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随着VoIP(Voice over IP)逐渐普及，VoIP的安全性已经成为一个重要问题，其中垃圾语音(SPIT，Spam over Internet Telephony)很可能成为进行商品推销、市场调研、骚扰甚至诈骗的工具。由于垃圾语音的实时性和检测垃圾语音内容的困难性，垃圾语音的检测已成为推广IMS业务必须解决的问题。
本文详细分析了正常用户和恶意用户通信行为的区别，综合考虑用户在多个行为属性上的取值，结合域分类设计了基于D-S证据理论的统计算法；研究了社会网络的关键技术，设计了基于社会网络关系的判定方法，方法基于通话时长、通话方向和通话次数等建立的社会网络关系包括直接的朋友关系、朋友的朋友关系和朋友圈关系，同时根据隐私保护协议提供对朋友的朋友关系的保护；研究了信誉机制的关键技术，设计了基于用户反馈的信誉算法，算法采用分布协作的方式，能在一定程度上抵御团体欺骗。
基于以上算法，本文提出一个基于统计和反馈评判的SIP垃圾语音检测系统，系统包括黑/白名单、通信行为统计、社会网络和信誉系统。仿真结果表明系统在保持零误报率的前提下对垃圾语音有较低的漏报率，当环境比较恶劣时，系统仍能保持良好的性能。