垃圾邮件识别技术研究与应用

垃圾邮件识别技术研究与应用

随着互联网的快速发展，垃圾邮件也成为了一个长期存在的问题。每天我们都

会收到大量的垃圾邮件，这些邮件不仅会占据我们的邮件收件箱空间，而且还会让

我们的工作和生活受到干扰。如何准确地识别垃圾邮件成为了一个重要的研究课题。

本文将探讨垃圾邮件识别技术的研究与应用。

一、 垃圾邮件的概念和分类

垃圾邮件，又称为“垃圾邮件”、“垃圾电子邮件”或“臭鼬邮件”，是指向大量人

员发送的垃圾广告邮件、欺诈邮件、色情邮件、虚假推销邮件等无意义、恶意、有

害或非法信息的电子邮件。根据中国互联网协会发布的《互联网行业反垃圾邮件白

皮书(2018)》，垃圾邮件主要可以分为以下几类：

1. 广告邮件：发件人通过电子邮件发送某种商品或服务的广告信息。

2. 欺诈邮件：发件人冒用他人身份或组织身份，通过电子邮件向收件人发送包

含欺骗性信息的邮件。

3. 色情邮件：发件人通过电子邮件向收件人发送色情、淫秽的邮件。

4. 恶意邮件：发件人通过电子邮件向收件人发送包含病毒、木马、恶意链接或

内容的邮件。

二、 垃圾邮件的影响

垃圾邮件的存在对个人和企业都有一定的影响。首先，垃圾邮件占据了大量的

电子邮件系统资源和带宽资源，使得正常邮件的传输速度变慢。其次，垃圾邮件也

会占据用户的邮件收件箱，增加了人们处理电子邮件的时间成本。最后，垃圾邮件

还以欺骗和诈骗为手段，滋生了网络犯罪的传播，给社会带来不安全因素。

为了应对垃圾邮件的存在，各国在垃圾邮件识别技术方面进行了许多有益尝试

和研究。目前的研究主要包括以下几种方法：

1. 基于特征的方法：通过提取邮件的特征值，如邮件的发件人、接收人、邮件

主题、邮件正文、附件等等，来建立垃圾邮件识别模型。

2. 基于机器学习的方法：利用机器学习算法构建分类模型，将垃圾邮件和正常

邮件分类。

3. 基于规则的方法：利用专家规则知识构建垃圾邮件判断规则。

4. 基于混合方法的方法：将以上三种方法进行合并，提高垃圾邮件识别的准确

度和效率。