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随着Internet应用的普及，电子邮件凭着其方便、快捷、成本低廉的特点逐渐取代了传统的通信方式，成为了人们通信的越来越重要的手段，但是随之而来的垃圾邮件也越来越猖獗。垃圾邮件占用了服务商大量网络资源、系统资源、存储资源。虽然人们在技术和法律方面都进行了不断的努力，垃圾邮件已经得到了一定的控制。但是，在国内由于技术和立法还没有达到一个足够的程度，导致国内已经日益成为世界垃圾邮件新的源头。在这种情况下甚至发生过国外的大型ISP封锁国内的多数IP地址的邮件的情况。因此，如何解决好垃圾邮件的过滤问题已经成为有着重大现实意义的课题。本课题正是在这样的背景下展开，借此来重整互联网环境，还给人们一个干净整洁的网络空间。本课题对现有的各种过滤技术进行了深入地分析与研究，并针对当前过滤技术存在的问题和困难，设计了基于数字认证的垃圾邮件过滤系统。本文的主要内容如下：1．电子邮件格式、传输原理与传输协议分析。分析电子邮件系统协议、原理才能更好的了解垃圾邮件的生成、传输、接收的整个流程，更准确的从众多的邮件中识别出垃圾邮件来。与反垃圾邮件有关的协议主要有SMTP和MIME等协议。2．垃圾邮件过滤技术研究现状分析。在此基础上提出了一种新的基于内容的垃圾邮件过滤技术——SVM和BP相结合的邮件过滤技术。该技术将支持向量机的推广能力和神经网络的学习能力巧妙地结合和利用起来。并克服了BP神经网络的过学习问题，在很大程度上抵消了支持向量机内积函数和参数选取的主观性和随机性所带来的不良后果。实验证明该技术具有较强的学习和推广能力。3．现行的邮件过滤的技术方案都属于被动的过滤，如果仅仅使用这些技术，还远不能抑制因特网上垃圾邮件的泛滥情况。为此，本文提出了一个反垃圾邮件的新方案——基于数字认证的垃圾邮件过滤系统。该系统结合传统的邮件过滤技术对垃圾邮件进行主动和被动相结合的过滤。4．在邮件过滤中引入了个人信用信息数据库，为每一位用户建立信用档案，如实记录用户的信用信息，通过制度约束提高用户的信用意识，促使其诚实守信、不发送垃圾邮件。在本过滤系统中，邮件服务器为本地用户发送邮件前先对用户进行身份认证，认证通过则为用户发送邮件，否则拒绝发送，大部分垃圾邮件发送者没有合法身份，这样从源头挡住了垃圾邮件的发送，减轻了网络的负荷，减少了用户的负担。当服务器接收到发往本地的邮件时，验证其数字证书，证书合法再利用传统的邮件过滤技术判断接收到的邮件是否为垃圾邮件。发现垃圾邮件则撤销其数字证书，并在用户个人信用信息数据库中为其记过，当用户的信用信息低到一定的程度就拒绝为用户继续发送邮件。