На бирже курсовых и дипломных проектов можно найти образцы готовых работ или получить помощь в написании уникальных курсовых работ, дипломов, лабораторных работ, контрольных работ, диссертаций, рефератов. Так же вы мажете самостоятельно повысить уникальность своей работы для прохождения проверки на плагиат всего за несколько минут.

ЛИЧНЫЙ КАБИНЕТ 

 

Здравствуйте гость!

 

Логин:

Пароль:

 

Запомнить

 

 

Забыли пароль? Регистрация

Повышение уникальности

Предлагаем нашим посетителям воспользоваться бесплатным программным обеспечением «StudentHelp», которое позволит вам всего за несколько минут, выполнить повышение уникальности любого файла в формате MS Word. После такого повышения уникальности, ваша работа легко пройдете проверку в системах антиплагиат вуз, antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru. Программа «StudentHelp» работает по уникальной технологии и при повышении уникальности не вставляет в текст скрытых символов, и даже если препод скопирует текст в блокнот – не увидит ни каких отличий от текста в Word файле.

Результат поиска


Наименование:


Диплом Программный комплекс для эффективной работы с почтовыми серверами и почтовыми ящиками

Информация:

Тип работы: Диплом. Добавлен: 01.12.2012. Страниц: 53+приложения. Уникальность по antiplagiat.ru: < 30%

Описание (план):


Содержание
Введение 5
1 Технико – экономическое обоснование 8
1.1 Спам и методы его распространения 8
1.2 Протоколы SMTP и POP3 13
1.3 Методы борьбы со спамом 24
2 Расчетно-конструкторская и теоретическая части 32
2.1 Требование к системе 32
2.2 Описание функциональной структуры 32
2.3 Выбор среды разработки 39
2.4 Разработка информационной системы 40
3 Экспериментальная часть 45
3.1 Тестирование и отладка 45
Заключение 48
Библиографический список 49
1. Приложение 51
2. Приложение 57


Введение
Электронная почта обладает многочисленными достоинствами, но именно из-за этих достоинств возникают основные риски, связанные с ее использованием. К примеру, доступ-ность электронной почты превращается в недостаток, когда пользователи начинают применять почту для рассылки рекламы, легкость в использовании и бесконтрольность приводит к утеч-кам информации, возможность пересылки разных форматов документов — к распространению вирусов и т.д.
В конечном итоге любой из этих рисков может привести к серьезным последствиям для компании. Это и потеря эффективности работы, и снижение качества услуг информационных систем, и разглашение конфиденциальной информации. Недостаточное внимание к данной проблеме грозит значительными потерями в бизнесе, а в некоторых случаях даже привлечением к юридической ответственности в связи с нарушением законодательства.
Компания подвергается данным рискам в силу ряда свойств электронной почты. Напри-мер, благодаря применению MIME-стандарта (Multipurpose Internet Mail Extensions) [20] элек-тронная почта может переносить большие объемы информации различных форматов данных в виде прикрепленных к сообщениям файлов. Такой возможностью сразу воспользовались зло-умышленники. Достоинство электронной почты превратилось в угрозу, поскольку электронная почта стала представлять собой практически идеальную среду для переноса различного рода "опасных" вложений, а именно компьютерных вирусов и т.п. Если надлежащий контроль за использованием электронной почты не обеспечен, это может привести к чрезвычайно серьезным последствиям и даже нанести непоправимый ущерб.
Количество незапрашиваемой рекламной корреспонденции (смама – от англ. spam) в электронных почтовых ящиках в последнее время постоянно растет. Одновременно развивают-ся и методы [21] борьбы со спамом. Усилия в этом направлении предпринимаются как на госу-дарственном уровне - путем принятия законов [22], так и на уровне техническом - путем разра-ботки высокоэффективных фильтров, отсеивающих нежелательную почту. Свои антиспамер-ские технологии совершенствовывают практически все крупные интернет - компании. Соответствующие технологии [23] представили Microsoft, Yahoo, AOL (American on-line). В России свои технологии фильтрации спама тестируют и вводят в эксплуатацию "Яндекс", KM.ru и другие участники рынка. Наконец, в нашей стране была создана Национальная коалиция против спама [24], в которую вошли компании Microsoft, Rambler, Mail.ru, Golden Telecom, Subscribe.ru и "Ашманов и партнеры".
Развиваются средства борьбы со спамом и в клиентском программном обеспечении. При этом развитие идет по нескольким направлениям. Первое связано с использованием принципа белых и черных списков, представляющие собой базу данных IP-адресов. В белом списке содержатся адреса, почта, пришедшая с которых, заведомо спамом не является. Соответственно, черные списки выполняют противоположную функцию - сообщения, полученные с адресов из этих списков автоматически помечаются как спам и могут быть автоматически же удалены с сервера. Черные и белые списки формируются самим пользователем - соответственно, их эффективность возрастает со временем. Некоторые программы способны также пользоваться "общественными" черными списками, подгружаемыми со специализированных Интернет-ресурсов. Другое направление связано с фильтрацией на основе статистических алгоритмов Байеса (Th. Bayes). Теорема Байеса [25] используется для автоматического вычисления вероятности того, что сообщение является спамом. Для вычисления вероятности спама используются частотные словари, создаваемые в процессе обучения фильтра. Эти фильтры могут обучаться пользователем с целью достижения приемлемого для большинства приложений уровнем отсева нежелательной корреспонденции. Баесовский фильтр встраивается в большинство почтовых клиентов, в том числе в Mozilla [26], начиная с версии 1.3, и реализован в виде плагинов для других популярных программ наподобие Outlook и The Bat.
Появление новых антиспамерских технологий заставило спамеров принять меры для их обхода. Чтобы обойти фильтры, использующие статистические алгоритмы фильтрации, в рек-ламные письма пришлось вносить дополнительный "шум". В его качестве используются как случайные фразы, взятые, к примеру, из литературных произведений, так и случайные последовательности символов.
В результате всех этих спамерских действий распознавание фильтрами спама стало су-щественно затруднено. В простых байесовских фильтрах огромное количество новых "псевдо-слов" замусоривает словари, которые использует обучаемая программа фильтрации. Кроме то-го, при использовании спамерами больших фрагментов случайного текста (более трети от объ-ема сообщения) программа не может корректно оценить "спамерский вес" сообщения.
Более того, спамерам приходится постоянно менять технику обмана статистических фильтров, так как последние весьма быстро обучаются распознавать ухищрения авторов рек-ламных рассылок.
Таким образом проблема борьбы со спамом остается актуальной и требует для своего разрешения внедрения новых методов. Подход к защите должен быть всесторонним и ком-плексным – необходимо сочетать организационные меры с использованием соответствующих технических средств.
Цель работы – создать программный комплекс для эффективной работы с почтовыми серверами и почтовыми ящиками. Для достижения поставленных целей необходимо решение следующих задач:
• провести обзор методов распространения спама и существующих методов борьбы с ним;
• изучить почтовые протоколы с целью выявления их слабых мест;
• сформулировать требования, предъявляемые к программным комплексам для борьбы со спамом;
• разработать алгоритм борьбы с текстовым спамом;
• разработать структуру программного комплекса;
• оценить эффективность разработанных алгоритмов........

Библиографический список
1. Храмцов П. Организация и администрирование почтовых и файловых серверов Internet. - М.:ЦИТ, 2001
2. Левин М. E-mail "безопасная": Взлом, "спам" и "хакерские" атаки на системы электрон-ной почты Internet. - М.: Майор, 2002
3. Минаси М., Графический интерфейс пользователя. Секреты проектирования. М. 1996г.
4. Тихомиров Ю., SQL Server 7.0, разработка приложений. – СПб.; БХВ – Санкт-Петербург 1999г.
5. Уинкуп С. SQL Server 6.5 в подлинике. – СПб.; БХВ – Санкт-Петербург 1998 г.
6. Грабер М., Справочное руководство по SQL. – М.; Лори 1997г.
7. Браун М., Ханикатт Д. HTML 3.2 в подлинике. – СПб.; БХВ – Санкт-Петербург 1998г.
8. Хоумер А. Улмен К. Dynamic HTML: Справочник. – СПб.; Питер 2000г.
9. Браун М., Ханикатт Д. Использование HTML 4.0. – СПб.; БХВ – Санкт-Петербург 2000г.
10. Реляционная модель данных для больших совместно используемых банков данных. Е.Ф. Кодд, СУБД №1 1995г.
11. Джексон Г. Проектирование реляционных баз данных.
12. Информационная безопасность систем управления базами данных. Н.И. Вьюкова, В.А. Галатенко, СУБД №1 1996г.
13. Информационная безопасность – основы. Н.И. Вьюкова, В.А. Галатенко, СУБД №1 1996г.
14. Модель "сущность-связь" - шаг к единому представлению о данных. Петер Пин-Шен Чен, СУБД №3 1995г.
15. Intranet - мифы и реальность Павел Храмцов РНЦ "Курчатовский Институт", Москва, Открытые Системы №4 1997г.
16. Технология клиент-сервер в корпоративных системах на базе M-технологии Алексей Маслов, Открытые Системы №6 1997г.
17. Управление сетями приходит в WebСтив Штайнке, LAN Magazine/Русское Издание №8 1997г.
18. ГОСТ 34.601-90 Информационная технология. Комплекс стандартов на автоматизиро-ванные системы. Автоматизированные системы стадии создания.
19. ГОСТ Р34.980.1-92 Информационная технология. Взаимосвязь открытых систем. Пере-дача, доступ и управление файлом.
20. Перевод Антона Воронина Почтовый стандарт MIME (RFC1521) Статья
21. Andy Gorev Методы борьбы со спамом Статья 28.11.2003 (atmsk.ru/viewtopic.php?t=969)
22. Ольга Лазарева Правовые методы борьбы со спамом: Статья
23. Скудин Александр Microsoft анонсирует новую антиспамерскую технологию (источник www.webplanet.ru);
a. DomainKeys: Proving and Protecting Email Sender Identity (antispam.yahoo.com/domainkeys)
24. Алексей Григорьев В России появилась «Национальная коалиция против спама»
25. Теорема Баеса Статья (ru.wikipedia.org.)
26. Джим Рапоза Браузер Mozilla наполняется новыми возможностями: Статья
27. Семенов Ю.А. Телекоммуникационные технологии - (ГНЦ ИТЭФ)
28. RFC2822 rfc.net
29. Иван Карташев Статья – по материалам сайта GreyListing








Перейти к полному тексту работы


Скачать работу с онлайн повышением уникальности до 90% по antiplagiat.ru, etxt.ru или advego.ru


Смотреть похожие работы


* Примечание. Уникальность работы указана на дату публикации, текущее значение может отличаться от указанного.