随着互联网技术的飞速发展,人们获得信息的途径更加便捷。但是,互联网上充斥着大量不良信息,为了给用户提供一个健康、安全的信息获取环境,有必要对非法网页进行过滤处理。传统网页过滤技术可以分为URL过滤和内容过滤两种,URL过滤处理效率较高,但是随着网络信息资源的快速增加,它需要不断地以人工的方式增加URL数据库中的记录;内容过滤具有即时内容分析的能力,可以节省维护URL数据库的成本,但效率问题使得它的应用受到限制。本文提出一个结合这两种过滤方式的过滤方法,并且实现了一个增强型的网页过滤器,该过滤器利用网页超本文的特征,设计实现了二阶段网页分析过滤法,这种过滤方法具有URL过滤的效率,也能过滤未知网页资源。对于那些URL过滤器无法处理的网页资源,本文采用改进的贝叶斯分类器对该网页进行分类处理。经过实验证明该过滤器比单纯利用分类器的过滤方式具有更好的效果。本文首先介绍信息过滤的原理和分类以及通用信息过滤需要的数学模型,然后介绍系统实现所涉及的相关技术:HTTP协议、常见的Web过滤技术、网页自动分类技术。接着提出一个增强型网页过滤器的模型,并且根据这个模型设计和开发了一个网页过滤器。并通过实验结果来评估该增强型网页过滤器的效率和过滤效果。最后给出本文的总结和展望。