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提出一种针对社会工程学邮件的检测方法,对包括钓鱼邮件、含有XSS攻击脚本的邮件以及附件被挂马邮件等进行了特征分析,采用朴素贝叶斯分类器对攻击邮件和普通邮件进行机器学习,使得分类器可以对未知邮件的类别进行判断.仿真结果表明,该方案能够有效的检测社会工程学攻击邮件,邮件召回率显著提高,准确率也有一定程度的改善.