垃圾郵件過濾算法研究與實現(xiàn).pdf

1、垃圾郵件作為商業(yè)廣告、病毒、惡意程序或敏感內容的載體，對系統(tǒng)的安全和人們的生活造成嚴重危害，服務提供商和用戶都要花費大量時間去處理這些垃圾郵件，浪費人們大量的時間和財力，因此反垃圾郵件研究具有重要意義。 本文對大量郵件過濾技術和算法進行了研究，總結了它們的優(yōu)點和不足，并在此基礎上提出一種基于郵件內容特征的垃圾郵件過濾方法，該方法從垃圾郵件內容特征入手，通過貝葉斯學習方法對收集到的垃圾郵件訓練集進行學習，得到垃圾郵件特征集，并將其

2、作為過濾器的基礎；由于郵件的內容隨時間和相關主題的變化很大，采用預設關鍵字不能及時地對關鍵詞進行更新，因而過濾的效果也不理想，在本文提出的過濾方法中，關鍵詞庫是自動更新的，這樣就有效地提高了過濾器的適應能力。另外，為了滿足郵件種類不斷增加的現(xiàn)狀，在本文提出的方法中，過濾器還具備擴展能力，如有需要，可以通過功能擴展來完成其它類型的郵件過濾，如圖像郵件的過濾。 本文完成了一個垃圾郵件過濾的原型系統(tǒng)設計。整個過濾過程對于用戶來說是透明

3、的，不會影響用戶的正常網絡行為。系統(tǒng)在報文進行判別之前要進行去重處理，這樣不但可以去除一定數量的垃圾郵件，而且可以有效的降低流量。 在垃圾郵件判別過程中，引入了貝葉斯決策方法，有效降低了垃圾郵件和正常郵件的誤判。 本系統(tǒng)把本網段學習的結果，通過通信模塊傳遞到其它網段的系統(tǒng)，經綜合學習處理模塊提取成相關規(guī)則。對郵件過濾系統(tǒng)配置進行更新，這樣可以及時過濾其它系統(tǒng)中的該類型垃圾郵件。 另外，系統(tǒng)提供了良好的用戶配置和管