高性能郵件安全網(wǎng)關關鍵技術的研究與優(yōu)化.pdf

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)流量的不斷增長，傳統(tǒng)的垃圾郵件識別技術很難應對如今的高速網(wǎng)絡環(huán)境。傳統(tǒng)技術大都需要通過對每封郵件的內(nèi)容進行深度分析，不僅在解析郵件時耗費時間，同時在進行過濾時也需要大量的計算。本文從現(xiàn)今高速網(wǎng)絡環(huán)境的需求出發(fā)，針對高性能郵件網(wǎng)關關鍵技術的方向進行研究與優(yōu)化，在取得了兩個方面的研究進展的同時，實現(xiàn)了一款高性能郵件網(wǎng)關系統(tǒng)。
　　一方面，本文重點研究了郵件網(wǎng)關匹配技術的基礎，郵件地址匹配技術。傳統(tǒng)多模式匹配技術主要在于通用性

2、匹配。在應用在郵件地址匹配時，沒有考慮到郵件地址的組成規(guī)律，從而會造成性能下降。從這個角度出發(fā)，本文提出了一種面向郵件地址過濾的多模式匹配算法ACEA算法。通過對電子郵件地址的特點進行了深入研究，ACEA算法既考慮了郵件地址的組成，又考慮到實際郵件地址的分布特征，有效提高了多模式匹配在郵件地址應用上的內(nèi)存使用率，同時在時間復雜度上，理論上也優(yōu)于AC算法。
　　另一方面，本文對電子郵件的發(fā)送過程、SMTP會話過程等進行了詳細的分析。

3、針對基于行為的垃圾郵件過濾技術進行研究，本文提出了一種基于用戶行為分類的垃圾郵件過濾模型。該模型不需要對郵件內(nèi)容進行完全的深入解析和過濾，而是通過分析垃圾用戶和正常用戶發(fā)送行為的不同，來進行郵件過濾。該模型在配合其他垃圾郵件檢測方法時在處理性能上有良好的表現(xiàn)?？梢宰鳛橐环N有效的外層過濾模型，配合貝葉斯過濾器、指紋過濾器等傳統(tǒng)垃圾郵件過濾器。
　　最后，本文設計實現(xiàn)了一款高性能郵件安全網(wǎng)關，并應用了ACEA算法和基于用戶行為分類的垃