反垃圾郵件信息過濾技術(shù)研究

　　《反垃圾郵件信息過濾技術(shù)研究》從技術(shù)的角度出發(fā)，在全面、系統(tǒng)學(xué)習(xí)和總結(jié)了國內(nèi)外反垃圾郵件領(lǐng)域的新成果的基礎(chǔ)上，深入、全面地研究了反垃圾郵件信息過濾技術(shù)，取得了以下若干創(chuàng)新和成果。《反垃圾郵件信息過濾技術(shù)研究》的主要創(chuàng)新和貢獻(xiàn)包括以下幾個方面。1.歸納總結(jié)了當(dāng)前垃圾郵件采用的新的抗過濾的方法和手段。垃圾郵件發(fā)送者為了讓垃圾郵件逃避各種垃圾郵件過濾，不斷變化更新欺騙過濾器的方法和手段，目前簡單的過濾方法已經(jīng)無法有效地過濾垃圾郵件。《反垃圾郵件信息過濾技術(shù)研究》在學(xué)習(xí)了國內(nèi)外相關(guān)資料和研究了大量近期垃圾郵件樣本后，歸納總結(jié)了當(dāng)前垃圾郵件發(fā)送者常采用的欺騙手段和方法，及其它們的特點，以便有的放矢，更有效地反垃圾郵件。2.提出了一種基于內(nèi)容的MNNB垃圾郵件過濾算法。MNNB算法應(yīng)用Markov鏈改善了NaIve Bayes垃圾郵件過濾算法中的詞條之間相互獨立的缺陷，并假設(shè)句與句之間是獨立的，來簡化算法的計算量。實驗顯示MNNB算法提高了Nalve Bayes算法的準(zhǔn)確率和查全率，并且由于該算法不需要分詞，對過濾不同語言的垃圾郵件具有更好的適應(yīng)性。3.提出了一種基于內(nèi)容的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過濾算法。LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是先把郵件細(xì)分成具體的類別，然后再根據(jù)用戶的定義，把具體的類別規(guī)約成垃圾類郵件和正常類郵件。LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法克服了垃圾郵件具體類別寬泛、特征離散的問題，提高了垃圾郵件識別的準(zhǔn)確度，并且該算法可根據(jù)用戶對垃圾郵件范圍的不同定義，來劃分垃圾郵件和正常郵件。4.提出了一種基于特征的近似垃圾郵件檢測算法-ASD算法。針對網(wǎng)絡(luò)中存在大量重復(fù)、近似的垃圾郵件，利用ASD算法生成的特征，高效地查詢收到郵件。ASD算法以句為單位，作為SHA1函數(shù)的參數(shù)，計算其哈希值，然后將獲得的哈希值排序，生成每個已知垃圾郵件的特征。比較新郵件的特征與已知垃圾郵件特征的近似度，來判斷該郵件是否為垃圾郵件。5.構(gòu)建了一個基于URL垃圾郵件快速過濾的模塊。當(dāng)前相當(dāng)一部分垃圾郵件簡單地給出某“黑網(wǎng)頁”的URL地址，起到間接宣傳廣告的作用，而能有效地逃過現(xiàn)有的垃圾郵件過濾方法的過濾。針對此類垃圾郵件，采用基于URL的過濾，能有效過濾此類垃圾郵件，是其他垃圾郵件過濾算法的有效補(bǔ)充。6.構(gòu)建了一個基于郵件服務(wù)器端的、多層次的垃圾郵件過濾系統(tǒng)——Spam Sweeper。Spam Sweeper系統(tǒng)集合了DNS反向查詢、公有、私有黑白名單、詢問／響應(yīng)、基于URL的過濾、基于特征的ASD算法、基于內(nèi)容的LVQ神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和MNNB算法多種方法，各種方法之間相互協(xié)作、互相補(bǔ)充，形成一個準(zhǔn)確、快速、高效、易管理和滿足不同個性化要求的反垃圾郵件過濾系統(tǒng)。

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