CN102916947A - 一种基于云计算的反垃圾邮件系统 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了一种基于云计算的反垃圾邮件系统，涉及网络领域，用以解决现有技术存在成本昂贵、维护困难、重复建设、服务器负担过重等问题。其中客户端包括：邮件接收模块；数字签名模块；客户端发送模块；邮件处理模块；其中反垃圾邮件的云服务器包括：云服务接收模块；垃圾邮件判定模块；报告生成模块；云服务发送模块。本发明将云计算与反垃圾邮件相结合，可以轻松实现共享过滤结果，因此网络资源得到充分利用。
Description
技术领域
本发明涉及网络领域，尤其是一种基于云计算的反垃圾邮件系统。
背景技术
中国是世界上最大的垃圾邮件受害国之一，过滤、处理垃圾邮件要耗费巨大的人力物力。现有的反垃圾邮件产品，主要采用黑白名单、贝叶斯算法、关键词和规则等技术进行过滤。而垃圾邮件通常是基于全网发送的，传统的反垃圾邮件系统无法在较大范围内进行集中过滤和管理，因此普遍存在成本昂贵、维护困难、重复建设、服务器负担过重等问题。目前垃圾邮件变得日益复杂和难以防御，面对海量垃圾邮件的威胁，整合网络资源，整体防御垃圾邮件是很有必要的。
发明内容
本发明提供了一种基于云计算的反垃圾邮件系统，用以解决现有技术存在成本昂贵、维护困难、重复建设、服务器负担过重等问题。
本发明的基于云计算的反垃圾邮件系统，包括：客户端和反垃圾邮件的云服务器；其中，客户端包括：邮件接收模块，用于接收待处理的邮件；数字签名模块，用于为所述待处理的邮件生成具有唯一性的数字签名；客户端发送模块，用于将所述数字签名发给反垃圾邮件的云服务器；邮件处理模块，用于根据反垃圾邮件的云服务器发来的结果报告，对邮件进行过滤；其中，反垃圾邮件的云服务器包括：云服务接收模块，用于接收所述数字签名；垃圾邮件判定模块，用于根据所述数字签名中的内容判定对应的邮件是否为垃圾邮件；报告生成模块，用于根据所述垃圾邮件判定模块得出的垃圾邮件判定结果，生成结果报告；云服务发送模块，用于将所述结果报告反馈给客户端。
其中，所述数字签名为待处理的邮件的摘要。数字签名模块采用Nilsimsa摘要生成算法生成所述数字签名。
其中，所述垃圾邮件判定模块中包括：垃圾邮件数据库，用于存储已被判定为垃圾邮件的数字签名；第一匹配子模块，用于将所述云服务接收模块收到的数字签名与垃圾邮件数据库中存储的数字签名进行匹配，并将匹配结果作为垃圾邮件判定结果交由报告生成模块处理。
其中，所述垃圾邮件判定模块中包括：发件人污点数据库、第二匹配子模块、垃圾邮件分析群组子模块和接过整合字模块；其中，发件人污点数据库，用于存储已知发件人IP地址的累计污点分数；第二匹配子模块，用于将所述云服务接收模块收到的数字签名中包含的发件人IP地址与发件人污点数据库中存储的IP地址进行匹配，如果匹配到的IP地址对应的累计污点分数大于等于预设的阈值，则判定为垃圾邮件，并将垃圾邮件判定结果交由报告生成模块处理，否则交由垃圾邮件分析群组子模块处理；垃圾邮件分析群组子模块，采用至少二种垃圾邮件判定策略对所述邮件分析，得出相应数量的垃圾邮件判定子结果；接过整合字模块，用于将所述垃圾邮件判定子结果整合为一个垃圾邮件判定结果，并交由报告生成模块处理。垃圾邮件分析群组子模块采用的所述垃圾邮件判定策略包括：黑白名单、贝叶斯算法、基于关键词和规则、分类数据库，或者单一用户启发式学习规则。
本发明考虑到云计算对反垃圾邮件客户端的配置要求较低。邮件过滤任务交由云端去做，符合瘦客户端的发展趋势。由于云计算的存储能力和处理能力较单一服务器或客户端强大很多，因此本发明可以避免现有的反垃圾邮件系统的服务器功能单一，处理能力有限，容易发生系统瓶颈等缺点。云计算可以轻松实现共享过滤结果，因此网络资源得到充分利用。
附图说明
图1是本发明实施例一的系统结构示意图；
图2是本发明实施例二的系统结构示意图；
图3是本发明实施例三的系统结构示意图。
具体实施方式
经发明人研究发现，云计算能够提供一体化的服务。如果将海量邮件的过滤任务转移到高度集约化的“云”端，可以真正达到全网防护垃圾邮件的效果。以下通过若干实施例进一步详述。
实施例一、参见图1所示，本实施例提供的基于云计算的反垃圾邮件系统包括：客户端01和反垃圾邮件的云服务器02。客户端01中包括：邮件接收模块011、数字签名模块012、客户端发送模块013和邮件处理模块014；反垃圾邮件的云服务器02中包括：云服务接收模块021、垃圾邮件判定模块022、报告生成模块023和云服务发送模块024。
邮件接收模块011，用于接收待处理的邮件，但不会像现有邮件接收系统那样直接提示用户查看，而是将其缓存，等待后续处理。
数字签名模块012，为了减少网络传输的数据流量，以及为了保证用户的隐私而不将邮件内容以明文形式在网络中传递，本模块用于为待处理的邮件生成具有唯一性的数字签名，该数字签名可以是待处理的邮件的摘要，也可以是唯一标识该邮件的其它数字签名形式，如果采用邮件摘要作为数字签名，则可以通过Nilsimsa摘要生成算法生成所述数字签名。
客户端发送模块013，用于将所述数字签名发给反垃圾邮件的云服务器02。
邮件处理模块014，用于根据反垃圾邮件的云服务器02发来的结果报告，如果结果报告明示为垃圾邮件，则过滤该邮件，否则向用户展示该邮件或者提示用户查看该邮件。
云服务接收模块021，用于接收客户端发送模块013发来的数字签名。
垃圾邮件判定模块022，用于根据所述数字签名中的内容判定对应的邮件是否为垃圾邮件。
报告生成模块023，用于根据所述垃圾邮件判定模块022得出的垃圾邮件判定结果，生成结果报告。
云服务发送模块024，用于将所述结果报告反馈给客户端01中的邮件处理模块014。
实施例二、基于上述实施例一，本实施例对垃圾邮件判定模块022进一步优化，其它模块与实施例一相同，不再赘述。参见图2所示，垃圾邮件判定模块022中进一步包括：垃圾邮件数据库0221和第一匹配子模块0222。
垃圾邮件数据库0221，用于存储已被判定为垃圾邮件的数字签名。
第一匹配子模块0222，用于将所述云服务接收模块021收到的数字签名与垃圾邮件数据库0221中存储的数字签名进行匹配，并将匹配结果作为垃圾邮件判定结果交由报告生成模块023处理，即如果匹配到相同的数字签名，则判定该邮件为垃圾邮件，否则判定为正常邮件。
垃圾邮件的特点之一就是相同的邮件内容发送给大量用户，本实施例在云端引入了垃圾邮件数据库0221，可以实现垃圾邮件最大程度的共享，因此缩短了垃圾邮件识别时间，降低了系统消耗和客户端资源消耗，使得效率显著提高。
实施例三、基于上述实施例一，本实施例对垃圾邮件判定模块022进一步优化，其它模块与实施例一相同，不再赘述。参见图3所示，垃圾邮件判定模块022中进一步包括：发件人污点数据库0223、第二匹配子模块0224、垃圾邮件分析群组子模块0225和接过整合字模块0226。
发件人污点数据库0223，用于存储已知发件人IP地址的累计污点分数，即从发件人IP地址发出过一次垃圾邮件，则对该IP地址增加一分污点分数。
第二匹配子模块0224，将所述云服务接收模块021收到的数字签名中包含的发件人IP地址与发件人污点数据库0223中存储的IP地址进行匹配，如果匹配到的IP地址对应的累计污点分数大于等于预设的阈值，则判定为垃圾邮件，并将垃圾邮件判定结果交由报告生成模块023处理，否则交由垃圾邮件分析群组子模块0225处理。这里可以针对用户的需求对特定的IP地址分别设定阈值，例如：用户要求即使收到垃圾邮件也不能过滤掉正常邮件，则可将阈值设大。
垃圾邮件分析群组子模块0225，采用至少二种垃圾邮件判定策略对所述邮件分析，得出相应数量的垃圾邮件判定子结果。本模块的意图是采用多种垃圾邮件判定策略分别独立判断，并得出若干个判定子结果。垃圾邮件判定策略可以是黑白名单、贝叶斯算法、基于关键词和规则、分类数据库，或者单一用户启发式学习规则。
接过整合字模块0226，用于将所述垃圾邮件判定子结果整合为一个垃圾邮件判定结果，并交由报告生成模块023处理。整合的策略可以采用比值法，例如采用了4种垃圾邮件判定策略，其中3种判定为垃圾邮件，占四分之三，则最终整合判定为垃圾邮件；也可以采用权重法，即为每一种垃圾邮件判定策略赋以权值，之后根据加权百分比得到整合判定结果。
本实施例也可接续在实施例二的第一匹配子模块0222未匹配到相同的数字签名之后进行，不再赘述。
本实施例在云端引入了发件人污点数据库0223，可以实现发送垃圾邮件IP地址的最大程度的共享，因此缩短了垃圾邮件识别时间，降低了系统消耗和客户端资源消耗，使得效率显著提高。
这里本发明的描述和应用都只是说明性和示意性的，并非是想要将本发明的范围限制在上述实施例中。这里所披露的实施例的变形和改变是完全可能的，对于那些本领域的普通技术人员来说，实施例的替换和等效的各种部件均是公知的。本领域技术人员还应该清楚的是，在不脱离本发明的精神或本质特征的情况下，本发明可以以其它形式、结构、布置、比例，以及用其它组件、材料和部件来实现，以及在不脱离本发明范围和精神的情况下，可以对这里所披露的实施例进行其它变形和改变。
Claims (6)
1.一种基于云计算的反垃圾邮件系统，其特征在于，包括：客户端和反垃圾邮件的云服务器；
其中，客户端包括：
邮件接收模块，用于接收待处理的邮件；
数字签名模块，用于为所述待处理的邮件生成具有唯一性的数字签名；
客户端发送模块，用于将所述数字签名发给反垃圾邮件的云服务器；
邮件处理模块，用于根据反垃圾邮件的云服务器发来的结果报告，对邮件进行过滤；
其中，反垃圾邮件的云服务器包括：
云服务接收模块，用于接收所述数字签名；
垃圾邮件判定模块，用于根据所述数字签名中的内容判定对应的邮件是否为垃圾邮件；
报告生成模块，用于根据所述垃圾邮件判定模块得出的垃圾邮件判定结果，生成结果报告；
云服务发送模块，用于将所述结果报告反馈给客户端。
2.如权利要求1所述的反垃圾邮件系统，其特征在于，所述数字签名为待处理的邮件的摘要。
3.如权利要求2所述的反垃圾邮件系统，其特征在于，数字签名模块采用Nilsimsa摘要生成算法生成所述数字签名。
4.如权利要求1所述的反垃圾邮件系统，其特征在于，所述垃圾邮件判定模块中包括：
垃圾邮件数据库，用于存储已被判定为垃圾邮件的数字签名；
第一匹配子模块，用于将所述云服务接收模块收到的数字签名与垃圾邮件数据库中存储的数字签名进行匹配，并将匹配结果作为垃圾邮件判定结果交由报告生成模块处理。
5.如权利要求1或4所述的反垃圾邮件系统，其特征在于，所述垃圾邮件判定模块中包括：发件人污点数据库、第二匹配子模块、垃圾邮件分析群组子模块和接过整合字模块；
其中，发件人污点数据库，用于存储已知发件人IP地址的累计污点分数；
第二匹配子模块，用于将所述云服务接收模块收到的数字签名中包含的发件人IP地址与发件人污点数据库中存储的IP地址进行匹配，如果匹配到的IP地址对应的累计污点分数大于等于预设的阈值，则判定为垃圾邮件，并将垃圾邮件判定结果交由报告生成模块处理，否则交由垃圾邮件分析群组子模块处理；
垃圾邮件分析群组子模块，采用至少二种垃圾邮件判定策略对所述邮件分析，得出相应数量的垃圾邮件判定子结果；
接过整合字模块，用于将所述垃圾邮件判定子结果整合为一个垃圾邮件判定结果，并交由报告生成模块处理。
6.如权利要求5所述的反垃圾邮件系统，其特征在于，垃圾邮件分析群组子模块采用的所述垃圾邮件判定策略包括：黑白名单、贝叶斯算法、基于关键词和规则、分类数据库，或者单一用户启发式学习规则。
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| C02 | Deemed withdrawal of patent application after publication (patent law 2001) | ||
| WD01 | Invention patent application deemed withdrawn after publication |
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