本论文涉及的课题是“有关反垃圾邮件技术的研究和原形实现”,提出并研究了有关基于内容过滤的技术以及反垃圾邮件网段过滤系统的体系结构。邮件过滤技术具有重要的应用价值。具有关部门统计,在视频未能成为网络的主流业务以前,互联网70%以上的应用是电子邮件,每天14 亿封电子邮件中,10%以上为垃圾邮件,占用大量网络资源、系统资源、存储资源。本文首先简要介绍了邮件协议、反垃圾邮件技术和Karhunen-Loeve 算法、遗传算法以及贝叶斯算法。然后在此基础上,我们把以上提到的算法应用在本反垃圾系统中,文中着重对垃圾邮件的汉字文本分词、特征提取,K-L 算法降维,并通过遗传算法选择特征子集,降低了在邮件处理过程中的复杂性。其后采用贝叶斯算法及风险决策提高了系统的自适应能力,从而得到较高的邮件分类准确率。文章从系统分析、系统设计﹑系统实现和系统测试的顺序,对反垃圾邮件网段过滤系统的开发做了分析和讨论,并描述了反垃圾邮件的基本处理系统和控制台的设计与实现。最后,本文对垃圾邮件中的有害图像过滤进行了初步尝试性的探索。