垃圾短信实验报告详细版

2023垃圾短信报告引言垃圾短信是指那些以营销为目的的、未经用户同意发送的短信信息。

这种短信不仅浪费用户的时间和手机流量，还给用户带来骚扰和不适。

为了保护用户的权益，各国政府和电信运营商都采取了一系列的措施来打击垃圾短信。

本文将对2023年的垃圾短信情况进行分析和报告，并介绍相关的防护措施。

垃圾短信数量统计根据我们的调查数据，2023年共收到垃圾短信约50亿条，相比于去年的40亿条有了明显的增长。

这个数字显示了垃圾短信问题的严重性，需要采取更加有力的措施来应对。

垃圾短信分类根据短信的内容和目的，我们将垃圾短信分为以下几个类别：1.营销推广类：这类短信多数来自各类商家，宣传销售产品或服务，包括房产、保险、贷款等。

这些短信通常具有极高的数量，用户普遍对其感到烦恼。

2.诈骗类：这是一种非常危险的垃圾短信，骗子通过短信推送虚假信息，引诱用户点击，从而获取用户的个人信息、银行账户等敏感内容。

这类短信给用户带来经济损失和隐私泄露的风险。

3.色情信息类：这类短信包含色情、淫秽、低俗等内容，传播淫秽色情信息，不仅有悖社会道德，而且对未成年人也带来了不良影响。

4.恶意推广类：这类短信通过各种手段推送恶意广告，如传播病毒、木马软件链接等，给用户的手机安全带来威胁，甚至导致用户的个人信息泄露。

防护措施面对垃圾短信的泛滥，各国政府和电信运营商采取了以下一些防护措施：1.法律法规的制定：各国政府出台相关法律法规，对垃圾短信做出明确的规定，并设立相应的处罚制度。

这些法律法规为打击垃圾短信提供了依据和支持。

2.短信过滤系统：电信运营商引入短信过滤系统，对疑似垃圾短信进行识别和拦截。

这些系统通过机器学习和文本分析等技术手段，能够高效地过滤掉大部分垃圾短信。

3.用户举报机制：电信运营商鼓励用户积极举报垃圾短信，建立了用户举报平台。

一旦有用户举报某个号码存在垃圾短信行为，电信运营商会对该号码进行调查，并根据调查结果采取相应的处罚措施。

校园手机短信陷阱问题的调查报告一、前言短信的出现既让手机用户节省了部分花费，也让短信传情成为一种时尚，手机短信息(SMS)在全世界飞速发展。

与此同时，与手机短信有关的问题也越来越受到人们的关注。

一份来自《新周刊》的调查结果显示，20到25岁年龄是短信使用比例最高的群体，达到89％，而大学生正好契合这个群体的年龄特征。

手机短信已经成为大学校园一族使用频率最高的联系交流方式。

作为新型的交流方式，手机短信给我们带来了许多便利，但但同时也带来了一系列让人烦恼的问题。

一些短信陷阱让许多人的花费“莫名其妙”地消失。

“短信陷阱”、“垃圾短信”等，严重地干扰甚至破坏了我们生活原有的平静。

尤其是一些不法分子利用短信传播快、成本低的特点，实施短信诈骗，造成了极坏的社会影响。

鉴于此，进行手机短信陷阱问题的调查，对同学们的身心健康有着重要的作用。

我们结合毛概课关于深入学习实践科学发展观的精神，我们开展了有关大学校园手机短信陷阱问题的调查。

活动的主要目的是通过对于这一社会问题的调查，了解有关短信陷阱的问题，提高防范短信陷阱的意识，践行实事求是的科学理念，在具体实践中寻找具体可行的解决方案，增强我们发现问题解决问题的实践动手能力。

二、实践内容1、调查时间：2010年10月~11月2、调查地点：广西玉林师范学院、移动公司玉林分公司3、调查对象：在校大学生、玉林移动公司投诉客服人员4、调查内容：关于在校大学生的遇到的短信陷阱的问题5、调查方法：该调查以问卷调查、采访调查为主6、调查小组成员组成：中本901班林雪雁韦露陆霞7、调查小组组织结构和具体分工：组长：林雪雁主要负责调查报告整体结构的规划整理，同时分配各项任务，督促组员配合完成实践调查报告组员：韦露负责调查问卷以及采访问题的设计和整理总结，配合组长的各项工作。

陆霞负责整理归纳各项问题，并寻找探讨相关解决问题的方案协调整组的工作。

三、实践过程首先，我们了解了有关手机短信陷阱的相关概念和定义。

2014年春运垃圾短信、骚扰电话报告2014年春运期间垃圾短信持续泛滥，新型诈骗短信、诈骗电话层出不穷，并呈现与平时不一样的波动趋势。

基于腾讯手机管家服务的腾讯移动安全实验室针对2014年1月15日至2月6日这个春运特殊时间段的垃圾短信发展趋势做出了如下专项研究。

腾讯移动安全实验室监测到，在2014年春运期间（1月15日至2月6日），全国手机用户举报垃圾短信总数为3192.13万条，平均每天举报条数为133万条，相对于春运前两周，日均举报量有所降低。

由于跨省人口迁移因素，加之运营商加大针对垃圾短信的整治力度，全国腾讯手机管家用户针对垃圾短信、骚扰电话举报总量均呈现下降趋势。

而与此同时，诈骗短信占据比例却达到垃圾短信总量的10.13%，可见，在2014年春运期间，诈骗短信依然猖獗。

第一章2014年春运垃圾短信总体概况2014年春运期间（1月15日到2月6日），全国手机用户日均举报垃圾短信条数为133万条。

而在1月1日至1月15日期间,日均举报垃圾短信169.7万。

相对于春运前两周，2014年春运期间手机用户日均举报垃圾短信下降21.6%。

1.1 2014年春运垃圾短信举报微数据2014年1月15日单日用户举报垃圾短信总量达到175.2万，是2014年春运期间单日举报垃圾短信最大值。

1月23日垃圾短信举报量为108.7万，是春运期间单日举报最低值，总体而言，整个春运期间垃圾短信举报趋势呈现平稳震荡波动，相对春运前两周则呈现一定下降趋势，体现运营商整治垃圾短信初见一定成效，也与春运期间垃圾短信发送者各项业务暂时处于静歇状态紧密相关。

2014年春运期间，用户举报垃圾短信各项占比情况分别为：广告类占比达到83.3%，诈骗类垃圾短信占比为10.13%、违法类垃圾短信占比2.31%、其他类占比4.26%。

相对于平时，广告类垃圾短信呈小幅降低，而诈骗类垃圾短信占比却迅速增长。

在广告类垃圾短信中，网店电商、网络服务、房产促销类垃圾短信分别位居前四,占广告类比例分别为21.06%、14.29%、13.12%、12.3%。

垃圾短信实验报告垃圾短信实验汇报◆大城小事5月28日至6月28日，收藏手机里的所有垃圾短信，得出如下在第Ｎ次深夜被广告短信惊醒以及第Ｎ次收到类似于“洗浴中心大酬宾”、“偷窥设备推销”及“私家侦探为您服务”等具有暗昧字眼的短信后，我从开始的啼笑皆非转而变成愤然了。

四周的人却是一副幸灾乐祸的表情，他们说，无风不起浪，你得反思一下你的行为轨迹了。

于是，我的“反思”行动就这样正式拉开序幕：以一个月的时间为期限，收藏手机里的所有垃圾短信，然后按照统计学的方法对它们归类总结归纳，以期看看一个正常的朝九晚五的上班族终究能被多少、何品种别的短信骚扰，以科学的论断封住大家的嘴。

实验时间为5月28日至6月28日，手机中收到涉及机票打折、商场促销信息、银行虚假消费汇报、房地产广告及其他千奇百怪的信息共40条，频率为一天条，最多的一天短信到达了5条，同一内容的短信反复率到达4次。

机票打折信息是这里面的重头，几乎占到了1/3。

内容大多一样，底限是3折起7折止，城市多为热门。

因为在这个月里我需要飞一次，于是按照短信上的号码一一进行查询过，得到的答复基本上一致，3折确实存在，都是隐藏在热门城市中最不起眼的冷门地点，或者就是被告知3折的机票早就卖完了，而我所查询的城市机票大多在7⑻折之间，和窗口卖出的价格无异。

还有一种就是需要议价的机票，说是在争取然后让我等消息，结果就是石沉大海了。

如此看来，你当然不能说人家是虚假广告，但是真正的低价格你一个也拿不到。

排在第二位的是商场促销信息，这个不能全怪人家，因为我申请了Ａ商场的贵宾卡，适时地收到活动信息也是天经地义，只是除掉Ａ商场之外，还附送了我Ｂ、Ｃ、Ｄ商场的相关信息。

于是有理由疑心我的个人信息从Ａ商场被心怀叵测地转移了。

还好以上两类信息在某种程度可以起到一定帮助，虽然略显聒噪一些，但还不至于愤慨；可接下来的就有些纯属骚扰了。

银行虚假消费通知短信已经被曝光了好几个月了，现在居然还能零散地收到，大多是异地消费，金额在3000元以上。

基于机器学习的垃圾短信过滤技术研究随着移动互联网的发展和普及，手机用户接收短信的数量越来越多，其中不乏大量的垃圾短信，给用户带来了很大的困扰。

传统的垃圾短信过滤技术主要是基于规则的模式匹配，但这种方法的有效性受限于规则的覆盖范围和精度，同时也存在误判和漏判的问题。

机器学习技术的应用为垃圾短信过滤带来了新的解决方案。

1、机器学习介绍机器学习是人工智能领域的重要分支，是研究计算机如何模拟人类学习的方法和过程。

机器学习可以自动对数据进行分类、聚类、预测和优化等任务，其核心思想是通过利用已有的数据进行训练和学习，形成模型，并通过模型对新数据进行预测和处理。

2、垃圾短信过滤技术概述垃圾短信是指没有用户明确请求的广告、推销、欺诈等短信信息，这些信息通常是不良商家或不法分子利用短信通道进行的。

传统的垃圾短信过滤技术主要采用基于规则的方法，即通过人工定义规则或特征模式，对短信进行分类和过滤。

但规则模式存在不可靠性、复杂性和覆盖性等问题，同时垃圾短信的特征和形式也在不断变化，导致规则模式跟不上变化速度。

3、基于机器学习的垃圾短信过滤技术研究现状基于机器学习的垃圾短信过滤技术成为当今的研究热点。

这种方法不依赖于特定规则和模式，而是通过训练数据和算法模型实现短信的分类。

目前，常见的机器学习算法包括朴素贝叶斯、决策树、支持向量机、神经网络等。

具体应用到垃圾短信过滤技术当中，也有不同的算法方案，如基于文本特征的机器学习模型、结合语义的机器学习模型、结合时间、空间和用户行为特征的机器学习模型等。

4、挖掘垃圾短信特征机器学习模型的核心是训练数据，只有合理有效的训练数据才能训练出合理有效的模型。

在垃圾短信过滤技术中，特征的挖掘是非常关键的。

一般来说，垃圾短信的特征分为文本特征、语义特征、时间特征、空间特征、用户行为特征等几个方面。

文本特征：短信的长度、关键词、词频、词性、语气等都是可以作为文本特征的重点。

语义特征：通过自然语言处理技术，短信的语义信息可以被抽象出来，如短信所涉及的产品、服务或商品等。

垃圾的调查实践报告5篇垃圾的调查实践报告篇1随着人口的增长，生活垃圾越来越多。

很多国家和地区都进行焚烧垃圾以缓解垃圾堆积成山。

甚至将某些垃圾填埋！这些处理不当的方法不但使河流污染，还危害人类的健康。

人们为了解决这一问题，便采取垃圾分类的方法，以下是我的调查情况。

1、生活垃圾分类情况。

为了让垃圾分类成为人们生活中的习惯，我调查了一下小区的垃圾分类情况。

以询问生活垃圾分类实施情况和实施中存在的问题。

调查时间：20xx年2月2日~2月4日。

调查地点：滨河花园小区北区5号楼3单元。

调查内容：此单元居民对垃圾的分类及重视情况。

形式：拍照并采访居民调查结果：经精确计算，发现居民有10%特别重视生活垃圾分类并用心整理生活垃圾。

40%的人认为无所谓，总是什么厨房垃圾厕所垃圾一起兜。

20%的人认为这不关他的事，让垃圾场整理就行了。

30%的人想用心整理，但不知道如何整理。

2、垃圾分类。

垃圾分类顾名思义就是将不同种类的垃圾分别归类。

根据垃圾的成分构成、产生量，结合本地垃圾的资源利用和处理方式来分类。

垃圾分为四种，分别为有害垃圾，其他垃圾，可回收物，餐厨垃圾。

可回收垃圾一般装纳废纸、废金属、塑料瓶等等这些可以循环利用的垃圾；有害垃圾则是废电池、手机这些对环境与人体有害的垃圾；厨余垃圾便是一些做饭吃饭剩下的瓜果蔬菜等等；其他垃圾则是不属于以上三种之外的垃圾，比如烟，衣服等等。

3、分类宣传和扩大在社区中，电梯里面就可看见垃圾分类的宣传，显目的红纸印着黑字，就挂在电梯按钮的旁边，用来提醒人们。

每一个业主也都有收到物业发来垃圾分类的短信，提醒人们垃圾分类的重要性。

4：居民的垃圾分类现状：据我这些天的观察，居民们垃圾分类的情况并不是很理想，垃圾桶内也有不少不属于这里面的垃圾，垃圾桶满了甚至不满的时候，也可以看见垃圾桶外面散落着各种垃圾，有时候臭气蔓延，导致人们经过呼吸也难受，在分类这一方面，我们还有待改善。

5、我的想法与思考。

我认为垃圾分类是我们每个人应该做的事情，是我们应尽到的责任。

垃圾短信数据挖掘论文1垃圾短信治理面临的调整目前的垃圾短信过滤的方法主要有黑名单和白名单监控技术，但是短信中心对黑白名单处理数量有上限要求；基于关键字的过滤技术，但是这种技术不能灵活识别和更新关键字；基于内容的过滤技术，可分为基于规则的过滤和基于概率统计的过滤；基于数据挖掘方法的垃圾短信用户识别，目前基本上都使用IBMSPSSModeler平台的决策树和逻辑回归经典算法识别垃圾短信用户，由于选取的建模数据不全面以及算法本身各自存在不足使得建模效果受到影响。

为建立白名单和科学封堵模型相结合的垃圾短信治理模式，实现精细化、行为级、高效性的垃圾短信治理，本方案提出了基于客户综合特征分析的垃圾短信治理技术方案：基于随机森林分类的垃圾短信用户预测模型。

通过客户入网属性，客户通信行为信息、客户账单信息等多个维度构建模型，对垃圾短信号码进行识别和治理。

相比传统基于短信内容识别、发送量控制的事中控制，本系统能够进行垃圾短信发送行为预测，配合垃圾短信拦截系统将垃圾短信在未形成大规模发送前拦截。

实验结果证明该模型能够有效的识别垃圾短信号码，对监控系统拦截垃圾短信起到很好的辅助作用。

2大数据挖掘的原理与优势大数据是指数据量很大（一般是TB到PB数量级）的巨量资料，无法通过主流软件工具，在合理时间内完成数据处理并获取有价值的信息。

数据大多以非结构化或者半结构化数据为主，大数据具有4V特点：Volume、Velocity、Variety、Veracity。

大数据处理的一般思路是数据压缩、数据抽样、数据挖掘等。

数据挖掘是一种新的信息处理技术，其主要特点是对商业数据库中的大量业务数据进行抽取、转换、分析和其它模型化处理，从中提取辅助商业决策的关键性数据。

利用数据挖掘进行数据分析常用的方法主要有分类、回归分析、聚类、关联规则、推荐系统等，它们分别从不同的角度对数据进行挖掘。

大数据挖据的数据源和处理方式对比。

3数据挖据流程和模型选取3.1数据挖掘的主要流程数据挖掘主要包括以下6大步骤。

关于伪基站恶意发送垃圾短信的报告近期在南昌、赣州等地区发现流动“伪基站”，不法分子利用伪基站不但非法收集移动用户信息（imsi、imei），向用户发送大量垃圾短信，同时还严重干扰我公司的通信网络，导致用户脱网和掉话等问题，引发批量客户投诉。

一、伪基站及伪基站短信系统介绍伪基站是假冒现网移动通信网络，利用其信号强度、位置区等参数设置，诱骗用户在其覆盖区域内接入，获取用户位置更新消息中imsi和imei等信息，伪基站在获取用户信息后可通过设置使移动手机快速断网，或待用户离开其覆盖区域后再登记到现网移动网络。

伪基站的新变种“伪基站短信系统”，不法分子不但利用伪基站收集用户信息，还利用伪基站恶意发送垃圾广告短信，当用户进入伪基站覆盖区域时，用户在伪基站下会位置更新成功，然后伪基站给用户发送垃圾短信，用户接收短信成功后，可通过设置使手机快速和伪基站断网注册到正常的移动网络。

二、流动“伪基站”的特点1、使用与我公司相同的mcc-460、ncc-00、bcch（与周边某一移动基站bcch相同），lac 码使用非移动现网使用的lac。

目前仅影响gsm手机。

2、cr0设置大，c2值大，使用户优先向其重选。

3、重选后，用户进行位置更新并成功，“伪基站”收集用户的imsi和imei，并在信道释放前直接发送垃圾短信；4、“伪基站”发送垃圾短信后，自动变换lac，迫使用户进行第二次位置更新，并拒绝用户的位置更新请求，用户脱网。

5、用户重新选网，回到移动网络。

6、“流动”伪基站体积小，可架设在汽车、电瓶车后备箱内，不法分子开车在人流密集区域移动发送短信。

三、流动“伪基站”的危害1、非法收集用户的imsi和imei，对用户信息安全造成危害。

2、大量发送垃圾短信，可模拟任何用户号码给伪基站覆盖区域内用户发送垃圾短信，且在我网内查不到任何短信发送记录，若被不法分子用来发送反动言论，后果不堪设想。

3、流动“伪基站”多位于密集城区，造成大量移动用户脱网。

一、实验背景随着信息技术的飞速发展，网络安全问题日益突出。

敏感信息泄露事件频发，对个人隐私、国家安全和社会稳定造成严重威胁。

为了提高对敏感信息搜集的能力，本实验旨在通过合法途径，对敏感信息搜集方法进行实践和探索。

二、实验目的1. 了解敏感信息搜集的基本原理和方法。

2. 掌握使用合法工具进行敏感信息搜集的技能。

3. 提高对网络安全风险的认识，增强信息安全意识。

三、实验内容1. 实验环境准备- 操作系统：Windows 10- 浏览器：Chrome- 工具：搜索引擎、网络爬虫、社交媒体分析工具等2. 敏感信息搜集方法（1）公开信息搜集- 利用搜索引擎，通过关键词搜索，搜集公开可获取的敏感信息。

- 利用社交媒体分析工具，分析用户发布的信息，挖掘潜在敏感信息。

（2）暗网信息搜集- 使用暗网搜索引擎，搜集暗网上的敏感信息。

- 利用网络爬虫，对暗网网站进行深度挖掘，获取更多敏感信息。

（3）内部信息搜集- 利用钓鱼网站、恶意软件等手段，获取目标系统的内部信息。

- 通过社交工程，获取目标人员的信息。

3. 实验步骤（1）公开信息搜集- 使用关键词“个人信息泄露”、“企业内部资料”等，在搜索引擎中搜索相关信息。

- 分析搜索结果，筛选出有价值的信息。

（2）暗网信息搜集- 使用暗网搜索引擎，如Tor Browser，搜索敏感信息。

- 利用网络爬虫，对暗网网站进行深度挖掘。

（3）内部信息搜集- 设计钓鱼网站，诱导目标人员填写个人信息。

- 通过社交工程，获取目标人员的信息。

四、实验结果与分析1. 公开信息搜集通过搜索引擎，搜集到大量公开可获取的敏感信息，如个人身份证号码、银行卡信息、企业内部资料等。

2. 暗网信息搜集在暗网搜索引擎中，发现大量涉及毒品、黑客攻击、非法交易等敏感信息。

利用网络爬虫，进一步挖掘出更多暗网网站，获取更多敏感信息。

3. 内部信息搜集通过钓鱼网站，成功获取目标人员的个人信息。

通过社交工程，获取目标人员的企业内部资料。