CN106453423B - 一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤系统及方法 - Google Patents

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Abstract

一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤系统及方法，涉及网络安全领域，具体涉及垃圾邮件的检测过滤系统和方法。为了解决现有的垃圾邮件检测大多基于用户的设置信息对垃圾邮件进行判断存在的不能对用户设置中没有设置信息的垃圾邮件进行过滤的问题。本发明的系统包括：用于获取用户邮箱的个性化设置邮箱个性化设置模块；用于将新接收的邮件进行解析并获取邮件收件人信息、发件人信息和邮件的主题及内容邮件预处理模块；根据邮箱个性化设置模块的信息和邮件预处理模块的信息对邮件进行初步过滤的垃圾邮件初步判断模块；和根据邮件内容是否包含共性中文分词或诱导性链接判断邮件是否为垃圾邮件的邮件内容处理模块。本发明适用于垃圾邮件的过滤。

Description

一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤系统及方法
技术领域
本发明涉及网络安全领域，具体涉及垃圾邮件的检测过滤系统和方法。
背景技术
电子邮件作为人们日常工作、工作、学习中信息交换的一种重要手段，也是Internet应用最广泛的服务之一。但随着网络电子邮件的发展，越来越多带有商业性推广，政治目的和内容中含有大量钓鱼网站的垃圾邮件数目急剧增长。垃圾邮件的泛滥不仅会极大浪费用户的工作时间处理一些根本没有用的邮件，甚至内容中含有钓鱼网站的邮件可能会对用户的财产安全构成为威胁。目前，针对垃圾邮件的过滤已经有了不少的研究，大多数方法，都是基于邮件内容(文本分词)的检测方法。该类方法有一个明显的缺点，由于为所有的用户保存统一的垃圾邮件过滤参数，提供一致的模型。因此，无法满足不同用户的个性化需求(对垃圾邮件的定义不同)，当然该方法也不能通过自主学习，改变识别策略，尤其不能适应当用户对黑名单的内容改变时情形。
对于现有的对垃圾邮件检测的方法，邮件的处理流程存在可以优化情形。例如我们可以对不同类型的邮件采用不同的处理方式，这样在不影响对邮件结果判断的情况下，又能提高对邮件处理的速度。例如现实中，很多广告邮件或者商业推广邮件往往都有群发的现象，利用这个特性，当用户收到的一份新邮件中，发现收件人有很多，对于这份邮件，很可能为垃圾邮件，我们可以直接对这份邮件进行文本分词处理，然后看它是否符合垃圾邮件的特性，而不用，再去分析它的发件人是否来自用户黑名单中的邮箱，这样就节省了邮件的处理时间。
发明内容
本发明为了解决现有的垃圾邮件检测大多基于用户的设置信息对垃圾邮件进行判断存在的不能对用户设置中没有设置信息的垃圾邮件进行过滤的问题。
一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤系统，包括：
邮箱个性化设置模块，用于获取用户邮箱的个性化设置，包括好友邮箱信息、订阅账号信息和黑名单邮箱账号信息；
邮件预处理模块，用于将新接收的邮件进行解析，获取邮件收件人信息、发件人信息和邮件的主题及内容；
垃圾邮件初步判断模块，根据邮箱个性化设置模块的信息和邮件预处理模块的信息，对邮件进行初步过滤；
邮件内容处理模块，用于对垃圾邮件初步判断模块过滤后的邮件进行行识别，根据邮件内容是否包含共性中文分词或诱导性链接，从而判断邮件是否为垃圾邮件。
优选地，所述一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤系统还包括诱导性链接数据库和垃圾邮件中文分词数据库；所述的诱导性链接数据库是经过对网络中已知垃圾邮件(并非针对本邮箱收到的，是针对网络中已经发现所有的垃圾邮件)提取链接信息；所述的垃圾邮件中文分词数据库是经过对网络中已知垃圾邮件(并非针对本邮箱收到的，是针对网络中已经发现所有的垃圾邮件)进行中文分词处理后获得的中文分词集合，称为共性中文分词集合；诱导性链接数据库和垃圾邮件中文分词数据库用于对邮件内容处理模块中的含有的链接和文本分词进行比对，判断收到的邮件是否为垃圾邮件。
一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤方法，包括以下步骤：
步骤1、用户新收到的邮件后，邮箱个性化设置模块获取用户邮箱中设置的黑名单邮箱账号、用户的好友邮箱账户信息、用户订阅的公众邮箱账户信息；
步骤2、邮件预处理模块将新收到的邮件进行处理，获取收件人信息、发件人信息和邮件的主题及内容(SMTP，POP3协议很容易获取到这些内容)；收件人信息包括邮件发送方发送时对应所有收信人的数量，即邮件的收信人很多，收件人信息包括这些收信人的数量；
步骤3、垃圾邮件初步判断模块内设置收件人阈值；垃圾邮件初步判断模块首先获取包含有邮件发送方发送时对应所有收信人的数量的收件人信息，并将收信人的数量与所述的收件人阈值(例如将阈值设置为50)进行比较；
如果收信人的数量大于等于收件人阈值，那么这份邮件很符合商业推广、广告邮件等垃圾邮件的某些特征，则将该邮件的主题及内容发送至邮件内容处理模块进行处理；
如果收信人的数量小于收件人阈值，则将发件人信息与邮箱个性化设置模块获取的黑名单邮箱账号信息进行比对，如果发件人信息属于黑名单邮箱账号信息，则判定该邮件为垃圾邮件；如果发件人信息不属于黑名单邮箱账号信息，则继续判断发件人是否为好友邮箱账户信息或用户订阅的公众邮箱账户信息，如果是则判定邮件为正常邮件，如果发件人信息也不属于好友邮箱账户信息或者用户订阅的公众邮箱账户信息，则将该邮件的主题及内容送至邮件内容处理模块处理；
步骤4、邮件内容处理模块对收到邮件的主题及内容后进行识别，如果邮件内容包含共性中文分词或诱导性链接，则判定该邮件为垃圾邮件，否者判断邮件为正常邮件。
优选地，所述步骤4的实现过程包括以下步骤：
步骤4.1、邮件内容处理模块对邮件的主题及内容进行识别，获得邮件内容的文本分词和邮件内容含有的链接；
步骤4.2、邮件内容处理模块将邮件内容含有的链接与诱导性链接数据库进行比对；如果邮件内容含有的链接有一条链接为诱导性链接，则判定该邮件是垃圾邮件，并将该邮件中含有的、且不属于诱导性链接数据库中的链接添加到诱导性链接数据库中，对诱导性链接数据库进行更新；
将已知的垃圾邮件中文分词数据库中的中文分词集合称为共性中文分词集合；邮件内容处理模块将邮件内容的文本分词与共性中文分词集合进行比对；当邮件内容的文本分词符合共性中文分词集合的数量达到设定的分词阈值时，判断邮件为垃圾邮件；
当邮件内容含有的链接均不含有诱导性链接数据库中的链接且邮件内容的文本分词符合共性中文分词集合的数量低于设定的分词阈值时，判断邮件为正常邮件。
优选地，步骤4中所述的诱导性链接数据库是网络中安全软件(例如杀毒软件)或邮件服务器已经发现所有的垃圾邮件中包含的链接集合。
优选地，步骤4中所述的共性中文分词集合是网络中安全软件(例如杀毒软件)或邮件服务器已经发现所有的垃圾邮件的分词集合。
本发明具有以下有益效果：
本发明不但能够基于用户的个性化设置信息对垃圾邮件进行判断，提高用户的体验；同时能够对用户设置中没有设置信息的邮件尽心判断，提高了接收新垃圾邮件屏蔽过滤概率。相比现有的完全基于用户个性化设置信息对垃圾邮件判断方法，本发明能够将商业推广等垃圾邮件的屏蔽概率提高50％以上。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图。
具体实施方式
具体实施方式一：
一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤系统，包括：
邮箱个性化设置模块，用于获取用户邮箱的个性化设置，包括好友邮箱信息、订阅账号信息和黑名单邮箱账号信息；
邮件预处理模块，用于将新接收的邮件进行解析，获取邮件收件人信息、发件人信息和邮件的主题及内容；
垃圾邮件初步判断模块，根据邮箱个性化设置模块的信息和邮件预处理模块的信息，对邮件进行初步过滤；
邮件内容处理模块，用于对垃圾邮件初步判断模块过滤后的邮件进行行识别，根据邮件内容是否包含共性中文分词或诱导性链接，从而判断邮件是否为垃圾邮件。
具体实施方式二：
本实施方式所述的一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤系统，还包括诱导性链接数据库和垃圾邮件中文分词数据库；所述的诱导性链接数据库是经过对网络中已知垃圾邮件(并非针对本邮箱收到的，是针对网络中已经发现所有的垃圾邮件)提取链接信息；所述的垃圾邮件中文分词数据库是经过对网络中已知垃圾邮件(并非针对本邮箱收到的，是针对网络中已经发现所有的垃圾邮件)进行中文分词处理后获得的中文分词集合，称为共性中文分词集合；诱导性链接数据库和垃圾邮件中文分词数据库用于对邮件内容处理模块中的含有的链接和文本分词进行比对，判断收到的邮件是否为垃圾邮件。
其他模块和功能与具体实施方式一相同。
具体实施方式三：结合图1说明本实施方式，
一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤方法，包括以下步骤：
步骤1、用户新收到的邮件后，邮箱个性化设置模块获取用户邮箱中设置的黑名单邮箱账号、用户的好友邮箱账户信息、用户订阅的公众邮箱账户信息；
步骤2、邮件预处理模块将新收到的邮件进行处理，获取收件人信息、发件人信息和邮件的主题及内容(SMTP，POP3协议很容易获取到这些内容)；收件人信息包括邮件发送方发送时对应所有收信人的数量，即邮件的收信人很多，收件人信息包括这些收信人的数量；
步骤3、垃圾邮件初步判断模块内设置收件人阈值；垃圾邮件初步判断模块首先获取包含有邮件发送方发送时对应所有收信人的数量的收件人信息，并将收信人的数量与所述的收件人阈值(例如将阈值设置为50)进行比较；
如果收信人的数量大于等于收件人阈值，那么这份邮件很符合商业推广、广告邮件等垃圾邮件的某些特征，则将该邮件的主题及内容发送至邮件内容处理模块进行处理；
如果收信人的数量小于收件人阈值，则将发件人信息与邮箱个性化设置模块获取的黑名单邮箱账号信息进行比对，如果发件人信息属于黑名单邮箱账号信息，则判定该邮件为垃圾邮件；如果发件人信息不属于黑名单邮箱账号信息，则继续判断发件人是否为好友邮箱账户信息或用户订阅的公众邮箱账户信息，如果是则判定邮件为正常邮件，如果发件人信息也不属于好友邮箱账户信息或者用户订阅的公众邮箱账户信息，则将该邮件的主题及内容送至邮件内容处理模块处理；
步骤4、邮件内容处理模块对收到邮件的主题及内容后进行识别，如果邮件内容包含共性中文分词或诱导性链接，则判定该邮件为垃圾邮件，否者判断邮件为正常邮件。
具体实施方式四：
本实施方式所述步骤4的实现过程包括以下步骤：
步骤4.1、邮件内容处理模块对邮件的主题及内容进行识别，获得邮件内容的文本分词和邮件内容含有的链接；
步骤4.2、邮件内容处理模块将邮件内容含有的链接与诱导性链接数据库进行比对；如果邮件内容含有的链接有一条链接为诱导性链接，则判定该邮件是垃圾邮件，并将该邮件中含有的、且不属于诱导性链接数据库中的链接添加到诱导性链接数据库中，对诱导性链接数据库进行更新；
将已知的垃圾邮件中文分词数据库中的中文分词集合称为共性中文分词集合；邮件内容处理模块将邮件内容的文本分词与共性中文分词集合进行比对；当邮件内容的文本分词符合共性中文分词集合的数量达到设定的分词阈值时，判断邮件为垃圾邮件；
当邮件内容含有的链接均不含有诱导性链接数据库中的链接且邮件内容的文本分词符合共性中文分词集合的数量低于设定的分词阈值时，判断邮件为正常邮件。
其他模块和步骤与具体实施方式三相同。
具体实施方式五：
本实施方式所述步骤4中所述的诱导性链接数据库是网络中安全软件(例如杀毒软件)或邮件服务器已经发现所有的垃圾邮件中包含的链接集合。
其他模块和步骤与具体实施方式三或四相同。
具体实施方式六：
本实施方式所述步骤4中所述的共性中文分词集合是网络中安全软件(例如杀毒软件)或邮件服务器已经发现所有的垃圾邮件的分词集合。
其他模块和步骤与具体实施方式三至五之一相同。

Claims (4)

1.一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤系统，其特征在于，包括：
邮箱个性化设置模块，用于获取用户邮箱的个性化设置，包括好友邮箱信息、订阅账号信息和黑名单邮箱账号信息；
邮件预处理模块，用于将新接收的邮件进行解析，获取邮件收件人信息、发件人信息和邮件的主题及内容；
垃圾邮件初步判断模块，根据邮箱个性化设置模块的信息和邮件预处理模块的信息，对邮件进行初步过滤；垃圾邮件初步判断模块内设置收件人阈值；垃圾邮件初步判断模块首先获取包含有邮件发送方发送时对应所有收信人的数量的收件人信息，并将收信人的数量与所述的收件人阈值进行比较；
如果收信人的数量大于等于收件人阈值，则将该邮件的主题及内容发送至邮件内容处理模块进行处理；
如果收信人的数量小于收件人阈值，则将发件人信息与邮箱个性化设置模块获取的黑名单邮箱账号信息进行比对，如果发件人信息属于黑名单邮箱账号信息，则判定该邮件为垃圾邮件；如果发件人信息不属于黑名单邮箱账号信息，则继续判断发件人是否为好友邮箱账户信息或用户订阅的公众邮箱账户信息，如果是则判定邮件为正常邮件，如果发件人信息也不属于好友邮箱账户信息或者用户订阅的公众邮箱账户信息，则将该邮件的主题及内容送至邮件内容处理模块处理；
邮件内容处理模块，用于对垃圾邮件初步判断模块过滤后的邮件进行行识别，根据邮件内容是否包含共性中文分词或诱导性链接，从而判断邮件是否为垃圾邮件；
所述过滤系统还包括诱导性链接数据库和垃圾邮件中文分词数据库；所述的诱导性链接数据库是经过对网络中已知垃圾邮件提取链接信息；所述的垃圾邮件中文分词数据库是经过对网络中已知垃圾邮件进行中文分词处理后获得的中文分词集合，称为共性中文分词集合；诱导性链接数据库和垃圾邮件中文分词数据库用于对邮件内容处理模块中的含有的链接和文本分词进行比对，判断收到的邮件是否为垃圾邮件。
2.一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1、用户新收到的邮件后，邮箱个性化设置模块获取用户邮箱中设置的黑名单邮箱账号、用户的好友邮箱账户信息、用户订阅的公众邮箱账户信息；
步骤2、邮件预处理模块将新收到的邮件进行处理，获取收件人信息、发件人信息和邮件的主题及内容；收件人信息包括邮件发送方发送时对应所有收信人的数量；
步骤3、垃圾邮件初步判断模块内设置收件人阈值；垃圾邮件初步判断模块首先获取包含有邮件发送方发送时对应所有收信人的数量的收件人信息，并将收信人的数量与所述的收件人阈值进行比较；
如果收信人的数量大于等于收件人阈值，则将该邮件的主题及内容发送至邮件内容处理模块进行处理；
如果收信人的数量小于收件人阈值，则将发件人信息与邮箱个性化设置模块获取的黑名单邮箱账号信息进行比对，如果发件人信息属于黑名单邮箱账号信息，则判定该邮件为垃圾邮件；如果发件人信息不属于黑名单邮箱账号信息，则继续判断发件人是否为好友邮箱账户信息或用户订阅的公众邮箱账户信息，如果是则判定邮件为正常邮件，如果发件人信息也不属于好友邮箱账户信息或者用户订阅的公众邮箱账户信息，则将该邮件的主题及内容送至邮件内容处理模块处理；
步骤4、邮件内容处理模块对收到邮件的主题及内容后进行识别，如果邮件内容包含共性中文分词或诱导性链接，则判定该邮件为垃圾邮件，否者判断邮件为正常邮件；
所述步骤4的实现过程包括以下步骤：
步骤4.1、邮件内容处理模块对邮件的主题及内容进行识别，获得邮件内容的文本分词和邮件内容含有的链接；
步骤4.2、邮件内容处理模块将邮件内容含有的链接与诱导性链接数据库进行比对；如果邮件内容含有的链接有一条链接为诱导性链接，则判定该邮件是垃圾邮件，并将该邮件中含有的、且不属于诱导性链接数据库中的链接添加到诱导性链接数据库中，对诱导性链接数据库进行更新；
将已知的垃圾邮件中文分词数据库中的中文分词集合称为共性中文分词集合；邮件内容处理模块将邮件内容的文本分词与共性中文分词集合进行比对；当邮件内容的文本分词符合共性中文分词集合的数量达到设定的分词阈值时，判断邮件为垃圾邮件；
当邮件内容含有的链接均不含有诱导性链接数据库中的链接且邮件内容的文本分词符合共性中文分词集合的数量低于设定的分词阈值时，判断邮件为正常邮件。
3.根据权利要求2所述的一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤方法，其特征在于，步骤4中所述的诱导性链接数据库是网络中安全软件或邮件服务器已经发现所有的垃圾邮件中包含的链接集合。
4.根据权利要求2或3所述的一种基于用户个性化设置的垃圾邮件的过滤方法，其特征在于，步骤4中所述的共性中文分词集合是网络中安全软件或邮件服务器已经发现所有的垃圾邮件的分词集合。
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