电子邮件自从产生以来,就给人们的工作生活带来了极大的方便,然而随之而来的垃圾邮件问题也越来越严重。垃圾邮件不仅占用大量的网络资源,同时也严重危害着人们的利益,给人们的生产生活带来了各种各样的不便。如何能够迅速、高效、准确的识别垃圾邮件也成为学者们研究的重点。本文对现有的垃圾邮件过滤技术进行了分析和总结,指出了传统的垃圾邮件过滤技术在处理效率、资源利用率以及抗干扰性等方面的不足,并在此基础上,根据垃圾邮件发送的行为特征,提出了基于用户关系挖掘和信誉评价的垃圾邮件行为分析方法以及基于邮件传输路径挖掘的垃圾邮件行为分析方法。基于用户关系挖掘和信誉评价的垃圾邮件行为分析方法根据受控网内用户通信关系建立用户关系模型,计算邮件指纹,然后依据用户关系模型挖掘特定路径集,最后通过该路径集上用户的历史评价建立邮件判定记录,识别邮件属性。基于邮件传输路径挖掘的垃圾邮件行为分析方法根据邮件头部Received字段的信息建立邮件服务器地址的拓扑结构,并综合考虑一段时间内发送邮件的数量对邮件服务器信誉的影响来计算邮件服务器信誉,并根据邮件传输路径上各邮件服务器的信誉来识别邮件属性。通过实验分析,基于用户关系挖掘和信誉评价的垃圾邮件行为分析方法具有很高的准确率、召回率,并能有效抵御恶意用户的干扰。基于邮件传输路径挖掘的垃圾邮件行为分析方法可以在一定程度上过滤垃圾邮件,作为垃圾邮件检测的一种辅助手段。