反垃圾邮件技术分析
人工智能技术在反垃圾邮件中的应用
人工智能技术在反垃圾邮件中的应用随着互联网的发展，我们的生活中充斥着各种邮件，如工作邮件、私人邮件等等。
然而，很多人也会收到各种垃圾邮件，这些邮件是由一些不法分子利用技术手段来发送的，它们带有一定的欺骗性和破坏性，这不仅会影响我们的工作和生活，还会引起各种安全问题。
为了保护我们的信息安全，防止恶意邮件的侵害，人工智能技术在反垃圾邮件中的应用显得尤为重要。
人工智能技术的应用那么，人工智能技术在反垃圾邮件中的应用是如何实现的呢？首先，我们可以使用人工智能技术来进行邮件内容的分析和过滤，以识别和清除垃圾邮件。
例如，我们可以使用机器学习算法来进行邮件的分类，将垃圾邮件和正常邮件分别划分为不同的类别。
在此基础上，我们可以使用自然语言处理技术来进行邮件内容的分析，识别垃圾邮件中的关键词、语法结构等等，以便于进行更加精准的过滤。
除此之外，人工智能技术还可以用于邮件头部信息的分析。
通过分析邮件头中的各种参数，我们可以确定邮件是否真的是从合法的发送者发送的，以及邮件是否被篡改。
比如，我们可以使用人工智能技术来识别邮件的来源IP地址，确定邮件是否来自可信的发件人。
这些技术可以有效地防止欺诈邮件的传播，降低垃圾邮件的数量。
垃圾邮件对我们的影响垃圾邮件对我们的影响非常大。
一方面，它会占据我们的邮箱空间，使得我们的邮件系统变得缓慢和不稳定；另一方面，垃圾邮件还可能带有病毒、木马等恶意软件，这些软件可能会窃取我们的个人信息和账号密码等重要资料，同时也会对我们的设备造成严重的安全问题。
此外，垃圾邮件还可能会扰乱我们的工作和生活节奏，影响我们的工作效率和心情。
我们需要花费很多时间来清理垃圾邮件，处理一些不必要的事情，同时也会增加我们的工作压力。
因此，对于垃圾邮件的处理，我们需要有针对性的方法，而人工智能技术应用在反垃圾邮件方面，不仅可以提高邮件处理的效率，同时也能够提升我们在信息安全方面的保护水平。
不断提高人工智能技术的应用水平，加强对于垃圾邮件的监测和过滤，将会成为未来的一个重要方向。
中国反垃圾邮件研究报告
中国反垃圾邮件研究报告中国反垃圾邮件研究报告摘要：随着互联网的迅猛发展，垃圾邮件问题也日益突出。
本报告调查了中国反垃圾邮件的现状，并探讨了目前应用的各种反垃圾技术及其效果。
我们提出了针对中国特殊情况的反垃圾邮件建议，包括加强法律法规的制定和执行、提高用户防护意识、加强跨国合作等方面。
1. 引言垃圾邮件是指未经接收用户允许，以大量发送方式进行广告宣传、欺诈行骗等目的的电子邮件。
中国作为全球最大的互联网使用国，面临着严重的垃圾邮件问题。
本报告旨在调查中国反垃圾邮件的现状，分析各种反垃圾技术的应用情况，并根据中国实际情况提出相关建议。
2. 现状分析根据中国互联网络信息中心发布的数据，中国每天平均会收到约200亿封垃圾邮件，占据了总邮件量的60%以上。
垃圾邮件不仅给用户带来困扰，而且也浪费了大量的网络资源。
当前，中国采取了多种技术手段来应对垃圾邮件问题，包括过滤技术、黑名单和白名单机制等。
尽管这些技术在一定程度上能够减少垃圾邮件，但仍然存在一定的局限性。
3. 技术应用分析3.1 过滤技术过滤技术是目前用于反垃圾邮件最为普遍的技术手段之一。
通过对邮件内容、邮件头部信息等进行分析和判别，可以自动筛选垃圾邮件。
目前几乎所有的邮箱服务商都提供了垃圾邮件过滤功能，用户可以根据自己的需求进行设置。
然而，这种技术在面对垃圾邮件变种时效果不佳。
3.2 黑名单和白名单机制黑名单和白名单机制是另一种常见的反垃圾技术。
通过建立一个可信任的发件人列表和不可信任的发件人列表，可以过滤掉垃圾邮件。
然而，这种机制容易出现误判问题。
如果一个合法的邮件被错误地列入黑名单，那么用户就无法收到该邮件。
4. 针对中国情况的建议4.1 加强法律法规制定和执行中国已经有了一系列关于打击垃圾邮件的法律法规，包括《反垃圾邮件法》等，但是目前执行力度还比较弱。
我们建议进一步加强相关法律法规的制定和执行，增加对垃圾邮件从业人员的打击力度，提高违法成本，形成有效的威慑力。
反垃圾邮件的技术剖析和防范措施
处理垃圾 邮 件的额 外 付出 ，以 及用 于处 理垃圾邮件的技术人力付出所造成的损失。 如将上述项 目整体计算 ，显而 易见最终的
损失还要严重。垃圾 邮件 已经成为继病毒 之后的第二大互联网公害 ，中国垃圾邮件 数量高居世界第二，如果 不及时采取相应 的遏制措 施它将 愈演 愈烈 。
，
什么是垃圾邮件
黑 名单 技术 的处理 效果 将大 幅下 降 ，忽 略 垃圾 邮件 ，过滤 掉正 常 邮件 的误 报 率 将 大大 增加 。在 我 国 ，黑 名单 服务 仍处 在 起步 阶段 ，可 用服 务器较 少 ，其 有效 性 也没 有得到 充分验 证 。 白名单的原理是 拒绝接收任 何邮件 ，
二 ．反垃圾邮件技 术剖析
按 照 网络 层次结 构的 不 同层面 ， 反
止 或 查 询 超 时 ，该 方 法 并 未 被 普 遍 采 除 非用 户的 邮件地 址在 白名 单上 允许接 用 。 Ｓ Ｐ交互行为的检测技 术往往是针 ＭＴ 收 。 白名 单提 供两 种使 用方 式 ：一种 方 法 是用 户阻止 不在 名单 上 的信件 ； 另一 对垃圾 邮件 服 务 器的特 点 没定 的 ，相 应 种 方式 是 系统邮件 发送 者发 送信 件 ，要 的检 测 技 术 较 多且 在 不 断 地 更新 发 展 。 求 其 回 复 ，以 证 实 确 有 邮 件 发 送 者 其 常见 的 检 测 手 段包 括 ：发 送 账 号 限制 、 人 ，经 过确 认后将 其列 入 白名单 中 。 白 发送 无效 账 号统 计 、使 用特 殊命 令 等。 名单 技 术并 不总是 有效 。 如果 用户 希望 ２３ ． 、基于内容过滤技术 收 到来 自某 一地址 的 电子邮 件 ，用 户必 基于 内容过滤技术是 目前反垃圾 邮件 须 事先 设置 允许接 收这 一地 址邮 件 的规 用到 的主 要技 术 。 电子 邮件通 常具 有几 则 ，而 且如 果以 前获 得批 准的 用户 改变 个重要特 征 ，标 准 电子邮件地址 （ 包括收 了邮件 地址 ，用 户必须 再 次将新 地 址写 发件人 邮箱名 ，收 发人邮箱服务器 Ｉ Ｐ地址 、主题 、信件 内容（ 包括 正文、关 入 白 名单 ，否则就 收 不到 来 自这位 用 户 或域名） 等相 关字段 ，这些特征 是过 的 电子 邮件 。在 理论 上 ， 白名 单是 不错 键字 、附件）
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。
反垃圾邮件技术在企业信息安全中的应用研究
反垃圾邮件技术在企业信息安全中的应用研究在以信息为主要操作资源的今天，企业的信息安全问题越来越受到关注。
垃圾邮件是企业信息安全不可忽视的一种威胁。
如何有效地解决垃圾邮件问题，已成为企业信息安全管理的重要一环。
本文将围绕反垃圾邮件技术在企业信息安全中的应用进行研究探讨。
一、垃圾邮件对企业的影响垃圾邮件是一种不良信息，它不仅浪费企业的人力和财力，还会对企业形象、办公效率等方面产生一定的负面影响。
严重时还会引发企业的一系列信息安全问题。
垃圾邮件中可能包含病毒、木马、广告链接等不合法信息，这些信息可能会破坏企业的网络环境，盗窃企业的重要信息，还会对企业的商业机密和用户隐私等方面带来严重的威胁。
二、反垃圾邮件技术介绍反垃圾邮件技术是指以过滤、识别、阻止垃圾邮件为主要手段的技术。
目前反垃圾邮件技术已经比较成熟，主要包括垃圾邮件过滤、黑白名单机制、邮件服务器设置等多种方式。
下面将分别对这些技术进行介绍。
1.垃圾邮件过滤技术垃圾邮件过滤技术是指根据过滤规则对邮件进行筛选，规则可以基于邮件的发件人、收件人、主题、内容、附件等等。
垃圾邮件过滤技术目前主要有两种方式：基于规则的方法和基于统计的方法。
基于规则的方法是指设定一些规则，对邮件进行分析过滤；基于统计的方法是指通过分析邮件中的词频、词汇特征和结构等统计特征，来识别垃圾邮件和正常邮件。
垃圾邮件过滤技术的准确度和效率取决于规则的设置和分类器的优化。
2.黑白名单机制黑白名单机制是指建立一个名单列表，在其中记录邮件地址、域名、IP地址等信息，对邮件进行黑名单或白名单的分类处理。
黑名单是指将垃圾邮件发送者的邮件地址、域名或IP地址列入黑名单，以达到屏蔽垃圾邮件的目的；白名单则是为了避免误判，将某些常用或重要的邮件地址、域名、IP地址列入白名单，保障其正常到达收件箱。
黑白名单技术可以一定程度上减少垃圾邮件的产生，但依然存在漏洞和误判问题，需要与其他反垃圾邮件技术结合使用。
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随着互联网的快速发展，垃圾邮件成为了一个日益严重的问题，给用户带来了不便和困扰。
为了解决这个问题，许多公司和个人都在努力研究和实践反垃圾邮件管理系统。
本文将围绕着反垃圾邮件管理系统的设计和实现展开讨论。
一、需求分析1.1 用户需求用户希望拥有一个高效的反垃圾邮件管理系统，能够有效地过滤掉垃圾邮件，提高工作效率，减少不必要的干扰。
1.3 技术需求（1）需要具备一定的机器学习算法，能够不断学习和优化过滤规则，提高准确性。
（2）需要具备大数据处理能力，能够快速处理大量的邮件流量。
（3）需要有一定的网络安全技术和机制，能够防止黑客攻击和恶意邮件的侵入。
二、系统设计2.1 系统架构设计整个反垃圾邮件管理系统可以分为四个部分：数据接收模块、特征提取模块、分类模块和结果反馈模块。
数据接收模块负责接收用户的邮件，并对邮件内容进行解析和处理，将处理后的数据传递给特征提取模块。
特征提取模块负责提取邮件特征，如发件人地址、主题、内容等，然后将提取到的特征数据传递给分类模块。
分类模块负责根据提取到的特征数据，使用机器学习算法进行分类和判别，将邮件分为正常邮件和垃圾邮件，然后将分类结果传递给结果反馈模块。
结果反馈模块负责将分类结果返回给用户，并根据用户的反馈对系统进行动态调整和优化，提高系统的准确性和适应性。
2.2 技术选型（1）数据接收模块可以使用POP3或IMAP协议进行邮件接收，使用Python编程语言进行开发。
（2）特征提取模块可以使用NLP（自然语言处理）技术进行特征提取，使用Java或Python进行开发。
（3）分类模块可以使用朴素贝叶斯算法、支持向量机算法等进行邮件分类，使用Python进行开发。
（4）结果反馈模块可以使用反馈神经网络技术进行用户反馈数据分析，使用Java或Python进行开发。
2.3 数据流设计整个系统的数据流可以描述为：用户发送邮件 -> 数据接收模块接收邮件 -> 特征提取模块提取特征 -> 分类模块进行分类 -> 结果反馈模块返回分类结果。
电子邮件系统的反垃圾邮件方法
电子邮件系统的反垃圾邮件方法随着互联网的不断普及和发展，电子邮件已经成为人们日常生活中必不可少的交流方式。
然而，电子邮件系统所面临的一个常见问题就是垃圾邮件（spam），垃圾邮件的存在不仅会给用户带来不必要的骚扰和干扰，还可能导致系统运行效率的下降。
因此，为了保护用户的权益和维护系统的正常运行，反垃圾邮件技术的研究和应用成为了电子邮件系统运营的关键因素之一。
一、反垃圾邮件技术的发展历程关于反垃圾邮件技术的研究，可以追溯到互联网发展的早期。
最初的反垃圾邮件方法是通过手工过滤的方式，即对每一封接收到的邮件进行个人筛选。
然而，这种方法显然存在效率低下、易出错等问题。
随着垃圾邮件数量的急剧增加，人工过滤已经无法满足系统的需求，自然语言处理技术和机器学习技术应运而生。
目前，常用的反垃圾邮件技术可以分为以下几种：1.黑名单过滤：这种方式是最为基础的反垃圾邮件技术，即在系统中设置一个黑名单库，将那些被确认为垃圾邮件的发件人、主题等信息保存到黑名单中，并在后续的邮件接收中通过匹配黑名单的方式，直接判定是否为垃圾邮件。
这种方式的缺点是易被攻击者利用漏洞，同时也有可能把一些正常的邮件误判为垃圾邮件。
2.白名单过滤：白名单过滤是一种很有效的过滤方法，它所采用的策略是只接收白名单中的邮件，也就是只接受已知可靠的发件人发来的邮件。
这种策略虽然严格，但缺陷也很明显：白名单需要不断地更新，以便适应发件人固定内容的变化；系统还需要完备的认证机制，确保邮件的真实身份；最终效果也受到用户设置的“等待时间”等因素的影响。
3.关键词过滤：这是利用自然语言处理技术对邮件内容进行分析的一种方法，根据预先设定的一些关键词或短语，对邮件进行分类筛选。
关键词过滤虽然可以比较精确地确定垃圾邮件的内容，但也存在易被绕过的风险。
4. 统计学方法：统计方法在反垃圾邮件策略中占据了很重要的地位。
机器学习和统计方法的结合，可以极大地提升反垃圾邮件的识别效率。
SMTP协议的反垃圾邮件机制
SMTP协议的反垃圾邮件机制SMTP（Simple Mail Transfer Protocol）是用于在网络上发送和接收邮件的主要协议之一。
然而，随着电子邮件的普及，垃圾邮件成为了一个令人头痛的问题。
为了解决这个问题，SMTP协议引入了反垃圾邮件机制，以帮助过滤和阻止垃圾邮件的发送。
一、SPF（Sender Policy Framework）SPF是SMTP协议中的一种反垃圾邮件技术，它通过验证发件人的域名与实际发送邮件的服务器是否相符来判断是否为垃圾邮件。
SPF的工作原理是，邮件接收服务器通过查找发件人的域名的DNS记录，验证发件服务器的IP地址是否被授权发送邮件。
SPF记录由管理员在域名的DNS中设置，它包含了授权发送邮件的服务器的IP地址。
当一个邮件接收服务器收到邮件时，它会查询发件人的域名的SPF记录，并与实际发送邮件的服务器的IP地址进行比对，如果不一致，则可能被认为是垃圾邮件。
二、DKIM（DomainKeys Identified Mail）DKIM是一种通过数字签名来验证邮件的真实性的技术。
在发送邮件时，邮件服务器会使用私钥对邮件的头部和主体进行签名。
接收邮件的服务器会查找发件人的DNS记录，获取公钥来验证数字签名的有效性。
如果通过验证，就能确定邮件的完整性和来源的可信度。
通过DKIM技术，邮件的接收端可以确保邮件的完整性，避免邮件被篡改或伪造。
这也提高了反垃圾邮件的效果，因为垃圾邮件发送者通常不会拥有合法的私钥来对邮件进行签名。
三、DMARC（Domain-based Message Authentication, Reporting, and Conformance）DMARC是一种SMTP协议中用于反垃圾邮件的技术规范，它结合了SPF和DKIM，并提供了额外的域名验证和报告机制。
通过DMARC，域名的管理员可以设置策略，指示邮件接收端如何处理未通过验证的邮件。
DMARC的原理是，邮件接收服务器在收到邮件时，会查找发件人的域名的DMARC记录，并根据记录中的策略来决定下一步的操作。
反垃圾邮件
反垃圾邮件第一篇：反垃圾邮件反垃圾邮件自2000 年后,互联网技术飞速发展,邮件技术已经逐步成为了现代社会最重要的沟通工具之一。
然而，予生俱来的是垃圾邮件对邮件用户的侵扰；到2006年末，这种侵扰已经成为公认的最大的互联网应用威胁之一。
有许多数字让人触目惊心：每天全球产生的垃圾邮件达1000封；用户收到的邮件之中，有94％是垃圾邮件；美国、中国是全世界最大的两个垃圾邮件生产国家和消费国；中国网民每周收到的垃圾邮件数平均达到了19.4封。
这些垃圾邮件充斥着各种非请求的商业广告、色情与反动内容、政治敏感话题传播、甚至计算机病毒与恶意代码，给我们正常的邮件收发增加困难，使企业的网络与邮件资源被恶意浪费，甚至有可能对组织与个人的硬件资产遭受入侵、破坏等损失。
垃圾邮件最新的形式是钓鱼邮件，Spammer通过传播类似银行及会员机构邮件的方式，来骗去用户的用户名和密码，直接获取非法利益；而有些则通过恶意代码控制计算机，使网络用户的计算机变成Zombie PC，利用这些PC来发送大量广告等垃圾邮件以获取商业价值。
可以说，反垃圾邮件的斗争以及到了白热化的程度。
中国的反垃圾邮件技术研究几乎和国外同步，但产品化进程比较慢，基本上到2003年后才有初步能够应用的专业级产品与系统方案。
在国际上，有两大开源社区比较权威，目前世界上大部分垃圾邮件的核心技术都来源这两个社区，一个是著名的SpamAssassin，一个是，Razor。
而中国目前还没有形成比较成规模的反垃圾邮件技术开源社区。
在技术上，特别是产品结构上都借鉴这些著名的先行者。
说到反垃圾邮件的技术方案，一般有三种类型的解决方案。
第一种是初级的用户级客户端方案。
大部分人都认为客户端方案效果不好，这里面其实有个误区，很多说法是包含了商业利益在里面的，所以就不能够客观的评价。
客户端方案，有些人就认为是Foxmail、Outlook之类的邮件客户端自带的简单的黑白名单判别垃圾邮件功能，其实这是有误的。
基于贝叶斯和AIS的反垃圾邮件技术比较分析
前 言
随着 互 联 网应 用 的推 广 ，电子 邮件 被 更 多 的人 使 用 ， 此 同 时 ， 些 与 那 收件 人 事先 没 有提 出 要求 或者 同意 接 收 的广 告 、 电子刊 物 、 种 宣传 性 的信 各
而研究人员也致力于研究这三种层次上的新技术新方法， 或者对 已有的技术 进 行 整 合 、 践 评 测 、 进 。本文 分 析 的技 术 是基 于 内容 的 过滤 技 术 。 实 改 在反垃圾邮件过滤系统 中我们常会使用朴素贝叶斯算法 ， 该模型采用 特 征变 量 独 立 假设 ， 即假设 每 个 特 征 变量 都 从 属 于 同一 个 类别 变 量 Ｃ， 而它 们 彼 此之 间相 互独 立 。
式计 算 ：
＝
塑
ｃ ４
１贝叶斯理论 ．
贝 叶斯 方 法 以概 率 理论 为 基 础 ， 于 处理 统 计 学 中不 确 定性 问题 。 用 对 于概 率 公 式： Ｐ（ 。 ） Ｐ（ Ｂ｝ ＝ ） …
基 于 贝叶 斯 算法 的 反 垃圾 邮 件过 滤 系 统具 有 较 强分 类 能 力 ， 在 识别 但 时很 大程 度 依赖 于 以 往 的统计 结 果 ， 自适应 能 力较 弱 ， 对 已有样 本 的 变异 且 样本 辨识 效 果不 尽 人意 。 鉴 于上 述 弱 点 ， 人工 免 疫 系 统 以其 良好 的 自适 应 、自学 习 和鲁 棒 性 启 示着反垃圾邮件技术的研 发， 依据此开发的反垃圾邮件过滤系统的运作原理
一
公式， 结合调查 、 统计、 实验等方式获取新 的信息 ， 对先验概率进行修正 ， 从 而得 到更符 合 实 际的 可能 发生 概率 的预计 。 基于 贝 叶斯 的统计 分析 技术 常常被 应 用于各 行各 业 的分类 应用 系统 中 ， 因其 模 型 塑造 简 单 易行 ， 效 果 良好 而 广 受欢 迎 。 运行
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快 、 围广 、 本低 的特 点 ， 范 成 已成 为 网络 中最 常用 的
网络服务 ， 在短时间内没有其它更好的通信方式来 取代 电子邮件服务 ； 而电子邮件由于协议及标准的 原因， 使它易于伪造 ， 同时 ， 又缺乏法律与规范的约 束， 因此造成 了垃圾邮件的泛滥。 ２ 垃 圾 邮件 的发 送手段 ． 垃圾 邮件 发 送者 首先 要获 取 目标 Ｅ ａ 地 址 ， ｍｉ ｌ 般采 用 的是猜 测 、 买等 或者 利用 工具 软件 进行 购 扫描、 利用病毒从本地邮箱获取 。 垃圾邮件发送方式归纳起来有 以下几种 ： ①垃 圾 邮件发送者利用宽带连接 ， 建立 Ｓ Ｔ Ｍ Ｐ服务器 ， 大量发送垃圾邮件 ； ②病毒邮件 、 蠕虫邮件 ， 利用操 作系统或者应用系统的漏洞 ， 大量转发含带病毒的 邮件 ； ③邮件服务器 Ｏ ｅｒ ａ ｐｎｅ ｙ漏洞被人利用进行 ｌ 垃圾邮件的发送 ； ④通过发送工具直接投递到 Ｍ Ｘ 服务器 ； ⑤利用 Ｉ Ｃ提供的邮件服务 ， Ｄ 以正常用户 的方式进行垃圾邮件的发送 ； ⑥通过页面邮件发送 程序 漏洞 发送 。 ３ 反 垃圾 邮件 技术 ． ３ １ 技术分 析 ．． 反垃圾 邮件技术 主要包括邮件服务系统 的安 全加 固、 垃圾邮件过滤技术 、 对简单邮件通信协议 （ＭＴ ） Ｓ Ｐ 的改 进研 究 等 。 ①对于邮件服务系统的安全加固来说 ， 主要有 以下几点 ： （增 强 邮件 服务器 的安 全性 ， １ ） 防止漏洞 及 时打 上 补丁 。 由于 邮件 服 务 器 操 作 系 统 （ 无论 是 Ｗｉ－ ｎ ｄｗ 服务器还是 Ｌ ｕ／ ｎ 服务器 ） ｏｓ ｉ ｘＵ ｉ ｎ ｘ 本身就有不 少 漏 洞 ， 如 基 于 Ｗｉｄｗ ２ ０ 的 Ｅ ｃ ａ ｇ ｉ 例 ｎ ｏ ｓ０ ０ ｘｈ ｎｅ Ｍａ ｌ Ｓｒ ｒ系统本身未做任何安全配置 ， ｅ ｅ， ｖ 开放了若干服 务 。入侵 者 可利 用 终端 服 务 器 结 合 中文输 入 法 漏 洞或 Ｉ Ｉ Ｓ的 Ｂ ｆｒＯ ｅｆＷ 程序 获 得 Ａ ｍｎｓａ ｒ ｕｆ ｖｒＯ ｅ ｌ ｄ ｉｉｒｏ ｔｔ 权 限 ， ｐ ｄｍ ３导 出 Ｈ ｓ 的密码 ， 用 Ｉ ｈ 用 ｗｕｐ ａｈ过 再 ￣ｐ ｔ
用户的存储 空间， 甚至对信 息安全构成威胁、 本文介绍 了垃圾 邮件 的基本 情况 、 发送手段 ，
分 析 了反 垃 圾 邮件 的 具体 技 术措 施 、 发展 方 向 。
关键词 ： 垃圾 邮件 ； 电子邮件 ； 邮件过 滤
自 从互联网普及 以来 ， 电子 邮件逐渐成为人们 生活中便捷的通信手段之一。然而 ， 随之产生的垃 圾 邮件 （ Ｐ Ｍ） ＳＡ 象瘟疫 一样蔓 延 ， 占用 了大 量传 输、 存储和运算资源 ， 影响了网络的正常运行 ， 甚至 对信 息安全 系统 的有效 性构 成威 胁 ， 量反 动政治 大 和色情邮件给社会带来 了极大的负面影响 。 １垃 圾 邮件 的情 况 ． １ １垃圾 邮件 的定 义 ．． 普通意义上 的垃圾 邮件指的是未经主动请求 的大量的出于商业宣传、 政治和色情等非正常 目的 邮件和病毒邮件 ， 可以分为 以下几种 ： 收件人事先 没有 提 出要 求或 者 同意 接 收 的广 告 、 电子 刊 物 、 各 种形式的宣传品等宣传性的电子 邮件 ； 收件人无法 拒收的电子邮件 ； 隐藏发件人身份、 地址、 标题等信 息的电子邮件 ； 含有虚假的信息源、 发件人 、 路由等 信息的电子邮件 。 １２ 垃圾 邮件 的特点 ．． 总体来说 ， 垃圾 邮件一般具有如下特点 ： 发件 Ｉ 固定 ； 件 人 地 址 不 固 定 ； 件 人 地 址 不 固 Ｐ不 发 收 定； 主题 、 内容 、 附件 均有 相 对 的 随机 性 和 固定 性 ； 在不 同时段和范围内的传播 内容不一样 ； 伪造邮件 头干扰信息； 正文以图片方式显示 ， 难以识别。 １３ 垃圾 邮件 的现状 ．． 全球范围统计 ，０ １ ２０ 年垃圾 邮件仅 占电邮总 量 的 ７ ， ２０ ％ 到 ０ ２年 即达 到 ２ ％ ， ２ ０ ９ 至 ０ ３年 ７月 就超过 了 ５ ％ ，０４年 １ １ ２０ 月高达 ６ ％。《 十四 ０ 第 次中国互联 网络发展状况统计报告》 显示 ， 我国网 民在 ２０ ０４年 ７月份每周收到 １． 封电子邮件 ， ３８ 其 中正常电子邮件为 ４６封， ． 垃圾邮件数却达到． ２ ９ ． 封 。垃圾 邮件 数量 已超 过合法 电子邮件 的数 量 。 １４ 垃圾 邮件泛 滥 的原 因 ．． 随着 互联 网 的发展 和普及 、 网络通 信硬件 性 能 的提高并且 成本 不 断降低 ； 电子 邮件服务 具有 速度
维普资讯
固
客 献
２６ ｌ 第 期 ０ 年０ ５ ０ 月反 垃 圾 邮件 技 Nhomakorabea 分 析
蒋华龙
（ 南阳师 范 学院 网络 中心
摘
杨晓蕊
河 南南 阳 ４ ３ ６ ） ７ ０ １
要： 近年 来， 随着互联 网的发展 ， 垃圾 邮件肆 意 蔓延 ， 影响越 来越 大， 不仅 消耗 网络 资 源， 费 浪
一
１４ 一 ０
维普资讯
匦｝ 京验客 献鹭
挂接字典或 Ｂｕ ｏ ｅ ｒｔ Ｆｒ 就能破解 出用户密码 。 ｅ ｃ （ 提高系统防病 毒能力 。入侵者利用病 毒窃 ２ ） 取系统信息， 如爱情后门、 怪物等病毒 ， 有些病毒本 身会不断发送垃圾邮件 ， 如尼姆达、 求职信等病毒。 （ 使用经过认证 的 Ｍ Ａ转发邮件 ， ３ ） Ｔ 提供邮件 服务安全身份认证 ， 可以保证在邮件 的传递过程中 进行发件方和接收方的身份确认 ， 并且可以对邮件 进行电子签名 ， 保证信息 的不可抵赖性。 （ 限制服务器发送 邮件 的速率、 ４ ） 频率 ， 规定 邮 件 服务 器开 放 服务 的端 口， 闭不 必 要 的服 务 ， 关 为 了防止 一 些 组 织 和 个 人 非 法 利 用 Ｏ Ｅ Ｅ Ａ ＰＮＲ Ｌ Ｙ （ 匿名转发 ） 功能转发垃圾邮件 ， 应该 关闭邮件服 务 器 的 Ｏ Ｅ Ｅ Ａ 功能 。 Ｐ ＮＲ Ｌ Ｙ ② 对过 滤技 术 的应用 和研 究 主要 有六 个方 面 ： （ 利用 邮件地址、Ｐ或域名“ 白名单 ” １ ） Ｉ 黑 进行 的邮件 限制 或 过 滤 。为 了有 效 地 拒绝 来 自恶 意 的 垃圾 邮件来源站点和域被利用的垃圾 邮件来源站 点所发来的垃圾 邮件 ， 最直接和有效的办法就是拒 绝该来源的连接 。实时黑名单 （ ｅｌｉｅ ｌ ｋｏ Ｒ ａ ｔ Ｂａ ｈｌ ｍ ｃ ｅ Ｌｓ 简称 Ｒ Ｌ ｉ， ｔ Ｂ 技术是 目 前最流行和最有前景 的技 术 。通常该技术是通 过 ＩＳ方式 （ Ｎ 查询 和区域传 输 ） 现 的 ， 目前 国 外 流 行 的 Ｍａ 实 如 ｉ ｌ—Ａ ｕｅ的 ｂｓ Ｒ Ｌ Ｒ Ｌ＋ Ｂ ， Ｂ 等。实时黑名单实际上是一个可供查 询的 Ｉ Ｐ地址列表 ， 通过 Ｄ Ｓ的查询方式来查找一 Ｎ 个Ｉ Ｐ地址 的 Ａ记 录是 否存 在 来判 断其 是否 被列 入 了该实时黑名单 中。有时候 ， 由于邮件服务器非常 繁忙 ， 而且这 个 查 询结 果 是 不 缓 存 的 ， 么对 黑 名 那 单 服务 器 的查 询会非 常 多 ， 查 询 响应迟 缓 。在 导致 这种情况下 ， 以使用 Ｄ Ｓ自区域传输 ， 可 Ｎ 将黑名单 服务器 的数据传输到本地的 Ｄ Ｓ服务器 ， Ｎ 然后对 本地的 Ｄ Ｓ Ｎ 服务器进行查询即可。 白名单的原理是拒绝接收来的任何邮件 ， 除非 用 户在 白名单 上 允许 接 人 。 白名单 提 供 两 种 使 用 方式 ： 一种方 法 是用 户 阻止 不 在名 单 上 的信 件 ； 另 种方式是 系统邮件发 送者发送信 件 ， 求其 回 要 复， 以证实确有 邮件发送 者其人 ， 经过确认后将其 列 入 白名单 。 （ ；过 Ｓ Ｔ ２恿 ） Ｍ Ｐ通信链接速率、 频度的设定 ， 过滤 不符合规定的邮件。垃圾邮件发送者经常试图通过 在很短一段时间发送大量邮件阻塞邮件服务器， 这 被称为 Ｄ Ｓ 拒 绝 服 务 ） 击 。把 一 段 时 间 内从 相 Ｏ（ 攻 同 Ｉ 图的联 接数量控 制在设 置 的范 围 内 ， Ｐ试 可有 效 地过滤使用某些发信软件产生的垃圾邮件。 （ 反向域名验证 的方法 。对收到邮件 的来源 ３ ） Ｉ 址 采用反 向 Ｄ Ｓ查 找验证 真 实性 。如 果 反 向 Ｐ地 Ｎ Ｄ Ｓ 找提供 的域与 邮件上 的来源 Ｉ Ｎ查 Ｐ地址相符 合 ， 邮件被接受 ， 该 如果不符合 ， 邮件被拒绝 。但 该