一個適性化的垃圾郵件過濾系統

Abstract

在本文中，我們設計與實作一個以貝氏機率方法為基礎，並同時結合伺服器端與使用者端過濾功能的適性化垃圾郵件過濾系統。在本系統，藉由黑、白名單機制以及權重觀念的應用，讓使用者端可依個人需求，自訂黑、白名單及權重值，以建立整合伺服器端與客戶端需求之個人化垃圾郵件過濾規則。對於一般比較不熟悉電腦系統的使用者，則可以完全透過系統的處理，不需使用者自訂條件，也能逐步得到較佳過濾垃圾郵件的效果。另外，垃圾郵件過濾規則可在系統自動的訓練下，不斷持續地更新，讓系統不會因為垃圾郵件的日新月異，而降低垃圾郵件判別率。為了驗證系統的各項功能，我們在Linux的環境下實作一雛型系統，並從分類資料庫及權重參數調整對郵件判別率之影響、及與自由軟體之垃圾郵件過濾器，Spamassassin與POPFile，的比較等三個方面來做相關的分析報告，實驗的結果也說明了本系統的可行性。