图像垃圾邮件的发展与防范
图像识别技术在网络安全中的应用
图像识别技术在网络安全中的应用一、引言网络安全是当前互联网时代的一个重要议题。
随着互联网技术的快速发展，网络安全也日益成为一个全球性的问题。
网络攻击可以是针对个人用户的，也可以是针对整个企业的，更严重的是可能会影响整个国家的信息安全。
针对这样的挑战，人们已经采取了各种措施，比如加密技术、防火墙等，但这些方法都有其局限性。
近年来，图像识别技术的出现给网络安全带来了新的解决方案。
本文将介绍图像识别技术的基本概念和应用，重点探讨在网络安全中的应用。
二、基本概念图像识别技术是一种利用计算机处理图像并进行分类、识别的技术。
它包括图像的预处理、特征提取、图像分类等步骤。
其中最重要的是特征提取。
在图像识别中，特征提取是将原始图像数据转换为可供分类器使用的特征的过程。
在这个过程中，不同的算法会提取出不同的特征，这些特征又可以分为结构特征和统计特征两类。
三、应用领域1.垃圾邮件过滤垃圾邮件过滤是图像识别技术在网络安全领域中的最常见应用之一。
利用机器学习算法，可以对邮件进行分类，有效地过滤掉大量的垃圾邮件。
图像识别技术不仅能够提高邮件过滤的准确率，而且还能够大大减少误判的情况。
2.网络信息监控网络信息监控是按照预定规则监测网络数据包，确保网络安全。
在网络信息监控中，图像识别技术可以帮助检测网络流量中的恶意攻击数据包、黑客攻击等，从而保护网络的安全。
3.恶意网站检测恶意网站指的是通过在网页中隐藏恶意代码，对访问该网站的用户进行攻击的网站。
通过图像识别技术，可以对网站的内容进行分析，判断网站是否包含恶意代码。
这样就可以在用户浏览该网站之前，提前发现并进行拦截。
4.用户行为分析用户行为分析是对用户在网络操作中的行为进行分析，以便能够更好地保护信息安全。
图像识别技术可以通过对用户的操作行为进行分析，提取相关的特征并进行分类，从而帮助判断用户是否存在异常行为。
这有助于及时发现并阻止恶意用户的攻击行为。
四、图像识别技术在网络安全中的应用优势1.提高安全性通过图像识别技术的应用，可以提高网络安全性。
图像型垃圾邮件过滤技术研究进展
２ ０ １ ３年 ６月
智 能 计 算 机． 与应用
Ｉ Ｎ Ｔ Ｅ Ｌ Ｌ Ｉ Ｇ ＥＮ Ｔ Ｃ ＯＭＰ ＵＴ Ｅ Ｒ ＡＮＤ ＡＰ Ｐ Ｌ Ｉ Ｃ Ａ Ｔ Ｉ ＯＮＳ
Ｖ０ １ ． ３ Ｎｏ ． ３
Ｊ ｕ ｎ． ２ ０ １ ３
图像 型垃圾 邮件 过 滤技 术研 究进展
Ａｂ ｓ ｔ ｒ ａ ｃ ｔ ：Ｒ ｅ ｃ ｅ ｎ ｔ ｌ ｙ，ｔ ｈ ｅ ｒ ａ ｐ ｉ ｄ ｇ ｒ ｏ ｗ ｔ ｈ ｏ ｆ ｉ ｍａ ｇ ｅ ｓ
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李 鹏， 崔 刚
（ 哈尔滨工韭大掌 计算机科学与技术掌院 ． 哈尔滨 １ ５ ０ ０ ０ １ １
摘 要 ： 近年来， 图像型垃圾邮件数量的迅速增长使得传统垃圾邮件过滤系统冠临重大挑战， 并逐渐成为信息安全领域的研究热
点。为了能够快速 、 有效地滤除图像 型垃圾邮件 ， 学 者们提 出了太量的过滤检ｆ ｌ ｉ ！ ｆ ｌ 方法。首先简要介绍了图像型垃圾 邮件 给我国带 来的影响 ； 然后结合垃圾邮件图像 的特征 ， 对图像型垃圾邮件过滤 的ｊ 三 要技术 ： 基于近似特 征的过滤 、 基 于图像 文本特征 的过滤 、 基于图像浅层 特征的过滤等进行了分析； 接下来对图像型垃圾 邮件数据获取方法进行了介绍 ； 最后对过滤技术 的研究 方向以及面
垃圾邮件过滤技巧
垃圾邮件过滤技巧随着互联网的发展，垃圾邮件成为了我们使用电子邮件时面临的一个普遍问题。
垃圾邮件不仅占用了我们的邮箱空间，还会浪费我们的时间和精力。
为了解决这个问题，垃圾邮件过滤技巧应运而生。
本文将介绍几种常用的垃圾邮件过滤技巧，帮助您过滤掉大量的垃圾邮件，提高工作效率。
一、邮件黑白名单过滤邮件黑白名单过滤是一种基本的垃圾邮件过滤技巧。
我们可以通过设定黑名单和白名单的方式，将不需要的邮件或者合法的邮件分别加入到相应的列表中。
在收到邮件时，系统会根据列表中的规则自动判断该邮件是否是垃圾邮件，并作出相应的处理。
比如，我们可以将频繁给我们发送垃圾邮件的发件人添加到黑名单中，将我们信任的发件人添加到白名单中。
这样一来，垃圾邮件就很难再次进入我们的收件箱。
二、关键词过滤关键词过滤是一种常见的垃圾邮件过滤技巧。
通过设定一些关键词，系统会扫描邮件的内容和标题，如果包含了这些关键词，就将该邮件视为垃圾邮件。
我们可以根据自己的实际使用情况，设定一些常见的垃圾邮件关键词，比如“赚钱”、“中奖”、“广告”等。
当邮件中包含这些关键词时，系统会自动将其过滤掉，以减少垃圾邮件的干扰。
三、图像过滤图像过滤是一种能够识别并过滤垃圾邮件中的图片的技巧。
有些垃圾邮件发送者会以图片的形式发送广告或者其他垃圾信息，以逃避文字过滤的检测。
为了解决这个问题，我们可以使用图像过滤技术，对邮件中包含的图片进行分析和处理。
通过识别图片中的文字或者标识，并与垃圾邮件数据库进行对比，我们可以有效地过滤掉垃圾邮件中的图片。
四、机器学习算法过滤机器学习算法过滤是一种较为高级的垃圾邮件过滤技巧。
该技术通过分析大量的邮件数据集，利用机器学习算法和模型建立起一套垃圾邮件识别系统。
该系统能够自动学习和识别垃圾邮件的特征，从而在接收新的邮件时，进行智能过滤。
机器学习算法过滤技巧具有较高的准确性和灵活性，能够适应不同的垃圾邮件特征和形式。
综上所述，垃圾邮件过滤技巧是解决垃圾邮件问题的重要方法。
基于形象特征分析的垃圾邮件过滤系统的研究
（ ｏｌ ｅｏ ｏ ｐ ｔ ｃ ｎｅ＆ Ｔｃ ｎｌ ｙ Ｈｕｚｏｇ Ｕ ｉｒｉ ｉ ｃ Ｃ ｌｇ Ｃ ｍ ｕｅ Ｓｉ ｃ ｅ ｆ ｒ ｅ ｅｈｏｏ ， ａｈｎ ｎｖ ｓｙｏ Ｓ ｅ ｅ＆ Ｔｃｎｌｇ ，Ｗ ｈ ｎ４ ０ ７ Ｃ ｉａ ｇ ｅ ｔｆ ｃｎ ｅｈ ｏｏｙ ｕ ａ ３０ ４， ｈｎ ）
的 机 器 学 习 技 术 来 解 决 问 题 ， 基 于 ｎｉ ａｅｉ 、 持 如 ａ ｅＢ ｙｓ ｎ 支 ｖ ａ
件 中的图像通 常都 由人工 生成并 且包含 有嵌 入 的文本 （ 如在 图形 中嵌入文本 块 ） 具有 一定 的形象 化 特征 。为 此 ， ， 本文 提 出利用 邮件 的形象化特征 信息来过滤嵌入 图像 的垃圾 邮件 。
基 于形 象特 征 分 析 的垃 圾 邮件 过 滤 系统 的研 究
路松峰 ， 辜桂兵 ，甘早斌
（ 中科技 大学 计 算机 科 学与技 术 学院 计 算机应 用 系 ，武汉 ４ ０７ 华 ３ ０ ４）
摘 要 ：在分析 了大量 包含 图像 的垃圾 邮件后 ， 出基 于形 象特征 分析 的垃圾 邮件过 滤 系统 。它提 取 出有 用 的 提
维普资讯
第２ ４卷 第 ９期
２ ０ 年 ９月 ０７
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｌ ａ ｉｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐ ｔ ｒ ｐ ｉ ｔ ｓ ａ ｃ ｆＣｏ ｕ ｅ ｓ ｃ ｏ
Ｖｏ ． ４ Ｎｏ ９ １２ ． Ｓ ｐ ．２ ０ ｅｔ ０７
Ｒｅ ｅ ｒｈ ｏ ｐ ｒ— ｌｅｉ ｇ ｓ ｓｅ ｂａ ｅ ｎ ｖｓ ａ ｅ ｔ ｒｓ ａ ａｙ ｉ ｓ ａｃ ｎ ｓ ａ ｆ ｔｒｎ ｙ ｔｍ ｓ ｄ ｏ ｉｕ ｌｆ ａｕ ｅ ｎ ｌｓｓ ｅ ｉ
Ｌ ｏ ｇ ｆｎ ，ＧＵ Ｇｕ — ｉ ｇ Ｕ Ｓｎ — ｇ ｅ ｉｂｎ ，Ｇ ａ — ｉ ＡＮ Ｚ ｏ ｂ ｎ
立圾邮件的危害与防范
口 尹 勇
（ 淮北矿业集 团公司通讯计算机处
摘
安徽 ・ 淮北
２ ３ ５ ０ ｏ Ｏ ）
要： 垃 圾邮件对 互联 网的发展造成 了严重 的妨碍和危 害， 我们应 了解邮件的发送和接收原理 ， 并运用这 些原
理进行对垃圾 邮件 的防御 ， 恰 当的规则定义和使 用 Ｒ ＢＬ等服务是防御的主要手段。 关键词 ： 垃圾邮件 电子邮件协议 内容
要 传 播 载 体 。 少 数别 有 用 心 者 利用 垃 圾 邮件 散播 各种 虚 假 信 置 一 个 允 许规 则 ， 对 其 中 的 内容 视 作 信 任 全 部 允 许 ， 黑 名 单 则 息 或 有 害信 息 ， 严重 危 害 了 社 会 的 稳 定 。在 全球 垃圾 邮件 重 相 反 ， 对 其 中 的 内 容视 作不 信任 ， 不允许通过 。黑白名单的 内 灾 区 的数 据 中 ， 第一位一直是美 国， 而 此 前几 年 中 国是 仅 次 于 容可以和 邮件 地址地址、 邮件头 内容 如发送 者 Ｉ Ｐ等 相结合 自 美 国 的垃 圾 邮件 大 国 ， 但 这 些年 ， 在 国 内各 方 面 共 同努 力 下 ， 由 定 义 过 滤 规 则 可 以 是 一 些 规 则 的 集 合 ，对 触 发 规 则 的 动 中 国 的垃 圾 邮件 占全 球 比 例直 线 下 降 ， 在２ ０ １ ０年 份 开 始 ，已 作 就 认 为 是垃 圾 邮 件 ， 规 则 内容 可 以 灵 活 设 置 ， 根 据 不 同 的 垃 经 从 全 球 前 ５名 的 名 单 中 脱 离 。然 而 虽 占总 比例 下 降 ，但 垃 圾 邮件特征综合 考虑。 这里举一 些常 用规 则的例子来看一下 。
规 邮件 ， 重复、 毫无益处、 喧宾夺主的邮件迅速成为互联网的 信人 地址。Ｓ ｕ ｂ ｊ ｅ ｃ ｔ 主题 ： Ｉ ｎ ． Ｒ ｅ ｐ ｌ ｙ ． Ｔ ｏ被 当前 邮件 回复的邮件 重大顽疾之 一。垃圾 邮件泛滥 ： （ １ ） 危害 了互联 网的发展 ， 占用 的 Ｉ Ｄ； Ｄ ａ ｔ ｅ 发信 日期 。 现在 电子邮件 内容更加丰富 ， 不仅传输 了大量的传输、 存储和运算资源， 造成 网络 资源和存储的浪费 。 各种 文本 内容， 而且还需要传输各类非文本文件 ， 如图像、 视
图像型垃圾邮件过滤技术研究综述
收稿 时间 ： １－３０ ； 到修 改稿 时间 ： １－４Ｏ ２ ０．７收 ０１ ２ ０．ｌ ０１
Ｓ ｅ ｉｌｓｕ 专论 ・ ｐ ｃａ Ｉｓｅ 综述 ２ ５ ５
计 算 机 系 统 应 用
ｈｆ：ｗｗ ． Ｓａ ｒ． ｔ ／ ｗＣ —． ｇｃ ｐ／ — ｏ ｎ
２１ ０ １年 第 ２ 卷 第 ｌ Ｏ ０期
到 目前为止 ，反图像 垃圾邮件 过滤的方法主要有
文 本 过 滤 方 法 、光 学 字 符 识 别 （ ｐ ｃｌＣ ａ ｃ ｒ Ｏ ｔ ａ ｈ ａｔ ｉ ｒ ｅ Ｒ ｃ ｎ ｎ ｉｎ ＯＣ ｅｏ ｇ ｉｏ Ｒ）技术、 图像属性分析法 、图像 内 ｔ
Ｎ ｉ ｂ ｒ、最大熵值法等 。 ｅ ｈ ｏ） ｇ ２ 根据垃圾邮件 的检测位置划分 ． ２
题要解 决。
基于拦截 的过滤方法 ：该方 法采用从源头上发现 垃圾邮件 ，阻止垃圾 邮件 到达 收件 方服务器 ，通常是 在收件人端的服务器配置过滤器对 邮件做分析 ，例如 检查分析邮件 信头、信体及 附件 。当 电子邮件被转发
给最终用 户时 ，主题上 就会被加 上“ 这可 能是垃 圾邮
定义 １ 赖均…将 以下三类 图像定义 为垃 圾邮件 图 ．
垃圾邮件过滤与拦截
垃圾邮件过滤与拦截随着电子邮件的普及，垃圾邮件问题也日益突出。
垃圾邮件不仅给用户带来了困扰，还对网络安全和效率产生了负面影响。
为了解决这一问题，许多电子邮件服务提供商开发和应用了各种垃圾邮件过滤与拦截技术。
本文将介绍常见的垃圾邮件过滤与拦截技术，并探讨其优缺点。
一、规则过滤规则过滤是最早应用的垃圾邮件过滤技术之一。
它通过预设一系列规则，如关键词、发件人黑名单、邮件内容特征等，来判断邮件是否为垃圾邮件。
一旦匹配到规则，邮件就会被拦截或标记为垃圾邮件。
规则过滤方法简单直接，但也存在一些问题。
首先，垃圾邮件经常更新词汇和技巧，规则过滤很难跟上变化。
其次，规则过滤容易导致误判，将正常邮件误判为垃圾邮件，或是无法正确过滤某些垃圾邮件。
二、内容分析内容分析技术是一种基于机器学习和自然语言处理的垃圾邮件过滤与拦截方法。
它通过建立模型，对邮件内容进行分析，综合考虑关键词、语法、语义等多个因素，从而准确判断邮件是否为垃圾邮件。
内容分析技术可以不断学习和优化，适应垃圾邮件的变化。
然而，内容分析技术也存在一些困难。
首先，建立模型需要大量的训练样本和计算资源，对邮件内容进行分析也需要消耗较多的时间。
此外，内容分析技术在处理特别复杂或语义模糊的邮件时可能存在误判或漏判的情况。
三、信誉评估信誉评估技术是一种基于发件人或邮件来源的垃圾邮件过滤与拦截方法。
该技术通过记录和分析发件人的历史行为、信誉度等信息，来判断邮件的可信度。
相比于规则过滤和内容分析，信誉评估技术对发件人的信用进行评估，更加细致且不易被垃圾邮件技巧所绕过。
然而，信誉评估技术也有其局限性。
一方面，对于新注册或未知的发件人，信誉评估可能无法准确判断。
另一方面，垃圾邮件发送者也可以采取一些措施提高自己的信誉度，使得信誉评估技术难以阻止其垃圾邮件。
四、图像识别除了文字内容的判断，垃圾邮件中常常含有一些图像或图片，以规避内容分析的检测。
图像识别技术可以对邮件中的图像进行识别和分析，从而辅助判断邮件是否为垃圾邮件。
电子邮件垃圾邮件过滤方法
电子邮件垃圾邮件过滤方法随着互联网的发展，电子邮件成为人们日常交流中不可或缺的一部分。
然而，随之而来的问题是垃圾邮件的激增，给用户带来了极大的麻烦和困扰。
为了解决这一问题，人们开发出了各种电子邮件垃圾邮件过滤的方法。
本文将介绍几种常见的过滤方法，并分析其优缺点。
1. 关键词过滤方法关键词过滤是最简单有效的过滤方法之一。
邮件内容中包含特定的关键字时，垃圾邮件过滤系统会将其认定为垃圾邮件并自动隐藏或放入垃圾文件夹。
这些关键字通常与广告、赌博、色情等内容相关。
优点：- 实现简单，易于使用。
- 可根据自身需求自定义关键词列表。
- 效果较好，能有效过滤大部分垃圾邮件。
缺点：- 无法应对语义模糊的垃圾邮件，容易误伤正常邮件。
- 需要不断更新关键词列表，以适应不断变化的垃圾邮件内容。
- 无法过滤使用图像、音频等非文本形式的垃圾邮件。
2. 黑名单过滤方法黑名单过滤方法是指将垃圾邮件发件人的邮件地址或域名添加到黑名单列表中，系统会自动屏蔽或移动邮件。
优点：- 过滤效果较好，减少了垃圾邮件的骚扰。
- 可根据个人需求自由设置黑名单。
缺点：- 无法应对不断变化的垃圾邮件发件人，需要不断更新黑名单。
- 容易误伤正常邮件，特别是当黑名单过于严格时。
- 垃圾邮件发件人可通过更改发件人信息轻易规避黑名单过滤。
3. 白名单过滤方法白名单过滤方法是指将信任的邮件发件人的邮件地址或域名添加到白名单列表中，系统会优先接收并显示这些邮件，进而过滤掉垃圾邮件。
优点：- 可避免误伤正常邮件，只接收信任发件人的邮件。
- 对于重要邮件的接收有更高的优先级。
缺点：- 需要不断更新白名单，以确保只接收到重要邮件。
- 对于未在白名单中的邮件发件人，容易错过重要信息。
4. 自适应学习方法自适应学习方法是一种基于机器学习的垃圾邮件过滤方法，通过对已知垃圾邮件和非垃圾邮件进行训练，从而建立一个模型来判断邮件的垃圾程度。
优点：- 对于语义模糊和新型垃圾邮件的过滤效果较好。
基于梯度和颜色特征的图像垃圾邮件过滤
Ｓ ｕ ｒ — ｕ ｐ ｒ Ｖ ｃｏ ａ ｈｎ （ Ｓ Ｓ Ｍ ） ｌｏ ｉ ｍ ｎ ｕ ｐ ｒ Ｖ ｃｏ ｃ ｉｅ Ｓ Ｍ ） ｌｏ ｉ ｍ．ｔ ｏ ａｅ ｅＬ — ＶＭ ｌｏｉ ｍ ｔ ｖ ｒｌ ｑ ａｅＳ ｐ ｏｔ ｅ ｔｒ ｃ ｉｅＬ — Ｖ Ｍ ａｇ ｒ ｈ ａ ｄＳ ｐ ｏｔ ｅ ｔｒ ｔ Ｍａ ｈｎ （ Ｖ ａｇ ｒ ｈ Ｉ ｃ ｍｐ ｒｓ ｈ Ｓ Ｓ ｔ ｔ ａｇ ｒ ｈ ｗｉ ｓ ｅａ ｔ ｈｅ
中 圈分类
ｊｌ ９
基 于梯度和颜 色特征 的 图像 垃圾 邮件过 滤
刘 芬 ，帅建梅
（ 国科 学技 术 大 学 自动 化 系 ，合 肥 ２ ０ ２ ） 中 ３ ０ ７
摘
要：提出以图像的梯度直方 图和颜色直方 图作为分类特征 ，分析最小二乘支持 向量机（ ＳＳ Ｍ） Ｌ —Ｖ 算法以及该算法与传统 Ｓ Ｍ 算法的 区 Ｖ
ＬＩ Ｆ ｎ Ｓ Ｕ ｅ ． ＨＵＡＩＪａ － ｅ ｉｎ ｍ ｉ
（ ｐ ｒｍ ｅ ｔ ｆＡｕｏ ｔ ｎ Ｕｎｖ ｒｉ ｆＳ ｉｎ ｅａ ｄＴｅ ｈ ｏｏ ｙｏ ｉａ Ｈｅ ｅ ０ ２ ） Ｄｅ ａｔ ｎ ｔ ｍａｉ ， ｉｅ ｓｔ ｏ ｃｅ ｃ ｎ ｃ ｎ ｌｇ ｆ ｏ ｏ ｙ Ｃｈｎ ， ｆｉ ２３ ０ ７
垃圾邮件的表现方式和应对措施
垃圾邮件的定义：垃圾邮件一般指的是大量未经用户许可，但却被强行塞入用户邮箱的电子邮件。
对垃圾邮件世界上没有一个统一明确的定义，存在多种定义。
1、著名的反垃圾邮件组织Spamhaus 就曾给垃圾邮件下过定义，即垃圾邮件应该具以下两个特征：一是不请自来，指用户事先并未提出要求或者同意接收的邮件；二是批量性，指该邮件的副本在短时间内被大量发给一个或多个用户。
Spamhaus 的定义虽然直接指出了垃圾邮件的本质，但也存在相当大的缺陷。
因为大多数情况下，收件人无法在收到并且阅读邮件之前就清楚该封邮件是否为他愿意收的；而少数的用户也无从判断他们接收到的邮件是否曾经发送过给其他人。
2、中国互联网协会在2003年3月制定的反垃圾邮件规范中，它给出了一个明确的垃圾邮件的范畴，以下四种情况属于垃圾邮件:（1）收件人事先没有提出要求或者同意接受的广告、电子刊物、各种形式的宣传品等宣传性的电子邮件;（2）收件人无法拒收的电子邮件;（3）隐藏发件人身份、地址、标题等信息的电子邮件;（4）含有虚假的信息源、发件人、路由等信息的电子邮件。
这个定义较为规范的给出了垃圾邮件的概念，但依然有其限制性。
例如经常有人在收到的电子广告中得到有用的信息，这样的邮件似乎不能简单归为“垃圾”信息；又例如隐藏发件人地址，这个实际上是 SMTP 协议所允许的，比如收件人根本不存在，邮件服务器会给发件人发送错误提示邮件，这封错误提示邮件是没有发件人的等等。
垃圾邮件的常见内容包括:赚钱信息、成人广告、商业或个人网站广告、电子杂志、连环信等。
垃圾邮件一般具有以下特性:同一内容多次重复发送;同一发件人特定时间段非正常通讯;不合法的地址;来自国际公开RBL列表的IP请求。
垃圾邮件的表现形式：随着反垃圾信息技术的提高，垃圾信息制造者的手段也日益变得复杂，采用的最多也是最必不可少的手段就是对垃圾信息进行伪装然后再发送，目前已经从最简单的添加、删除随机词、伪装 URL 等方式演变为使用文字变形，噪声干扰，插入图片取代文字，GIF 动画等等技术手段。
图像垃圾邮件的发展和防范
个变种——图像垃圾邮件。
２ 图像 垃 圾 邮 件 的 定 义 和特 点
图像垃圾邮件是垃圾邮件的一种， 又不同于一般的垃
圾邮件。主要特点是邮件中包含图像。图像垃圾邮件 自
２０ 年下半年 出现 。 ０ 年 中期呈爆炸式增长 。 ０５ ２ ６ ０ 现在 已经
圾 邮件 。 文 首 先 给 出 了图 像 垃 圾 邮 件 的定 义 ， 绍 了 图 像 垃 圾 邮 件 的 类 型 和特 点 ， 后 分 析 了 本 介 然
图像 垃 圾 邮 件 的 演 进 过 程 ， 总结 了 图 像 垃 圾 邮 件 的 构 造 方 法 ， 后 探 讨 了 图像 垃 圾 邮件 的 防 范 最
一
于低廉的价格、 便捷的传输方式和众多的用户。 迅速成为 垃圾信息滋生的温床。关于什么是垃圾邮件 。 中国互联网
协会反垃圾邮件中心给出如下定义： 收件人事先没有提出 要求或者同意接收的广告 、 电子刊物 、 各种形式的宣传品 等宣传性的电子邮件； 收件人无法拒收的电子邮件 ； 隐藏 发件人身份 、 地址、 标题等信息的电子邮件 ： 含有虚假的信
下定义 。
・
漂亮的图像内容丰富， 能传递更为丰富和专业的信息。 丰富的图像技术可以随机化图像文本， 逃避基于签 名的过滤技术。
定义 １ 图像垃圾邮件是指包含有 图像信息的垃圾邮
・
件， 图像包含在正文、 附件或托管于其他网站 ， 在正文 中
显示。
定义 ２ 垃圾图像是指包含有垃圾信息的图像。 关于上述定义有几点说明。
维普资讯
＿≯。
研究与开发
。
＿
毫 蔓
图像垃 圾邮件的发展和 防范
垃圾邮件过滤技术拦截垃圾信息
垃圾邮件过滤技术拦截垃圾信息在现代社会中，随着互联网的发展和普及，电子邮件已成为人们日常沟通和工作中不可或缺的工具。
然而，随之而来的问题是垃圾邮件的泛滥，给用户带来许多不便和安全隐患。
为了解决这一问题，各种垃圾邮件过滤技术被研发出来，有效拦截垃圾信息，保障用户的正常邮件收发体验。
一、关键词过滤关键词过滤是最基本、最常用的垃圾邮件过滤技术之一。
通过预先设定垃圾邮件常用的关键词，系统能够自动识别邮件内容中是否包含这些关键词，若包含则将其标记为垃圾邮件并放入垃圾箱。
例如，“免费”、“优惠”等关键词常常是垃圾邮件的标志，系统可以通过匹配这些关键词来进行过滤。
二、黑白名单过滤黑白名单过滤是一种较为灵活的垃圾邮件过滤技术。
用户可以自行编辑黑名单，将不想接收的寄件人或邮件地址列入其中，系统会自动将这些来信过滤出去；同时也可以编辑白名单，确保重要的邮件不被误判为垃圾邮件。
这种方法有效地降低了误伤率，提高了过滤准确性。
三、内容过滤内容过滤是一种基于邮件内容特征的过滤技术。
系统通过对邮件内容进行分析，检测其中的链接、图片、附件等信息，判断是否属于垃圾邮件。
同时，系统还可以根据邮件的排版、语言风格等细节特征进行判断，提高了过滤的智能化程度，减少了用户的手动干预。
四、图像识别过滤随着技术的不断进步，图像识别过滤技术逐渐成为垃圾邮件过滤领域的新趋势。
由于垃圾邮件发送者常常使用图片来绕过传统过滤技术的检测，因此图像识别技术可以有效地识别出这些图像中隐藏的垃圾信息，从而提高了过滤的准确性和可靠性。
五、机器学习过滤机器学习过滤是一种基于人工智能算法的垃圾邮件过滤技术。
通过对大量邮件数据进行训练和学习，系统能够不断提升自身的过滤性能，精准识别垃圾邮件，减少误判率。
机器学习技术的引入使得垃圾邮件过滤更加智能化和高效化。
综上所述，垃圾邮件过滤技术在保护用户信息安全、提高工作效率等方面发挥着重要作用。
随着技术的不断创新和发展，相信未来的垃圾邮件过滤技术将会更加智能化、精准化，为用户提供更优质的邮件收发体验。
应用行为模式识别的垃圾邮件过滤技术
ｓ ｓｅ ｆ ｃｉｅ ｅｓＳ ａ ｗｉ ａｉｔ ｆ ｏ ｔｎ ｎ ｏ ，ｃｏ ｄｎ ｏｔｅｒｑ ｉ ｍｅ ｔ ｏ ｅＩｔｒ ｅ ｓｃ ｒｔ ｙ ｔｍ，ａｅ ｙｔｍｓｅ ｅ ｔ ｎ ｓ．ｐ ｍ ｔ ａｖ ｒ ｙｏ ｎｅ ｔ ｄｆｒ ａ ｃｒ ｉｇｔ ｅ ｕｒ ｎｓ ｆｈ ｅｎ ｔ ｅｕ ｉ ｓ ｓ ｖ ｈ ｅ ｃ ａ ｍ ｈ ｅ ｔ ｎ ｙ ｅ ｂ ｓｄ
Ｓ ａ ｌ ｒｎ ｃ ｎ ｌ ｇ ｆ ｐ ｍ Ｆｉ ｅ ｉ ｇＴｅ ｈ ｏ ｏ ｙ ｏ ｐ ｉａ ｉ ｎ Ｂｅ ａ ｉ ｒＰａ ｔ ｒ ｃ ｇ ｉｉ ｎ ｔ Ａｐ ｌ ｔｏ ｈ ｖ ｏ ｔｅ ｎ Ｒｅ ｏ ｎ ｔｏ ｃ
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（１ ６ ｒｏ ｓＸ。 ６ ５ ，ｈｎ ） ６ ３Ｔｏ ｐ ，ｉｎ １０ ４Ｃ ｉａ ３ ａ Ｏ
垃 圾 邮件 的变 化趋 势 及危 害 有 调 查显 示 ，在所 有 邮件 中 ，垃圾 邮件 的 比例 将近 ７％ ４ ，其 中，钓 鱼 欺诈 性 邮件 占有 ２％ ４ ，此 外 ，其 它数 量较 大 的垃 圾 邮件 类 型包 括 广告 、医 疗 以及色 情 。钓 鱼欺 诈 性 邮件成 为增 长速 度 最 快 的垃 圾 邮件 类型 。 在 垃 圾邮件 的发展 过程 中， 图像垃 圾 邮件 卷土 重来 ，造成 的 后 果就 是 垃圾 邮件 的平 均 大小 有所 增加 。邮件 大 小的增 加会 对 邮 件基 础 设施 造成 压 力， 并有 可 能使 终端 客户 无法 收 到正 常 的邮件 。 在 图像 垃圾 邮件 增加 的同 时，在 邮件 的正文 部 分 中包含 Ｕ Ｌ Ｒ 形 式的 垃圾 信 息依 旧是 垃圾 邮件 的 发展 趋势 。从常有 的 事例 中可 以看 出 ， 所有 垃圾 邮件 中将近 ９％ 邮件都 含有 Ｕ Ｌ 这 些 Ｕ Ｌ 在 ２的 Ｒ。 Ｒ 常常 关联 到 允许 用户 去建 立 免 费账户 的 网址 。而 这些 免 费账 户 中 就含 有传 播 垃圾 邮件 者操 控 的 Ｕ Ｌ以及 免 费 的网页 寄存 账 户 。通 Ｒ 常情 况 下 ，邮件 中 的 Ｕ Ｌ是来 推销 产 品和 服务 的 ，传播 垃 圾 邮件 Ｒ 的人 常 常采 取一 定 的措施 ，避 开 反垃 圾 邮件软 件 的检 测 。 综合 说 来 ，垃圾 邮件 总 是试 图推 销 一些 产 品和服 务 。 收件 人 常常会比较好奇。见到邮件中的链接 ，会 点击浏览，有时也会按 照 网页 的 内容指 示购 买垃 圾 邮件 传播 者 力 图推销 的产 品和 服 务 。 而 另外 一头 ，垃 圾 邮件传 播 者根 据用 户 的操 作 ，会选 择 继续 发送 虚假 信 息或 者 终止 。 破坏 性 更强 的垃 圾 邮件 是 “ 毒垃 圾 邮件 ” 据 统计 ， 所 有 病 。 在 垃 圾 邮件 中，病毒 邮 件和 钓鱼欺 诈 性 邮件所 占的 比例在 ５％ ０ 以上 ， 而 用 户反 馈 到 ， 病 毒垃 圾 邮件 ”已经成 为他 们 最讨 厌 的垃圾 邮件 “ 类型。 其实 ，依照 目前 的发 展趋 势 ，病 毒和 垃 圾 邮件之 间 ， 已经没 有 一 个 明显 的界 限 ，病毒 的传 播 者将 病 毒植入 到 计算 机 中 ，而被 感 染 之后 的计 算 机就 会开 始 发送 大量 的垃 圾 邮件 ，这 些垃 圾 邮件 对 用 户来 说就 如 同病 毒一 样 ，如 此循 环 。给用 户 带 去许 多烦 恼和 不便。 严重 的 是 ，有 的垃圾 邮件 会携 带 木 马病 毒 ，当这 种 病毒进 入 用 户 电脑 时 ，可 以轻 松地 盗取 用 户 的各种 数据 ， 比如 用户 在 网站 注 册 的信 息 ，甚至 是 网上 银行 的 交 易密码 等等 ，木 马病毒 有 时也 会 删 除用 户 的文件 ，会给 用户 的文件 数据 安全 造 成极 大 的威胁 。 据 调 查称 ， ０ ５ 的垃 圾 邮件 带给 全球 生产 力 的损 失 以及 反 垃圾 ２０ 年 邮件 的损 失达 到 ５ ０ 美 元 。 ０亿 其实 ， 自 ｉ９ 年 以来 ，垃 圾 邮件就 一直 困扰互 联 网 。 个 时 ９０ 那 候，互联网的商业化程度越来越深，也逐步与消费者的消费需求 相 呼应 ，商 家发 现互 联 网 的利用 价值 ，最初 ，垃圾 邮件 并不 普 遍 ，
拦截垃圾邮件的6大技巧
拦截垃圾邮件的6大技巧作为民航企业，电子邮件已经成为上海航空公司日常办公的支柱，垃圾邮件的困扰也随之而来。
公司平均每天收到邮件2.3万封，其中垃圾邮件达到1.6万封，比例占邮件总数的近69%。
用户经常抱怨每天处理的垃圾邮件比正常邮件还多，浪费了大量时间和精力。
通过在电子邮件系统中建立垃圾邮件综合防范体系，设置多达六道过滤拦截措施，我们成功地把垃圾邮件过滤掉96%以上。
并且垃圾邮件的错误识别率也低于千分之一。
● 反向DNS解析（PTR）使用反向 DNS 解析（PTR）机制，可以基本确认邮件的来源是否合法。
例如新浪通过（对应IP 202.108.3.172）发送邮件，我们的邮件服务器在接受新浪发来的邮件过程中，去进行反向DNS解析，查询202.108.3.172该IP是否有对应的固定域名，如果查询成功说明该IP确实是互联网上一个具有固定IP地址的发信服务器。
现在国际上的反垃圾邮件组织普遍要求发信邮件服务器需要设置PTR记录，以此来确认这台邮件服务器是否是在Internet上稳定存在的服务器。
大家应该为自己的发信邮件服务器设置好PTR记录，以免发生被国外拒收邮件的情况。
如果你从ISP运营商处拿到的不是一个完整的C类网段，你就需要向ISP提交添加PTR记录的申请。
一般ISP可以在二周内完成。
如果你的邮件系统是租用的，则你需要向出租方提出申请。
由于国内绝大多数中小型公司的邮件系统都没有设置PTR，所以，在邮件系统中应该把反向DNS解析结合其他措施进行拦截，而不应该直接拦截。
一般可以把PTR用于判断该邮件是否是正常的邮件，用于减少垃圾邮件的误判率。
● 黑名单、白名单、实时黑名单（RBL）黑名单技术是最早出现的一种反垃圾邮件技术，一般的邮件服务器都有该功能。
黑名单技术的原理是确定已知垃圾邮件制造者及其ISP的域名或IP地址，然后将其整理成黑名单。
邮件服务器在接收邮件时，拒绝任何来自黑名单上的垃圾邮件制造者的邮件。
基于内容的图像垃圾邮件检测与过滤方法
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垃圾 邮 件进 行 阐述 。
关键 词 ：基 于 内容 的 图像 ；垃圾 邮件 ；检 测 与过 滤
中图分类号 ：Ｔ ３１ １ Ｐ ９ ． ４
文献标识码 ：Ａ 文章编号 ：１０ — ５９（ ０ １ １ － ０３ ０ ０７ ９９ ２ １ ） ７ ０５ — ２
Ｃｏ ｔ ｎ － ａ ｅ ｍ ａ ｅ Ｓ ａ Ｄｅ ｅ ｔ ｎ ａ ｄ Ｆ ｌ ｒｎ ｎ ｅ ｔ ｂ ｓ ｄ Ｉ ｇ ｐ ｍ ｔ ｃ ｉ ｎ ｉ ｅ ｉ ｇ ｏ ｔ
基于文本区域特征的图像型垃圾邮件过滤算法
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有效的垃圾邮件检测算法 。但这些算法大多是基于文本 内容 的检测算法 ， 如潜在语 义 分析 Ｊ 文本 聚类 和 贝叶斯 文本 、 分类 等 。为逃避基于文本 内容的反 垃圾 邮件 系统 的检 测 ， 垃圾 邮件制造者将垃 圾信息嵌 入 图像 形成 图像 型垃圾 邮件 。 由于能够轻 易绕 过基 于文本 内容的反 垃圾 邮件 系统 ， 该类 型
ｓ ｏ ｈ ｔ ｈ ｒ ｐ ｓ ｄ ａ ｇ ｒｔｍ ａ ｄ ｎ ｉ ８ ５ ｈ ｗｓｔ ａ ｅ ｐ ｏ ｏ ｅ ｏ ｈ ｃ ｎ ｉ ｅ ｔ ｙ ９ ． ％ ｏ ｐ ｍ ｍａ ｅ ｎ ｈ ｒｃ ｓ ｎ ｉ ｍｏ ｅ ｔ ａ ８ ． ｔ ｌ ｉ ｆ ｆｓ ａ ｉ ｇ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｐ ｅ ｉｉ ｓ ｒ ｈ ｎ ９ ％ ｏ
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图像型垃圾邮件过滤技术综述
圾邮件 。对于图像型垃圾 邮件 ， 许多学者提出了基于垃圾邮件
所 含 的 图像 （ 以下 简 称 垃圾 邮件 图像 ） 具 有 的特 征 来 判 别 垃 所 圾 邮件 ， 取得 了令 人 鼓 舞 的 成绩 。 并
１ 图像型垃 圾 邮件 检测难 点
图像 型 垃 圾 邮 件 检测 与 文 本 型 垃 圾 邮件 存 在 很 多 的不 同 点 ， 过 对 垃圾 邮件 图像 的深 入 分 析 发 现 ， 过 区 分 垃 圾 邮件 通 通 图像 特 征 来 识 别 垃圾 邮件 主 要 存 在 四个 方 面的 困难 ：
近 年 来 ， 量 的 垃圾 邮 件 充 斥 着 个 人 邮 箱 和 企 业 邮箱 ， 大 给 社 会 造 成 了 重大 损 失 。据 ２０ ｏ ７年 ｌ ０月 中 国互 联 网协 会 反 垃 圾 邮件 中 心发 布 的调 查数 据 显示 ， 户 每周 收 到的 邮件 中 用 ５ ．５ 为垃 圾 邮 件 。这 使 得 企 业 用 户 每 天处 理 垃 圾 邮 件 的时 ５８％ 间最 长 达 ０ ６ｈ】。这 些 垃 圾 邮 件 一 方 面 消 耗 网 络 带 宽 并 占 ． ＿ Ｊ 用 大量 的存储 资源 ； 另一 方 面 浪 费 用 户 大量 时 间 去 清 除 这些 垃
第２ ５卷 第 ９期
２０ ｏ ８年 ９ 月
计 算 机 应 用 研 究
Ａｐ ｉ ａｉ ｎ Ｒｅ ｅ ｒ ｈ ｏ ｍｐｕ ｅ ｓ ｐｌｅ ｔｏ ｓ ａ ｃ ｆＣ０ ｔ ｒ
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ ９ １２ ． Ｓｐ ｏ８ ｅ ．２ ０
图像 型 垃 圾 邮件 过 滤 技 术 综 述 术
Ｓ ｎ ｅ ｎ ｉ ｇ — ａ ｅ ｐ ｍ ｉｔ ｒｎ ｕ ，ｙ ０ ｍａ ｅ ｂ ｓ ｄ ｓ ａ ｆ ｅ ｉ ｇ ｌ
基于OCR的图像型垃圾邮件过滤系统研究
基 础 设 计 了分 层 组 合 式 图像垃 圾 邮 件 过 滤 系 统 ， 实现 对 图像 型 垃 圾 邮件 的过 滤 。
关 键 词 ： 图像 型 垃 圾 邮 件 ；过 滤 ；Ｏ Ｃ Ｒ
中 国 分 类 号 ：Ｔ Ｐ ３ ９ ｌ － ４ １ 文 献标 识码 ：Ｂ
０ 引 言
２ 图像 型 邮件 图像 文本检 测 对 图像 型 邮件 中 图像 文 本 进 行 检 测 ， 即对 出现 在
型。
笔 画特 征图
整 合
二值 图像
图 １ 邮 件 图 像 文 本 检 测 和 识 别 系统 整 体 结 构
２ ． １ 图像 边 缘 集 提 取
光学 字符 识别 （ ｏＣ Ｒ） 技术， 通过 模 式识 别 的方 法 将包 含有 文 字 的 图像 文件 转 化 成 可 以 编辑 的 文 本 文 件 。ＯＣ Ｒ 软件对 二 值 化 文 档 图像 中文 字 的提 取 效 果 非 常理 想 ， 但 这 种 效 果 也 仅 仅 局 限 于 二值 化 的 图像 。
向； 对 图像 的梯 度 幅值进 行 非极 大值抑 制 ； 采 用双 阈值
算 法来 检测 并连 接边 缘 ， 尽 量减少 伪边 缘段 的数量 。 ２ ． １ ． ２ 图像边缘 细 化 通过 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算 子 检 测 之后 ， 我 们 得到 了 目标 区域 的边缘 图像 ， 但 得 到 的 图像 还 很 粗 糙 。 由于采 用 Ｓ ａ ｆ ｅ ｐ ｏ ｉ ｎ ｔ ｔ ｈ ｉ ｎ ｎ ｉ ｎ ｇ ａ ｌ ｇ ｏ ｒ ｉ ｔ ｈ ｍ（ Ｓ Ｐ ＴＡ） 细 化 算 法［ 。 ］ 对 图 像 进 行处 理后 ， 得 到 的 图像 非 常 圆润 ， 几 乎不会 出现 图像 纹 理 断裂 现象 ； 且该 算法 的时 间复杂 度较低 ， 是公认 的 处 理 效果 非 常 好 的 细 化 算 法 ， 因此 ， 采用 Ｓ Ｐ ＴＡ 边 缘 细 化算 法 来对 经 Ｃ ａ ｎ ｎ ｙ算 子 处 理 后 的 图像 进 行 边 缘