基于策略的反垃圾邮件技术--APF
反垃圾邮件技术的原理和技术
反垃圾邮件技术的原理和技术随着互联网的普及，每天都有大量的电子邮件发送和接收，但同时也随之而来的是数量庞大的垃圾邮件。
垃圾邮件给用户带来了很多不便和烦恼，因此，反垃圾邮件技术应运而生。
本文将介绍反垃圾邮件技术的原理和技术。
一、什么是垃圾邮件？垃圾邮件，也称为广告邮件，是指在未经用户同意的情况下，向用户大量发送的未经请求的电子邮件。
垃圾邮件不仅会增加网络流量和服务器负载，而且也会像病毒一样传播，给用户带来安全问题和骚扰。
二、反垃圾邮件技术的原理反垃圾邮件技术是指通过各种技术手段来自动识别和过滤垃圾邮件，并将其拦截、删除或标记。
其原理主要包括以下几个方面：1. 黑白名单过滤黑白名单过滤是最基本的反垃圾邮件技术之一。
黑名单是指收件人能够加入到一个列表中的 IP 地址，域名或电子邮件地址，所有这些列表中的内容都视为垃圾邮件，并自动过滤或标记。
而白名单则是可信来源的域名或邮件服务器的列表，只有白名单中的内容才能通过过滤器。
当然，这种方法的缺陷是无法识别新的垃圾邮件。
2. 模式识别和文本分析垃圾邮件的内容往往带有某些特征和词句。
采用模式识别和文本分析技术可以根据垃圾邮件的内容、结构、格式等信息，自动检测不良邮件。
根据这些特征，可以建立模式库，利用机器学习算法对垃圾邮件进行分类。
3. 邮件头信息检测邮件头包括发件人、收件人、主题、日期、邮件大小等信息。
反垃圾邮件技术可以通过检查邮件头来判断垃圾邮件。
例如，发件人和邮件服务器 IP 地址不匹配、邮件中的主题行与邮件正文不符等。
4. 邮箱维度的判定反垃圾邮件技术可以根据用户邮箱的行为特征来识别垃圾邮件。
例如，一个非常活跃的用户，很少接受来自新用户的邮件，如果突然接受了很多新用户的邮件，那么就有可能是垃圾邮件。
三、反垃圾邮件技术的实现如何实现反垃圾邮件技术？实现反垃圾邮件技术需要通过以下几个方法：1. 垃圾邮件服务器过滤这种方式是基于规则的过滤。
邮件服务器可以设置过滤规则，对收到的邮件进行分类和处理。
飞塔防火墙04-部署反垃圾邮件
• 引言 • 飞塔防火墙04概述 • 反垃圾邮件技术 • 飞塔防火墙04部署反垃圾邮件方案 • 部署效果评估 • 总结与展望
01
引言
背景介绍
随着互联网的普及，电子邮件已成为 人们日常交流和工作的重要工具。然 而，垃圾邮件也日益泛滥，给用户带 来了不必要的困扰和安全隐患。
通过测试结果可以看出，部署飞塔防火墙04后， 反垃圾邮件功能表现优异，有效地提高了企业的 网络安全防护能力。
误判率较低
正常邮件误判率较低，说明防火墙的算法和规则 库较为完善，能够准确地区分正常邮件和垃圾邮 件。
性能稳定
防火墙在处理大量邮件时表现出稳定的性能表现， 能够满足企业对于网络安全的需求。
06
配置流程
准备工作
确保硬件和软件环境满足要求， 包括防火墙设备、网络环境等。
登录配置界面
通过Web浏览器登录飞塔防火墙 04的管理界面。
启用反垃圾邮件功能
在系统设置菜单中，找到反垃圾 邮件功能并启用。
监控与日志分析
定期查看防火墙日志，分析垃圾 邮件过滤情况，以便及时调整配
置。
测试与验证
对配置进行测试，确保反垃圾邮 件功能正常工作。
定期审查
定期审查反垃圾邮件功能的效果，以便及时 调整配置或采取其他措施。
05
部署效果评估
测试方法
模拟垃圾邮件攻击
通过模拟各种垃圾邮件攻击，如恶意 软件、钓鱼网站、欺诈信息等，测试 防火墙的识别和拦截能力。
正常邮件识别
性能测试
评估防火墙在处理大量邮件时的性能 表现，包括吞吐量、延迟等指标。
测试正常邮件是否能正常通过防火墙， 确保正常邮件的识别率。
垃圾邮件不仅占用了大量的网络资源 ，还可能携带恶意软件、病毒等，对 用户的计算机和网络安全构成威胁。
垃圾邮件反垃圾邮件技术的实现方法
垃圾邮件反垃圾邮件技术的实现方法作为网络时代的必要存在，邮件功能大大提升了人们之间的互动体验。
然而，垃圾邮件的出现给用户带来了困扰，每天在不断收到让人感到烦恼的广告、诈骗邮件和机器自动发送的垃圾邮件。
反垃圾邮件技术的出现使企业和个人用户都能够更有效地防范这种威胁。
本文将细致探讨反垃圾邮件技术的各种实现，介绍各种技术的优缺点，以及如何选择适合自己的反垃圾技术。
一、传统的反垃圾邮件技术1.1 黑名单过滤法黑名单过滤法是通过预先存储垃圾邮件发送者的IP地址、URL 以及邮件主题等信息，从而在收到该地址的邮件时将其拦截。
黑名单过滤法相对简单，操作起来较为快捷，但其缺点也同样显著：现今网络中恶意邮件发送者的IP地址等信息更变得比较快，因此黑名单过滤法很容易出现漏网之鱼。
1.2 白名单防御法白名单防御法与黑名单过滤法操作方法不同，它是通过将用户可接受邮件发送者的域名或邮件地址保存在白名单上，在接收邮件的时候依照白名单内容进行筛选。
白名单过滤法相比其他过滤技术少有误判率，准确性较高。
然而，该技术并不能解决所有反垃圾需求，对于新用户或者一些与主流信息不同的发送者，它并不可用。
1.3 限制验证法限制验证法一般是针对发送方，它要求发件人在向大量收信人发送大量邮件前，首先进行Permission request，服务器接收到请求后进行人工验证，避免垃圾邮件的大量发送。
该技术可以有效地避免垃圾邮件，但是也带来了过高的成本以及方便性上的不便。
二、新型反垃圾邮件技术2.1 自适应技术随着垃圾邮件发送量的不断增加，传统的反垃圾技术日渐无力。
针对传统技术的不足，自适应技术也应运而生。
自适应技术通过识别并自动适应恶意邮件的发送方式，降低误判率同时有效过滤垃圾邮件，节省了人工筛选的需要，降低了人工资源成本。
2.2 深度学习技术深度学习技术是指利用多层非线性分类器学习人类思维模式的一种人工智能技术，其核心优势在于“对抗性深度学习”。
电子邮件系统的反垃圾邮件技术解析
电子邮件系统的反垃圾邮件技术解析随着互联网的快速发展，电子邮件已经成为了人们日常生活和工作中不可或缺的一部分。
然而，随之而来的问题是垃圾邮件泛滥，给人们的日常使用带来了很大的困扰。
为了解决这个问题，电子邮件系统开发了一系列反垃圾邮件技术，旨在过滤和阻止垃圾邮件的传递。
本文将对电子邮件系统的反垃圾邮件技术进行解析。
一、内容过滤技术内容过滤技术是最常见和有效的反垃圾邮件技术之一。
它通过分析邮件内容中的关键词、短语、图片等特征，将邮件分为正常邮件和垃圾邮件。
常见的内容过滤技术包括关键词过滤、白名单过滤、黑名单过滤和内容分析等。
1. 关键词过滤关键词过滤是最基础的反垃圾邮件内容过滤技术之一。
系统根据设定的关键词列表，对邮件中的内容进行扫描和匹配。
如果邮件中的关键词与列表中的匹配度超过设定的阈值，就将该邮件视为垃圾邮件。
关键词过滤虽然简单，但是在实际应用中存在一定的限制，因为垃圾邮件发送者可以通过拼写错误、音似替代等方式绕过关键词过滤的检测。
2. 白名单过滤白名单过滤是一种将白名单中的信任用户或邮件服务器作为正常邮件的过滤方式。
只有在白名单中的发件人才能够将邮件正常发送到收件人的邮箱中。
这种过滤方式有效减少了误伤和误判的情况，但是对新的发件人或邮件服务器可能会出现漏检的情况。
3. 黑名单过滤与白名单过滤相反，黑名单过滤将黑名单中的垃圾邮件发送者或邮件服务器视为垃圾邮件，并将其过滤。
这种方式可以过滤掉某些已知的垃圾邮件，但是对于新出现的垃圾邮件发送者会无法有效过滤。
4. 内容分析内容分析技术是目前比较高级的反垃圾邮件技术之一。
它利用机器学习、自然语言处理等技术，对邮件内容进行深入的分析和判断。
通过学习正常邮件和垃圾邮件样本，系统可以自动识别垃圾邮件的特征，并根据特征对新的邮件进行判断。
内容分析技术准确率较高，但是对系统资源消耗较多，需要大量的样本数据进行训练。
二、发件人认证技术为了进一步增强反垃圾邮件的效果，电子邮件系统还开发了发件人认证技术，目的是防止垃圾邮件发送者伪造发件人的身份，提高邮件的真实性和可信度。
反垃圾邮件技术 解决方案及技术探瞻PPT文档共23页
36、如果我们国家的法律中只有某种 神灵， 而不是 殚精竭 虑将神 灵揉进 宪法， 总体上 来说， 法律就 会更好 。—— 马克·吐 温 37、纲纪废弃之日，便是暴政兴起之 时。— —威·皮 物特
38、若是没有公众舆论的支持，法律 是丝毫 没有力 量的。 ——菲 力普斯 39、一个判例造出另一个判例，它们 迅速累 聚，进 而变成 法律。 ——朱 尼厄斯
44、卓越的人一大优点是：在不利与艰 难的遭遇里百折不饶。——贝多人类法律，事物有规律，这是不 容忽视 的。— —爱献 生
41、学问是异常珍贵的东西，从任何源泉吸 收都不可耻。——阿卜·日·法拉兹
42、只有在人群中间，才能认识自 己。——德国
43、重复别人所说的话，只需要教育； 而要挑战别人所说的话，则需要头脑。—— 玛丽·佩蒂博恩·普尔
反垃圾邮件管理系统的设计与实现
反垃圾邮件管理系统的设计与实现反垃圾邮件管理系统是一种用于检测、过滤和管理垃圾邮件的软件系统。
它可以帮助用户有效地阻止垃圾邮件，保护用户的隐私，提高工作效率。
本文将讨论反垃圾邮件管理系统的设计与实现，包括系统架构、算法选择和系统功能。
反垃圾邮件管理系统的架构分为两部分：前端和后端。
前端是用户界面，提供给用户进行设置和管理的功能，如添加白名单、黑名单，设置过滤策略等。
后端是核心处理模块，负责检测、过滤和管理垃圾邮件。
前端和后端通过接口进行通信，实现用户与系统的交互和通信。
在算法选择上，反垃圾邮件管理系统可以采用多种算法来检测和过滤垃圾邮件。
常见的算法包括关键词过滤、贝叶斯过滤、机器学习等。
关键词过滤是基于事先定义的关键词库，对邮件内容进行匹配和判断。
贝叶斯过滤是基于贝叶斯定理，通过训练和统计概率模型来判断邮件的垃圾性。
机器学习是采用机器学习算法，通过对训练集的学习，构建模型来判断和过滤邮件。
系统功能方面，反垃圾邮件管理系统应提供以下功能：1. 邮件过滤：对收到的邮件进行检测和过滤，根据设定的规则和策略，将垃圾邮件自动分类或标记。
2. 白名单和黑名单管理：用户可以自定义白名单和黑名单，加入白名单的邮件将自动通过过滤，加入黑名单的邮件将被直接删除或标记为垃圾。
3. 过滤策略设置：用户可以根据自己的需求和偏好，设置过滤策略，包括关键词过滤、贝叶斯过滤等算法的选择和参数设置。
4. 垃圾邮件管理：用户可以对系统自动判断的垃圾邮件进行管理，包括查看、删除、移动到垃圾箱等操作。
5. 统计和报告：系统应提供统计和报告功能，展示过滤效果，统计垃圾邮件数量和占比等信息，帮助用户了解系统的工作情况。
在实现上，反垃圾邮件管理系统可以使用编程语言如Java、Python等来开发。
可以使用数据库来存储和管理用户设置、邮件信息和过滤记录等数据。
可以使用网络技术如HTTP 协议来实现前后端的通信和交互。
可以使用开源的机器学习库来实现机器学习算法，如TensorFlow、scikit-learn等。
反垃圾邮件网络安全技术研究
反垃圾邮件网络安全技术研究随着互联网的发展，人们越来越依赖网络来进行交流、工作及维护社交关系。
而网络安全问题也日益引起人们的重视。
其中，垃圾邮件问题已经成为用户使用电子邮件时面临的主要的麻烦之一。
针对此问题，反垃圾邮件网络安全技术的研究显得尤为重要。
一、垃圾邮件的定义和危害垃圾邮件，即无关紧要或毫无意义的大量电子邮件，可能包含欺诈，色情或恶意软件等内容。
这些邮件会占用用户的存储空间和网络带宽，还可能包含病毒等恶意软件，危害用户的电脑和隐私安全。
同时，垃圾邮件泛滥也会给企业和机构带来不必要的负担和经济损失。
二、反垃圾邮件网络安全技术的现状反垃圾邮件技术主要有黑名单和过滤器两种方式，黑名单指的是将已知的垃圾邮件地址列表，从邮件服务器的访问地址中屏蔽掉，无法获取邮件地址。
过滤器则是在远端过滤垃圾邮件，同时排出不合法的邮件。
虽然这些技术可以在某种程度上减少垃圾邮件的数量，但存在一些缺陷。
例如，黑名单无法滤除新出现的垃圾邮件地址，而过滤器又有可能误判或漏报。
三、反垃圾邮件网络安全技术的进展近年来，随着机器学习技术的发展，反垃圾邮件网络安全技术也有了新的发展。
机器学习技术可以学习垃圾邮件和有用邮件的区别，并进行智能过滤。
同时，基于行为分析的技术也可以检测垃圾邮件的发件人和收件人的行为模式，进行分类。
四、反垃圾邮件网络安全技术仍需改进尽管反垃圾邮件网络安全技术在不断发展，但仍面临一些挑战。
首先，垃圾邮件的形式不断变化，包括邮件内容、附件类型及格式等，需要技术人员的不断研究。
其次，某些恶意软件可以自动更换发送地址，这增加了检测的难度。
此外，一些动态邮件和HTML格式邮件也比较难以过滤。
五、反垃圾邮件网络安全技术未来的发展方向未来，反垃圾邮件网络安全技术可能会围绕以下方向进行研究：1、提高机器学习技术的准确率，使用人工智能等技术进行更加智能化的垃圾邮件监测和过滤。
2、通过多种检测手段结合，构建完整的反垃圾邮件网络安全技术体系，并不断更新优化。
基于人工智能算法的反垃圾邮件处理技术研究
基于人工智能算法的反垃圾邮件处理技术研究随着互联网的发展，电子邮件已经成为人们生活中不可或缺的一部分。
但是，随着垃圾邮件的增加，我们的电子邮件变得越来越难以管理。
传统的反垃圾邮件技术已经不能满足用户的需求。
因此，基于人工智能算法的反垃圾邮件处理技术研究成为了亟待解决的问题。
一、反垃圾邮件技术的综述反垃圾邮件技术主要包括黑名单过滤、白名单过滤、关键词过滤、规则匹配等方法。
但是，这些方法的缺点也非常明显。
比如，黑名单过滤只能过滤一些已知的垃圾邮件发送人，而无法对新出现的垃圾邮件进行有效的过滤。
白名单过滤则只能保证白名单中的邮件可以被接收，而无法过滤掉其他邮件。
关键词过滤和规则匹配则只能对特定的关键字或规则进行过滤，同样存在着漏报和误报的问题。
二、基于人工智能算法的反垃圾邮件处理技术研究基于人工智能算法的反垃圾邮件处理技术研究主要涉及到机器学习、自然语言处理、数据挖掘等领域。
其中，机器学习是最为主流的解决方案，它可以通过对已知邮件的分类来判断新邮件是否为垃圾邮件。
对于机器学习算法来说，最常用的方法是朴素贝叶斯分类算法。
这个算法基于贝叶斯定理，将每一封邮件分为垃圾邮件和正常邮件两类，并通过统计学习的方法对每一封邮件进行分类。
该算法的优点是可以适应不同用户的需求，规模可以随着需要而不断扩大。
此外，自然语言处理技术也可以帮助机器学习算法更好地分类垃圾邮件。
自然语言处理技术通过对邮件中的语言进行分析，来确定是否垃圾邮件。
例如，如果邮件中出现了诸如“免费”、“优惠”等语言，那么它很有可能是垃圾邮件。
数据挖掘技术也可以用来帮助分类垃圾邮件。
通过分析邮件的各种特征，如发件人地址、邮件主题、附件等，数据挖掘可以更好地发现垃圾邮件的特征，并进行有效过滤。
三、问题与挑战基于人工智能算法的反垃圾邮件处理技术研究仍然面临着许多问题和挑战。
首先，算法的精度需要不断提高，以防止漏报和误报的情况发生。
其次，数据的质量和数量对于算法的精度至关重要。
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APF基本原理(1)
三大部分构成
MTA APF客户端 APF服务端 (浅兰色标记）
外域服 务器 应 答 :reject or accept 处理 SMTP 会话信 息，判定该外域服务 器所发信件是否合法 smtp 请求
SMTPD
APF 服务器
典型的Client/ Server结构
响应
mail box
结果：基于SMTP特征的准确率较 内容过滤（使用Spam Assassin及 自定义的规则）要高。
特征例子
伪造来信人(Sender) 来自Open-relay主机 正文变化多端，但都来自同一个ip 地址 某个时段发送大量邮件 信头缺失或不符合RFC
5000
3000 SMTP特征 SMTP 特征 内容过滤 2000
应用APF的典型例子
S: log show: client [10.2.3.5] connected …… C: Helo S: 220 ESMTP (No Spam) C: mail from:<fake@> S: 250 Ok recipient C: rcpt to:<fake@domain.tld> S: 554 Forgery sender address! sender mx does not match your ip address 504 <> Helo command rejected: helo name does not match your ip address ( APF v1.0 ) client_address helo_name sender
基于策略的反垃圾邮 件技术－－APF
广州市大邮信息科技 何智强
2004-10-18 hzqbbc@
前言
垃圾邮件泛滥成灾！
2003年及2004年垃圾邮件异常猖狂
垃圾邮件层出不穷 形如用特殊字符分隔单词 将文字保存在图片里 html格式等
反垃圾邮件软件依然不足
人工智能算法/DNA算法实现依然复杂 目前识别技术无法与人脑相比 基于内容过滤的算法（如Bayes）对中文的处理能力依然 薄弱。
V2.0
badhelo=DUNNO whitelist=OK dnsbl=fail, blocked by bl.domain.tld, reason: [ip4 addr] string.. mspf=fail, {domain.tld} was not designate [ip4 addr] .. fakehelo=fail, reason: [fqdn] may be forgery for [ip4 addr] ……
只使用SPF记录部分：
使用APF插件或精简之 用户自行开发补丁
APF策略模块：AFS
描述：
AFS（Anti Forgery Sender）用于识别伪造来信人的邮件，作为 MSPF的补充。
功能：
通过综合各种有关信息（DNS，IP地址，HELO信息，whois信息及 PTR，AFS 数据库等）判决，对没有MSPF也没有SPF支持的域名有 效
APF的优势
综合成本低 结构简单 部署简便 能灵活定制 功能强大
APF主要策略模块介绍
Hostname dnsbl+ Ratestat MSBL/SPF+ afs Fakehelo other
APF策略模块：hostname
功能：
校验HELO及信头相关主机名是否合法
非法主机名例子 rsproxy.myhost.local *abc$?-\/! 最新娱乐情报.请进入 SzAvadsuzqp <>@zs%$i95qaw/khs&*I()
优点：
便于向SPF过渡，降低了使用SPF的门槛，对域 名管理员要求低，能对SPF实现前后向兼容，成 本低。
MSPF原理
关键点：变分布数据为集中数据 关键点
SPF domain.tld TXT v=spf1 a mx ip4:192.168.234.0/24 -all
MSPF
domain.tld
.
黑 IP
正面信息 positive
有效 IP
已知黑 IP
非法负面信息 非法负面信息 negative 负面
SPF的不足
SPF依然是草案(Draft) 用户对SPF认知极其有限 SPF涉及DNS修改，部署起 来工程浩大 国内绝大部分域名一定时期 内都无法实施SPF 域名注册/管理商不提供SPF 支持
UCE的SMTP特征
缺乏必需信头的信件(Header-lacking) 不符合RFC中关于电子邮件规定的信件 （RFC-ignorant） 错误的信件标记信息（Header-forgery） 同样内容发送频率（Abnormal-rate）过高 的信件。
APF设计宗旨
APF在设计过程中遵循了如下原则: 集中/半集中式C/S数据交换结构 难度适中的实现技术+良好的构思 使用20%的精力去对付80%的Spam 尽量使用现成的优秀自由软件方案/技术 降低使用难度，提供尽可能高的灵活性
MSPF 记录?
TXT v=spf1 xxxx
下一级别处理
MSBL介绍
定义：
MSBL是一个支持MSPF并可供查询记录在案的域名SPF记录列表
特点：
除了支持MSPF外，还集成了域名黑名单列表及IP地址黑名单列表 （RHSBL+RBL），一个列表多种用途。
Final result
APF 基本原理(2)
V2.0 APF服务端 改进
模块处理相互独立 处理结果最后汇总 相互结果不影响
模块 1
ACT MSG
主程序接口
模块 2
ACT MSG
优点
可进行加权 用户高度定制结果 便于综合分析
模块 3
ACT MSG
模块 N
End Loop
ACTs+MSGs
APF 基本原理(3)
V1.0协议
标签名 request protocol_state protocol_name helo_name sender recipient client_address client_name 描述(绿色为目前支持) 目前只支持一个值：smtpd_access_policy 可能的值：CONNECT, EHLO, HELO, MAIL, RCPT, DATA, VRFY ,ETRN 可能的值：ESMTP 或 SMTP SMTP 客户端的主机名 MAIL FROM阶段的来信人地址 RCPT TO阶段的收件人地址 SMTP客户端的ip地址 SMTP客户端ip地址反解（PTR）
APF策略模块：dnsbl+
描述： 集成了RBL/RBLs及域名黑名单等 功能： 实现了对多个不同类型的rbl/rhsbl的综合查询。 目前支持的RBL站点： (CASA)
1000 0.00% 50.00% 100.00%
统计分析结果(3-10月)
70.00% 60.00% 50.00% 40.00% 30.00% 20.00% 10.00% 0.00%
Mar A pr May Jun J ul Aug Sep Oc t 总计
badhelo badhost dnsbl fakehelo forgery ham overate other
垃圾邮件大量充斥着邮件队列！ 通信中断！损失大量合作机会！ 耗费大量网络资源，年损失几百亿美元！ 我们需要便宜、有效的手段遏止Spam!
NO SPAM！
什么技术可以胜任？
效能好
部署易
成本低
APF can!
APF原理
APF 定义
APF=Antispam Policy Framework 是一种利用综合策略分析SMTP信息，主要 用于对付垃圾邮件的一套框架。 APS=APF Service/System 主要以Client/Server模式对外提供APF完整 支持的服务体系，模式类似于RBL/DNS。
描述： 该模块提供了对SPF的前后向兼容支持，用 于识别邮件是否经过授权发送 特点： 支持标准SPF记录及MSPF记录，并优先采 纳标准SPF记录。可以完美地从MSPF过渡 到SPF
MSPF SPF
MSPF介绍
定义：
MSPF是一个经过小量修改的SPF实现，MSBL则 是对应的查询列表服务，保存了已知没有支持 SPF但已知授权以其域名发送邮件的主机地址的 域名信息。
如何实现前后向兼容SPF?
本质
在SPF未普及前使用 MSPF 同时推广SPF，并保证 优先采信域名的SPF记 录
SPF 记录? Sender=foo.tld Client=10.1.1.3 Helo=smtp.foo.tld foo.tld TXT v=spf1 xxxxxxx
结论：
如果某个域名增加了SPF记 录，那么MSBL记录里的 SPF记录将自动作废
APF策略模块：ratestat
描述： 连接/发送频率监视及统计 功能：
对SMTP会话过程中客户的RCPT或连接频率进行统计及 限制，自动封锁超标IP并能自动解封
实现细节：
内存中使用hash表来保存统计信息 对每台APS客户机都保留一个单独的hash表 多进程之间共享数据
APF策略模块：MSBL/SPF+
APF 客户端
查询
主要运算/处理负载交给APF服务端 客户端非常简单
APF 基本原理(2)
V1.0 APF服务端
软件流水线 串行工作 任一异常即跳出
模块 1
dunno other
主程序接口
模块 2
dunno other
缺点：
只获得某个模块的 判决结果 不能综合判断
模块 3
dunno other
模块 N
APF 基本原理(3)