在此上下文中研究了用于安全性的机器。存在几种垃圾邮件检测方法，每个垃圾邮件检测方法采用不同的算法来检测不期望的垃圾邮件。但这些模型容易受到攻击。许多攻击者通过以各种方式污染到模型的数据来利用模型。因此，在这种情况下，在这种情况下表现得可能需要在不需要再培训的情况下容易地解除污染数据。在大多数情况下，在大多数情况下，Retringing在过去已经训练到模型的大量数据，这需要再次训练，只需删除少量污染数据，这通常明显小于1％。通过开发所有垃圾邮件检测模型的未读框架可以解决这个问题。在本研究中，无线学习模块集成到基于天真贝叶斯，决策树和随机林算法的垃圾邮件检测模型中。为了评估未经读回的未经读取的好处，通过攻击者的职位和证明模型的漏洞，污染和利用了三种垃圾邮件检测模型。每种情况都显示了准确性和真正阳性率的降低，显示出污染对模型的影响。然后，未经读取的模块集成到模型中，并且污染数据是未解决的;在无线学习后测试模型，可以看到恢复性能。此外，对所有模型的不同污染数据尺寸进行了比较无线学习和再培训时间。在分析调查结果时，可以得出结论，无线学习与再培训相当优于。结果表明，无光，易于实施，易于实施，易于使用，有效。