后......”。

9、“.....崇尚严谨学风。所呈交学位论文，是本人在导师指导下，独立进行研究工作所取得成果。除文中已明确注明和引用内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过作品及成果内容。论文为本人亲自撰写，我对所写内容负责......”。