作者：裴晓辉对抗分类线性分类器垃圾邮件过滤对抗性
摘要：机器学习算法为很多安全应用提供了良好的解决方案，然而机器学习算法本身却面临被敌手攻击的威胁。为分析敌手攻击对机器学习算法造成的影响，本文提出符合某些特定场合的敌手攻击模型，并在该模型下比较几种线性分类器的对抗性。最后在垃圾邮件过滤公开数据库上进行测试，实验结果表明，支持向量分类器具有相对较好的对抗性。
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《计算机与现代化》（CN：36-1137/TP）是一本有较高学术价值的大型月刊，自创刊以来，选题新奇而不失报道广度，服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《计算机与现代化》自创刊以来，以理论联系实际、促进应用开发为宗旨，主要刊登计算机专业方面的新理论、新技术及其在各个领域中应用成果的论文，设有系统分析与设计、软件工程、网络与通讯、过程控制、辅助设计、中文信息技术、人工智能、综合述评、应用与实践等栏目，既有相当的学术水平，又有现实的指导作用。
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