垃圾邮件的过滤与处理开题报告
基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术研究的开题报告
基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术研究的开题报告1.研究背景和意义随着互联网技术的不断发展，垃圾邮件的数量呈现出越来越多、越来越严重的趋势。
垃圾邮件对用户的日常工作和生活造成了极大的困扰，甚至有可能给用户的信息安全带来隐患。
因此如何高效、准确地过滤垃圾邮件，成为当今互联网领域的热门研究课题之一。
目前，传统的垃圾邮件过滤技术主要采用的是基于规则、基于机器学习等技术，这些技术虽然在一定程度上减少了垃圾邮件的产生，但是效果并不十分理想，容易造成误判和漏判等问题。
因此，需要寻找更加准确、高效的垃圾邮件过滤技术。
基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术是近年来新兴的研究方向，具有很大的研究价值和实用意义。
该技术通过分析用户的兴趣爱好，针对性地过滤垃圾邮件，并且可以根据用户的反馈进行智能修正，从而提高过滤的准确率和效率。
2.研究内容及思路本课题旨在探索基于兴趣认知的垃圾邮件过滤技术的研究方法和应用实现。
具体研究内容包括以下几个方面：（1）兴趣爱好建模。
通过对用户在互联网上的行为数据进行分析，建立用户兴趣爱好的模型，为后续的垃圾邮件过滤提供基础数据支持。
（2）垃圾邮件特征提取。
通过对已知垃圾邮件的特征分析，提取垃圾邮件中的关键特征，为后续的过滤提供依据。
（3）基于兴趣认知的垃圾邮件过滤算法设计。
将用户兴趣爱好数据和垃圾邮件特征数据结合起来，设计基于兴趣认知的垃圾邮件过滤算法，实现针对性过滤。
（4）算法优化和实现。
对设计的算法进行优化，并实现成系统，进行实际应用测试和效果评估。
3.预期研究成果和意义本研究的预期成果主要包括：（1）兴趣认知模型的构建和兴趣爱好的提取方法：基于对用户在互联网上的行为数据进行分析，得到用户的兴趣爱好模型，同时提出进行兴趣爱好提取的方法。
（2）基于兴趣认知的垃圾邮件过滤算法：基于用户兴趣模型和垃圾邮件特征等数据，提出基于兴趣认知的垃圾邮件过滤算法。
（3）系统实现及效果评估：将研究的算法实现成系统，并进行真实的应用测试和效果评估，验证算法的实用性和效果优劣。
基于内容的垃圾邮件过滤技术的研究的开题报告
基于内容的垃圾邮件过滤技术的研究的开题报告一、研究背景随着电子邮件的普及，垃圾邮件问题也越来越突出。
垃圾邮件不仅占据了用户的宝贵时间和网络带宽，还可能传播病毒、欺诈等有害信息。
因此，对垃圾邮件的过滤技术进行研究，是当前亟待解决的问题。
目前，常见的垃圾邮件过滤方法包括黑白名单、基于规则的过滤和基于内容的过滤。
其中，基于内容的过滤方法是一种比较有效的过滤方式，能够根据邮件内容的语义特征，对垃圾邮件进行识别和过滤。
二、研究目的本研究旨在基于内容的垃圾邮件过滤技术进行深入研究，探究其实现方案和优化策略，以提高过滤效率和准确率。
三、研究内容和方法本研究计划通过对邮件内容中的文本、图片、链接等多元素的特征提取，结合机器学习算法，建立一套基于内容的垃圾邮件过滤模型。
具体步骤包括：1. 对邮件内容进行解析，提取文本、图片、链接等元素。
2. 对文本内容进行分词、去除停用词等预处理，以提取关键词。
3. 对图片进行特征提取，如颜色直方图、纹理特征等。
4. 对链接进行分析，判断是否为垃圾链接。
5. 将不同元素的特征进行融合，建立垃圾邮件过滤模型。
6. 针对模型进行优化，如调节算法参数、增加训练数据、采用集成学习等策略。
四、研究意义通过本研究，有望探究出一套高效、准确的基于内容的垃圾邮件过滤技术，为人们的网络生活提供更加安全、便捷的保障。
同时，本研究也将为相关领域的科学研究提供新思路和实践指导。
五、研究进度计划本研究预计将于X年X月开始，经过前期的资料搜集和文献调研，确定研究方法和技术路线。
接下来，将进行数据采集、特征提取和模型建立等计算处理工作，在模型的训练和演化过程中，随时进行优化策略的调整和性能指标的评估。
本研究将在X年X月完成，并形成一篇具有较高学术水平和实际应用价值的科研论文。
垃圾邮件处理模型的研究与应用的开题报告
垃圾邮件处理模型的研究与应用的开题报告一、选题背景随着互联网的不断发展，人们的日常邮件接收量越来越多，而其中不可避免地还会夹杂着大量的垃圾邮件，这不仅会占用用户的存储空间和带宽资源，更会严重影响用户的工作和生活效率。
为了解决这一问题，学界和工业界普遍采用了垃圾邮件过滤的方法，通过自动识别和分类来将垃圾邮件从用户的收件箱中自动过滤掉。
当前，基于机器学习、深度学习和自然语言处理等技术的垃圾邮件过滤算法已经取得了非常好的效果，但是由于各种原因，这些算法仍然存在一定程度的误判和漏判等问题。
因此，对垃圾邮件处理模型进行研究和应用，进一步提升其准确性和可靠性，具有重要的实际意义。
二、选题意义1. 解决用户的垃圾邮件问题，保护用户的隐私和信息安全。
2. 提升垃圾邮件过滤算法的准确性和可靠性，降低误判和漏判的概率。
3. 推动垃圾邮件过滤技术的发展和创新，进一步优化整个邮件系统的性能和效率。
三、研究内容本课题旨在探究基于深度学习和自然语言处理技术的垃圾邮件处理模型，具体研究内容包括：1. 收集和整理垃圾邮件样本数据，建立垃圾邮件分类的训练集和测试集。
2. 基于深度学习模型（如神经网络、卷积神经网络、循环神经网络等），设计和实现垃圾邮件的分类模型。
3. 利用自然语言处理技术，对邮件文本进行预处理和特征提取，为分类模型提供更好的输入数据。
4. 针对分类模型可能存在的问题和缺陷，通过调整模型参数和结构等手段，进一步提升模型的准确性和可靠性。
5. 实现垃圾邮件分类模型的部署和应用，对实验结果进行分析和评估。
四、研究方法本课题主要采用以下研究方法：1. 数据采集和整理：从互联网上收集垃圾邮件样本数据，并对其进行处理和整理，构建有效的训练集和测试集。
2. 模型设计和实现：采用深度学习算法设计和实现垃圾邮件分类模型，并根据实验结果进行调优和改进。
3. 数据预处理和特征提取：利用自然语言处理技术对邮件文本进行预处理和特征提取，为分类模型提供更好的输入数据。
基于ARTMAP神经网络的垃圾邮件过滤研究的开题报告
基于ARTMAP神经网络的垃圾邮件过滤研究的开题报告一、研究背景和意义随着互联网的普及，垃圾邮件成为了我们日常工作和生活中的困扰。
传统的垃圾邮件过滤方法主要是基于规则或者是常见的关键字，这种方法容易遭受黑客攻击而变得无效。
针对这种情况，利用神经网络模型处理垃圾邮件成为了新的研究方向。
这种方法在处理垃圾邮件时能更加准确快速，而且在不断学习的过程中可以提高过滤的准确率。
因此本研究将基于ARTMAP神经网络对垃圾邮件进行分类和过滤的研究，以提高垃圾邮件过滤的效率和准确率。
二、研究内容1. 研究现有的垃圾邮件过滤方法以及各种垃圾邮件的特点；2. 研究ARTMAP神经网络的原理、方法和应用；3. 建立垃圾邮件数据集并进行数据预处理；4. 进行ARTMAP神经网络的训练和测试，并对其分类性能进行评估；5. 对研究结果进行分析和总结，寻找优化方向以提高垃圾邮件过滤的效率和准确率。
三、研究方法本研究将采用以下研究方法：1. 文献调研法：通过查阅相关文献，分析和比较不同的垃圾邮件过滤方法和神经网络模型的优缺点；2. 实证研究法：利用已有的邮件数据集，进行数据准备，训练神经网络模型，并测试其分类性能，评估其准确率、召回率等评价指标；3. 统计分析法：对实验结果进行统计分析，发现与总结实验结果中存在的问题，并提出优化方案，以进一步提高垃圾邮件过滤的效率和准确性。
四、研究预期成果本研究主要预期成果是：1. 掌握垃圾邮件过滤的基本原理和现有方法；2. 理解ARTMAP神经网络的思路和应用环境；3. 建立垃圾邮件数据集，并完成数据预处理；4. 利用ARTMAP神经网络模型进行垃圾邮件分类和过滤，并评估其分类性能；5. 分析实验结果，总结存在的问题和优化方向以提高垃圾邮件过滤的效率和准确率。
五、研究进度安排本研究计划在以下时间段内进行：1. 第1-2周：研究垃圾邮件过滤的基本原理和现有方法以及ARTMAP神经网络的原理和应用；2. 第3-4周：建立垃圾邮件数据集，并完成数据预处理；3. 第5-6周：进行ARTMAP神经网络的训练和测试，并对其分类性能进行评估；4. 第7-8周：对研究结果进行分析和总结，并提出优化方案；5. 第9-10周：完善实验报告，并进行答辩准备。
二维垃圾邮件过滤模型研究的开题报告
二维垃圾邮件过滤模型研究的开题报告一、研究背景和意义随着网络技术的不断发展，互联网成为人们生活和工作中必不可少的一部分。
创新型网络通信技术的发展，成为推动互联网经济快速发展的主要推动力。
而垃圾邮件则是互联网中常见的骚扰，会严重影响个人的正常工作和生活。
因此，开发有效的过滤垃圾邮件的算法和模型成为极为重要的课题。
目前，垃圾邮件过滤主要采用的是基于二元分类的模型，即将邮件分为垃圾邮件和正常邮件两类。
然而，许多现有的垃圾邮件过滤器处理的邮件主要是基于文本内容，忽视了邮件中其他信息的重要性（如邮件中的图片、链接等信息）。
因此，研究采用二维数据的垃圾邮件过滤模型，可以更准确地识别和过滤垃圾邮件，提高过滤的准确性和效率。
二、研究目的和思路本研究旨在开发一种基于二维数据的垃圾邮件过滤模型，实现精确地过滤垃圾邮件，提高过滤准确率和效率。
研究思路为：1. 数据采集。
收集图片、链接、统计码等多维数据，并在基于文本的垃圾邮件特征基础上，构建垃圾邮件的多维特征数据集。
2. 模型构建。
基于数据集和分类器，分析和训练垃圾邮件分类的模型，构建基于二维数据的垃圾邮件过滤模型。
3. 验证和优化模型。
利用模型对邮件进行分类，评估模型的准确性和效率，可以针对模型的不足进行优化。
三、研究内容和方法本研究的主要内容包括垃圾邮件数据集的构建、基于二维数据的分类算法的设计、垃圾邮件过滤模型的构建、算法性能的评估和比较等。
具体研究方法如下：1. 垃圾邮件数据集的构建。
本研究将基于文本的垃圾邮件特征与图片、链接、统计码等多维数据相结合，构建包含多维特征的垃圾邮件数据集，通过人工和自动分析数据集中的特征，挖掘有效的分类信息。
2. 基于二维数据的分类算法的设计。
本研究将基于文本的分类算法与多维特征的分类算法相结合，设计一种基于二维数据的垃圾邮件分类算法。
该算法将多维特征数据通过特定的算法转换成二维数据，实现垃圾邮件的准确分类。
3. 垃圾邮件过滤模型的构建。
基于文本分类的垃圾邮件过滤方法研究的开题报告
基于文本分类的垃圾邮件过滤方法研究的开题报告一、研究背景与意义随着互联网的发展，垃圾邮件（Spam）成为了一个严峻的问题。
垃圾邮件不仅占据了人们的邮件系统的容量，而且给人们的日常生活带来了很大的麻烦。
传统的垃圾邮件过滤方法主要是基于规则或者黑白名单，这种方法可靠性低，易被垃圾邮件发送者规避，而且需要管理员维护。
因此，基于文本分类技术的垃圾邮件过滤方法成为了当前一个备受重视的研究方向。
这种方法主要是通过对邮件内容进行分析，根据其特征对邮件进行分类，使得垃圾邮件的过滤变得更加准确、高效和自动化。
二、研究目标和内容本课题旨在采用基于文本分类的技术实现高效准确的垃圾邮件过滤，具体目标包括：1.设计并实现基于文本分类的垃圾邮件过滤算法，实现对垃圾邮件的自动过滤2.通过收集实际的邮件数据，对算法进行评测和优化。
具体研究内容主要包括：1. 基于文本分类的算法研究。
通过对文本分类相关算法的研究，选择最适合垃圾邮件过滤的算法。
2. 垃圾邮件样本的收集与处理。
从已有数据中抽取垃圾邮件样本进行预处理，提取出特征。
3. 特征选择与模型训练。
使用合适的特征选择方法并进行训练和测试，对分类模型进行优化。
4. 系统实现。
设计并实现垃圾邮件过滤系统，对系统进行测试和评测。
三、研究方法1. 文本分类算法的研究。
基于机器学习的文本分类算法有很多，如朴素贝叶斯算法，支持向量机算法等。
本研究将就这些算法中的应用效果进行比较，并根据实验结果选择最优的算法。
2. 垃圾邮件样本的收集与处理。
通过网络收集大量邮件，并筛选出垃圾邮件作为研究样本，对样本进行预处理，提取出文本特征。
3. 特征选择与模型训练。
在文本分类中，特征选择是一个非常重要的环节。
本研究将采用基于统计和信息增益的方法进行特征选择，并结合适当的监督式学习算法进行模型训练。
4. 系统实现。
对所设计的算法和模型进行实现，根据实验评测结果对模型进行优化，最终实现高效、准确的垃圾邮件过滤系统。
“总串分并”四层反垃圾邮件过滤系统研究的开题报告
“总串分并”四层反垃圾邮件过滤系统研究的开题报告一、研究背景随着互联网的普及和发展，垃圾邮件成为互联网用户的一大困扰。
垃圾邮件不仅占据用户的时间和网络资源，还可能传播病毒、诈骗等恶意行为。
识别和过滤垃圾邮件已成为一项急需解决的问题。
传统的垃圾邮件过滤方法主要包括黑名单和白名单两种，但这两种方法存在一定的局限性和不足。
为此，研究开发更加智能、高效的反垃圾邮件系统迫在眉睫。
二、研究目的本研究旨在构建一种基于“总串分并”四层反垃圾邮件过滤系统，该系统能够高效、准确地过滤垃圾邮件。
具体目的包括：1.分析当前反垃圾邮件技术的现状，总结其局限性和不足。
2.设计一种基于“总串分并”四层过滤系统的垃圾邮件过滤方案，提高过滤准确率和效率。
3.通过实际应用的测试评估，评估该系统的性能和可靠性，为反垃圾邮件技术的发展提供参考和借鉴。
三、研究方法本研究采用实验研究方法。
首先，通过对当前反垃圾邮件技术的分析和总结，确定“总串分并”四层过滤系统的设计方案。
其次，在设计方案上实现该系统，利用模拟的垃圾邮件与正常邮件进行测试，并通过对测试数据的分析，确定该系统的准确率、效率和安全性等关键性能指标。
最后，通过对实际应用数据的模拟测试，评估该系统的性能和实用性，并进一步推广和应用。
四、研究内容及进程研究内容包括：1.反垃圾邮件技术的现状分析。
2.设计“总串分并”四层过滤系统的方案和设计算法。
3.实现“总串分并”四层过滤系统的功能。
4.测试和评估该系统的性能和可靠性。
5.优化和改进该系统，并推广应用。
进程安排：第一阶段：调研和分析（1个月）1.收集和分析反垃圾邮件技术的现状，确定研究方向和目标。
2.对“总串分并”四层过滤系统设计方案进行初步讨论和确定。
第二阶段：系统设计和实现（3个月）1.根据研究目标和方案，进行系统设计和算法的设计。
2.按照设计方案，采用JAVA编程实现该系统。
第三阶段：测试和评估（2个月）1.利用垃圾邮件与正常邮件进行测试。
基于内容挖掘的中文垃圾邮件过滤技术研究与实现的开题报告
基于内容挖掘的中文垃圾邮件过滤技术研究与实现的开题报告一、研究背景及意义随着互联网的普及，电子邮件作为一种方便快捷的沟通方式得到了广泛的应用。
然而，随之而来的是垃圾邮件泛滥的问题。
垃圾邮件（Spam）指的是那些没有事先获得用户同意，却大量发送广告、诈骗、色情等不良信息的电子邮件。
垃圾邮件不仅会干扰用户日常工作和生活，而且还会给企业和个人造成直接的经济损失和信息安全威胁。
目前，传统的垃圾邮件过滤主要采用基于规则的方式，即设置一系列规则来匹配垃圾邮件中的关键词、发件人地址、IP地址等。
然而，随着垃圾邮件的不断演化和变革，这种方式已经不能很好地解决垃圾邮件过滤的问题。
基于内容挖掘的中文垃圾邮件过滤技术成为了解决这一问题的新方向。
内容挖掘是一种从大量非结构化和半结构化数据中挖掘出有价值的信息和知识的技术，包括文本挖掘、数据挖掘、多媒体挖掘等。
在垃圾邮件过滤中，内容挖掘技术可以通过分析文本内容、发件人邮件地址等特征来识别垃圾邮件。
相比于传统的基于规则的方式，基于内容挖掘的方法具有更高的准确性和适应性。
二、研究内容与方法本研究旨在研究基于内容挖掘的中文垃圾邮件过滤技术，并实现一个相应的系统。
具体研究内容和方法如下：1.研究垃圾邮件过滤的基本原理和方法；2.研究内容挖掘技术在垃圾邮件过滤中的应用；3.收集中文垃圾邮件数据集，并对数据进行预处理和特征提取；4.采用多种分类算法对数据进行训练和测试，并比较其效果；5.设计并实现一个基于内容挖掘的中文垃圾邮件过滤系统。
三、预期目标和结果本研究的预期目标和结果如下：1.深入研究基于内容挖掘的中文垃圾邮件过滤技术，并发现其特点和优势；2.收集有效的中文垃圾邮件数据集，并通过对数据的预处理和特征提取，为研究提供数据支持；3.采用多种分类算法对数据进行训练和测试，并比较其效果，找出最优的分类算法；4.实现一个可用的基于内容挖掘的中文垃圾邮件过滤系统，提供更加准确和稳定的垃圾邮件过滤服务。
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4、标题过滤和信件头测试：信头测试意味着邮件已通过SMTP协议。例如信件的寄件人和收件人，如果不合法的信息被传输的时候,...将递送一个通告并拒绝递送该信息。信头测试是从收件人，发件人和日期中测试有问题的邮件，如果包含错误形式或者信息便予以阻止。
本科生毕业论文（设计）
题目：垃圾邮件的过滤与处理
学院电子信息工程学院
学科门类工科
专业电子信息工程
学号*********
姓名孙明
指导教师刘斌
2006年4月5日
河北大学本科生毕业论文（设计）开题报告
（学生用表）
课题
垃圾邮件的过滤与处理
学院
电子信息工程学院
专业
电子信息工程
学科
工科
学生
孙明
指导教师
刘斌
（1、内容包括：课题的来源及意义，国内外发展状况，本课题的研究目标、内容、方法、手段及进度安排、实验方案的可行性分析和已具备的实验条件、具体参考文献等。2、撰写要求：字体为宋体、小四号，字数不少于1500字。）
3美化界面。
指导教师意见：
指导教师签名：
年月日
河北大学本科生毕业论文（设计）计划进程表
（学生用表）
姓名
孙明
指导教师
刘斌
论文（设计）题目
垃圾邮件的过滤与处理
时间
工作内容
完成情况
3月
3月
3月
3月
3月
4月
4月
4月
4月
4月
对该系统进行可行性分析
确定该系统的开发模式
确定该系统的开发工具
完成基本的邮件收发功能
完成邮件过滤条件的设定
教师
刘斌
课题名称
垃圾邮件的过滤与处理
预期成果
形式
一套完善的垃圾邮件过虑和处理系统
预期
目标
能对一般垃圾邮件进行过滤和处理
简述开题以来所做的具体工作和取得的进展或成果：
1首先，我确定了所做毕业设计的开发模式：B/S模式。确定了我的毕业设计所要用到的数据库：access。同时使用ASP进行开发。
2其次，我完成了邮件收发的基本功能，现在可以顺利的收发邮件。
第一代反垃圾邮件技术：
1、基础MTA控制：MTA协议应该能控制基于每个域名的通讯连接，比如，防止“开放转发”并不能当作一种独立的反垃圾邮件技术。因为协议是在早期还没有产生垃圾邮件问题时被提出的，并没有预见到会有这些基本的安全隐患。
2、白名单和黑名单：黑名单(BlackList)和白名单(White List)。分别是已知的垃圾邮件发送者或可信任的发送者IP地址或者邮件地址。现在有很多组织都在做bl(block list)，将那些经常发送垃圾邮件的IP地址(甚至IP地址范围)收集在一起，做成block list。目前很多邮件接收端都采用了黑白名单的方式来处理垃圾邮件，包括MUA和MTA，当然在MTA中使用得更广泛，这样可以有效地减少服务器的负担。
第四代反垃圾邮件技术：
垃圾邮件的存在原因还有一部分是因为，在SMTP创造之初，只是用于学校，政府和军队，因为是一个封闭的系统，所以不存在非法使用和电子邮件的滥用。1990年起，互联网广泛的应用于商业，但是之前的技术隐患仍然存在。垃圾邮件和反垃圾邮件活动必将长期存在，经过了十几年的发展，新兴的反垃圾邮件技术也层出不穷。但无论哪一种技术，都无法完全应对多变的垃圾邮件。
[2]《反垃圾邮件技术的发展史》
[3]《邮件过滤技术》
选题是否合适： 是 否
课题能否实现： 能 不能
指导教师（签字）
年 月 日
选题是否合适： 是 否
课题能否实现： 能 不能
指导小组组长（签字）
年 月 日
河北大学本科生毕业论文（设计）中期报告
（学生用表）
学院
电子信息工程
专业年级
电子信息工程
学生
孙明
指导
3最后，我完成了对邮件限制条件的设定，以便下一步对不合乎条件的邮件进行过滤。
存在的具体问题：
1还没有能够对不符合条件的邮件进行过滤
2当多人同时使用该邮件过滤系统时，可能网速较慢。
3界面不够美观
下一步工作具体设想与安排：
1使该系统可以对邮件进行有条件的过滤。
2通过改善数据库的结构，建立索引等方式，提高访问速度，与查询能力。
手段：本设计基于ASP的平台，使用B/S模式，利用access数据库实现了垃圾邮件的过滤与处理功能，通过各种定义和条件达到对邮件的筛选，实现目标的分类。
进度安排：1对该系统进行可行性分析
2确定该系统的开发模式
3确定该系统的开发工具
4完成基本的邮件收发功能
5完成邮件过滤条件的设定
6完成邮件过滤
7完成非法邮件的处理
5、简单的DNS测试：使用SMTP协议交换发送者信息的时候查询发送者的互联网域名可以验证这些信息是否准确。比如，查询发送者的域或者发送邮件的主机名是否存在(通过查询发送者域的IP地址和主机名是否对应)
第二代反垃圾邮件技术：
1、实时黑名单：尽管在基于网址和域名上它是一个DNS测试， RBLs是真实的反垃圾邮件技术，在RBLs之后的概念是简单的维护一个发送垃圾邮件的网址，以阻止垃圾邮件的继续发送。这种技术会有一定的效果，但容易被绕过。比如，改变IP地址，或者利用第三方的服务器来发送垃圾邮件。同样地，域名很容易被获得，并被垃圾邮件发送者利用，因而不能完全依赖它来判别垃圾邮件。
课题的来源及意义，国内外发展状况 ：
垃圾邮件(未经许可的商业邮件或不受欢迎的非法邮件)成为1990年以来一直困扰着互联网的问题。那时，互联网越来越商业化，越来越接近消费者。一开始只是感觉到少数人制造一些电子广告，而现在垃圾邮件占用了目前大部分的邮件空间。垃圾邮件造成恶性商业形象，损害了邮件使用者的利益，占用网络资源，而且它对公司的网络系统和网络可信度，效率和安全性造成严重的威胁。大多数关于垃圾邮件的讨论围绕在技术层面。然而，驱使垃圾邮件不断增加的却是经济原因，要求发送者的商业公司为发送垃圾邮件支付的巨额费用。反垃圾邮件是一项长期而艰巨的工作。
8优化数据库结构，提高访问速度
9优化系统界面
10进行一定的系统测试
试验方案可行性分析：
通过对以往垃圾邮件的过滤的发展的学习，理论上已具备了实现此功能的能力，
通过对ASP，access的掌握，完全有可能达到垃圾邮件的过滤的目的。因此，此试验方案可行。
参考文献：[1]《反垃圾邮件防火墙与防火墙及防毒墙的异同》
2、电子签名：这是对于垃圾邮件防御有重大意义的一项技术。电子签名技术就是,如果垃圾邮件以大量的相同信息发送，可以用电子签名技术产生一个唯一的电子签名来收集和辨別垃圾邮件。如果能够获得充足的垃圾邮件样本，对于降低垃圾邮件的比率有重要意义。但是这种技术需要及时操作才能达成效果。
第三代反垃圾邮件技术：
贝叶斯过滤是利用统计学的方法检测垃圾邮件，基于垃圾邮件中单个词语的出现概率来判定，这是反垃圾邮件技术上的第一个突破，贝叶斯过滤技术的发展从根本上把反垃圾邮件的重点从网络和协议改变为邮件内容。梭子鱼的贝叶斯规则库在出厂之前都经过近万封邮件的培训，到达用户之后，用户继续对其进行培训，被“有效培训”以后，过滤垃圾邮件的准确率达到99% 。
研究目标：实现垃圾邮件的过滤与处理
内容：通过对收到邮件进行关键词的检索，确定是否为非法的邮件。
方法：将邮件文本发送的数据库，通过对数据库中文本关键字的检索，同时要有一定的匹配度，即一定的权重来确定。当该邮件为垃圾邮件时，对数据库进行删除操作。同时记录下垃圾邮件的发送者地址，根据用户的要求来确定以后是否还会接收该用户的邮件。
完成邮件过滤
完成非法邮件的处理
优化数据库结构，提高访问速度
优化系统界面
进行一定的系统测试
完成
完成
完成
完成
完成
待完善
完成
待完善
待完善
待完善