垃圾邮件——扰乱我们的生活，浪费我们的时间，带来更多恶意软件——让我们遭受更大的破坏。根据Ferris研究中心统计预测，在2008年将有近40万亿的垃圾邮件被发送，从而进一步导致近140亿美元的利益受损。而在2007年，这一数字分别为18万亿垃圾邮件和30亿美元，增长之快，令人吃惊。
图1：垃圾邮件对企业的影响
图2：垃圾邮件对个人的影响
理论上，垃圾邮件过滤器可以拦截垃圾邮件，允许“良好”或者“真实”邮件进入邮件系统。但是过滤器也有出错的时候，垃圾邮件过滤器不可避免的一个副作用就是误报(false positive)和漏报(false negative)。
一般而言，当垃圾邮件过滤器检测出某个邮件为垃圾邮件时，要么阻止其进入邮件系统，要么对其进行隔离，放置在一个专门的文件夹里，以供用户手动识别并删除。对于后一种方法，它需要人工的参与，会消耗用户一定的精力。实际情况是，有一些用户从来都不会去检查这些隔离区。
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另外，Ferris研究指出，用户删掉垃圾邮件所承担的成本大约在0.04美元每封。但是该研究所分析师Richi Jennings 也指出，查找丢失的有用邮件所承担的成本远远大于删除所花费的成本，大约每封为3.5美元。更糟糕的是，过滤器漏报、误报给用户带来的损失则会更大。下面，我们将先浅述有关垃圾邮件过滤器方面的技术。
为了尽量减少过滤器导致的误报，我们需要先了解它们的工作原理。
图3：垃圾邮件过滤体系结构中的邮箱过滤
●基于关键字和 Bayesian 过滤器
最早的过滤器，主要是检索邮件主题和正文中的关键字，更高级些的过滤器，则采用了Bayesian算法，可以针对邮件提高过滤准确率。
图4：贝叶斯垃圾邮件过滤
●Captcha技术
CAPTCHA 是“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans Apart”(全自动区分计算机和人类的图灵测试)的缩写，是一种区分用户是计算机和人的公共全自动程序。在一个CAPTCHA测试中，作为服务器的计算机会自动生成一个问题由用户来解答。这个问题可以由计算机生成并评判，但是必须只有人类才能解答。由于计算机无法解答CAPTCHA的问题，所以回答出问题的用户就可以被认为是人类。此种技术可以防止通过软件自动发送垃圾邮件的产生。
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图5: CAPTCHA验证码
●建立垃圾邮件黑白名单
与刚才讲的技术不同，这个是根据邮件服务而不是根据信息进行评估筛选，尤其是根据发件人以往行为记录进行分类管理：
黑名单是由世界各地数据库搜集来的，过滤器会根据这些黑名单检查每个进入的邮件，如果符合，那么就会拒绝接收邮件。
白名单同样也是来源于各地IP汇总。邮件过滤器一般既拥有黑名单又拥有白名单，以提高过滤效率。
在某些情况下，过滤器厂商会使用“信誉服务”或者“声誉名单”来区别他们的名单。
图6：先进的黑、白名单机制
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