垃圾郵件識別技術研究與應用

垃圾郵件識別技術研究與應用

隨著互聯網的快速發展，垃圾郵件也成為了一個長期存在的問題。每天我們都

會收到大量的垃圾郵件，這些郵件不僅會占據我們的郵件收件箱空間，而且還會讓

我們的工作和生活受到干擾。如何準確地識別垃圾郵件成為了一個重要的研究課題。

本文將探討垃圾郵件識別技術的研究與應用。

一、 垃圾郵件的概念和分類

垃圾郵件，又稱為“垃圾郵件”、“垃圾電子郵件”或“臭鼬郵件”，是指向大量人

員發送的垃圾廣告郵件、欺詐郵件、色情郵件、虛假推銷郵件等無意義、惡意、有

害或非法信息的電子郵件。根據中國互聯網協會發布的《互聯網行業反垃圾郵件白

皮書(2018)》，垃圾郵件主要可以分為以下幾類：

1. 廣告郵件：發件人通過電子郵件發送某種商品或服務的廣告信息。

2. 欺詐郵件：發件人冒用他人身份或組織身份，通過電子郵件向收件人發送包

含欺騙性信息的郵件。

3. 色情郵件：發件人通過電子郵件向收件人發送色情、淫穢的郵件。

4. 惡意郵件：發件人通過電子郵件向收件人發送包含病毒、木馬、惡意鏈接或

內容的郵件。

二、 垃圾郵件的影響

垃圾郵件的存在對個人和企業都有一定的影響。首先，垃圾郵件占據了大量的

電子郵件系統資源和帶寬資源，使得正常郵件的傳輸速度變慢。其次，垃圾郵件也

會占據用戶的郵件收件箱，增加了人們處理電子郵件的時間成本。最后，垃圾郵件

還以欺騙和詐騙為手段，滋生了網絡犯罪的傳播，給社會帶來不安全因素。

為了應對垃圾郵件的存在，各國在垃圾郵件識別技術方面進行了許多有益嘗試

和研究。目前的研究主要包括以下幾種方法：

1. 基于特征的方法：通過提取郵件的特征值，如郵件的發件人、接收人、郵件

主題、郵件正文、附件等等，來建立垃圾郵件識別模型。

2. 基于機器學習的方法：利用機器學習算法構建分類模型，將垃圾郵件和正常

郵件分類。

3. 基于規則的方法：利用專家規則知識構建垃圾郵件判斷規則。

4. 基于混合方法的方法：將以上三種方法進行合并，提高垃圾郵件識別的準確

度和效率。