基于内容与行为特征的反垃圾邮件系统

摘要

邮件过滤技术是反垃圾邮件的重要手段,但足单纯从内容过滤或者行为识别出发,不能有效的杜绝垃圾邮件的泛滥.本文提出了一种基于服务器端的垃圾邮件过滤系统,它通过对垃圾邮件内容和行为两方面进行特征提取,将反映垃圾邮件的特征综合在一起统称为"属性"进行多重侦测.内容过滤方面采用可学习的Bayes算法,行为识别方面则提取垃圾邮件在发送过程中的特征进行有效的阻断.添加客户端自定义处理模块,从而避免了单纯基于IP、信头、信封过滤的规则性太强的缺点,降低将正常邮件判断为垃圾邮件的风险.