电子邮件已经成为人们日常生活中通信、交流的重要手段之一,但垃圾邮件问题也日益严峻,邮件用户平均每天收到的垃圾邮件数量已经超过了正常邮件数,严重干扰了用户的正常工作。 本文针对当前网络上大量泛滥的垃圾邮件问题,在研究Netfilter安全框架及其扩展机制和当前的反垃圾邮件技术的基础上,结合当前垃圾邮件和反垃圾邮件技术的发展趋势,提出了一个通用的、高准确、高效率的智能垃圾邮件过滤模型。 具体而言,本文的研究工作主要包含以下内容: ● 研究了Netfilter安全框架的设计思想及实现技术,着重分析了Netfilter框架的扩展机制及其应用;对垃圾邮件的产生机理及其特点进行了详细阐述,并重点讨论了当前的反垃圾邮件技术,给出了当前垃圾邮件问题解决方案的不足及面临的挑战。 ● 提出了一个基于Netfilter的智能垃圾邮件过滤防火墙模型。模型通过对已有的垃圾邮件过滤技术合理布局,将费时,费资源的计算后移,降低对垃圾邮件判断的代价;通过将文本分类技术引入并对其进行改进以获取更好的邮件过滤效果。 ● 设计并实现了一个Linux下的智能垃圾邮件过滤防火墙系统,该系统在Netfilter框架上扩展了对应用层SMTP协议和POP3协议的支持。为了获得好的性能整个系统都在内核空间实现。 ● 重点研究了系统实现中的bayes模型、用户模板、内核空间与用户空间通信和中文信息处理所必须的分词等关键技术的原理及其实现。 实验证明,本文设计并实现的智能垃圾邮件过滤系统具有很好的过滤效果和性能,可以对当前大量泛滥的垃圾邮件起到有效的遏制作用。