电子邮件垃圾安全过滤程序设计 第2页
第三章 垃圾邮件的过滤分析图1 垃圾邮件智能分析、过滤系统框图
整个系统的概念化设计如图1所示，它基于“用户个性化兴趣”，用户首先随机抽取一定量的邮件进行人工训练，建立用户个性化安全模型，自动学习用户在邮件处理方面的特征，并利用测试邮件调整，生成相关规则，同时兼及人为定义规则（特别注意的是，不同用户兴趣需求不同，其训练邮件和测试邮件相应不同，由于是自动生成规则，对系统本身影响不大，所以扩展性比较好）。通过分类词典对邮件自动分类，以便更好地进行预处理和建立向量空间模型，根据用户需求和兴趣的变化自适应的调整向量空间模型，由此过滤出邮件，另外有选择地手工归档，进行二次过滤，提高处理效率，整个过程中系统可以进行自动的邮件回复。而且，该系统由于分类词典和对关键词进行标引，所以可以很好地支持中英文垃圾邮件过滤。具体包括以下几方面的工作：
3.1 邮件自动分类
邮件的自动分类，目的是：（1）建立邮件的关键词索引，使后续操作更明确、清楚，便于用户查询，避免了邮件虽经过滤，但由于没有分类造成的杂乱无章，给用户的处理造成巨大的的消耗；（2）这里对邮件向量的定义有机地和3.3节规则向量的定义统一起来，支持了向量空间模型，有利于系统实现和运行。
根据邮件头或正文的特征信息进行关键词标引，计算出与其相关程度最大的一个或多个子类，将邮件划归到这些子类中，使用户可以通过浏览分类体系直接查询到该邮件。分类词典对于业务广的大客户可以使用北京大学计算语言所的“人民日报”语料库，个人用户也可以自己制定。而无法进行关键词标引（即系统不能识别）的邮件定义归属同一类，在邮件预处理阶段直接过滤，以提高处理速率补偿有效率的损耗。
邮件经过自动标引处理后，得到文档中最主要的m个关键词及其权值构成的关键词标引结果，构成如下被称为本地权值的向量L＝{ l1，l2，……lm }。给出一封邮件向量表示的具体步骤为：（1）找出邮件中所有词；（2）删除高频出现但没有实际意义的词，如但是、然而等；（3）对于未被删除的词计算权值。从分类词典中提取与这m个关键词相关的n个分类的关系系数gij，可以构造出如下的全局相关矩阵：
通过运算得到整个邮件相对于n个分类的归属度向量C＝L.G＝{ c1，c2………cn}。最后将邮件归并到满足ci ≥cmin（cmin是预先设定的某个阀值）的分类中，实现邮件自动分类。
“关键词标引表示法”来表示WWW上待学习的邮件时，表示邮件的特征向量可能会达到千文以上。如此高文的特征将大大增加机器的学习时间，而仅产生与之小得多的特征向量集相关的学习分类结果，显然是不适宜的。因而可以构造一个评价函数，对特征向量集的每个特征进行独立评估、打分，然后对所有特征按其评估分大小进行排序，选取用户自定义数目的最佳特征作为结果的特征子集——即邮件向量子集。文献[3]提出了互信息（Mutual Information）评价函数，效果较好：
F－关键词W的特征； P(W)－关键词W出现的概率； －第i类值的出现概率；
－关键词W出现时属于第i类的条件概率。3.2 预处理本文来自辣'文~论^文,网
邮件的预处理主要包括两方面的内容，一是将半结构化邮件的无用结构信息去掉，只包含标题、内容和发送者；二是由用户制定和系统自主学习获得“恶意地址等构成的规则库”，进行简单的地址过滤或地址过滤加简单的关键词匹配过滤。这里说明的是，目前很多邮件过滤系统对“地址过滤加简单关键词匹配过滤”的处理是“硬匹配”，凡是包含恶意地址和垃圾关键词，即认为非法，需要过滤掉，这样有效率显然损害很大。我们是综合考虑各种可能的情况，对于简单的邮件可以采用上述方法，相对复杂的化实际是放弃匹配判断。因此，系统收集的源信息包括：IP主机或网络地址、域名、Mail－From字段，以及标题、正文、附件处理得到的关键词。对于无法判断的邮件，则建立向量空间模型进一步处理。3.3 向量空间模型
向量空间模型（the Vector Space Model）已被人们普遍认为是一种非常有效的检索模型，它具有自然语言界面，表示直观，使用方便，可以借鉴用到信息过滤系统中。在以向量空间模型构造的邮件过滤模型中，根据“自动分类”得到的本地权值向量L＝{ l1，l2，……lm }（见3.1），同时，过滤规则是以自然语言表示的，采用表示邮件向量的方法表示规则向量，故一个规则向量P表示为：P＝{ u1，u2，……um }（ui表示权值）。衡量一封邮件的向量表示与规则向量表示的相似度，也就是判决该邮件是否需要过滤，一般通过求两个向量夹角的余弦值来计算，即：sam（L,P）＝cos（L,P）＝ ＝
该值越大，表明它们的相似度越大，反之则越小。然后，人为设定一个阀值，过滤掉相似度小于该阀值的邮件。[5]很多情况下由于将一封有用邮件归为垃圾邮件所带来的危害远大于将一封垃圾邮件归为有用邮件，所以根据用户的需要，阀值的设定可以相对较小(如0.50)。
3.4 二次过滤
对于一次过滤出的邮件，可能存在一些有价值邮件，例如基于关键词“法轮功”的邮件可能是上级机关函发的批判法轮功重要文件，或者是反动组织鼓吹其罪恶的流毒。后者必须过滤，但是很多时候，在简单关键词匹配或相似度计算值较小的情况下很可能把前者一起过滤掉了，更糟糕的是我们很可能还不知道这种情况的发生，这对于有特殊要求的用户（如政府机关）损害是很大的。所以，我们设计了一次过滤出的邮件进行手工归档来提取被错误过滤的邮件。毕业论文
http://www.751com.cn对一次过滤出来的已经分类的邮件，建立相应的数据库，采用“排队”策略，相似度相对较高的邮件排在前面，无法判别的邮件，其相似度定义为0，排在队尾。同时建立关键词索引，用户可以很方便地了解邮件的类属及各类属的邮件数量，并查询按相似度排列和类属的邮件列表，灵活、有针对地进行归档，减少了工作量，挽救了错误过滤的邮件，提高了垃圾邮件处理的效率。另外，手工归档是可以选择的，特别是对青少年用户而言，该功能的权限完全可以设置为禁止，防患于未然，隔离有害信息侵蚀。这样系统的功能就比较完善，而且扩展性也有提高。
3.5 邮件的自动回复
邮件过滤时，过滤系统内部有时也需要产生特定邮件：（1）将垃圾邮件过滤后，发送邮件通知用户（在信体中需要描述被过滤邮件情况）；（2）自动回复部分邮件（其内容和地址由用户自主定义）。文献[6]提供了一个较好的创建邮件自动回复方法，程序修改如下：[6]
# Mail head
{ print newmail (“From: $to\n”);
print newmail (“To: $from\n”);
print newmail (“Subject: Auto Reply From < $ to >!!!\n”);
print newmail (“LoopFlag, Done\n”);}
## Mail body
{ print newmail (“$ rebody\n”);
close (newmail);}
system (“cat $ newmail path/var/qmail/bin/qmail-inject”); //回复邮件注入qmail-queue队列
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