42、基于机器学习的垃圾邮件过滤技术解析

基于机器学习的垃圾邮件过滤技术解析

1. 垃圾邮件过滤现状与机器学习应用

在当今数字化时代，垃圾邮件泛滥成灾，给用户带来了诸多困扰。传统的垃圾邮件过滤方法，如避免特定词汇、拼写错误或伪造内容以绕过过滤规则，需要定期更新规则。然而，手动维护和频繁更改大量复杂规则不仅耗时费力，还容易让人感到厌烦。

机器学习（ML）在文本分类问题上取得了显著成功，这促使研究人员探索其在垃圾邮件过滤中的应用。尽管垃圾邮件过滤看似是文本分类任务的简单应用，但它具有一些独特特征，使其成为一个具有挑战性的问题。

从定义上看，垃圾邮件是关于同意与否的问题，而非内容本身。任何未经请求的商业电子邮件（UCE）都被视为垃圾邮件，无论其内容是否合法或具有商业性质。此外，垃圾邮件过滤对成本更为敏感，因为将合法邮件误分类为垃圾邮件（假阳性）比让垃圾邮件绕过过滤器（假阴性）更让用户难以接受。

通过在邮件内容特征集的基础上，添加手动创建的文本和非文本属性启发式规则，可以提高分类器的有效性。例如，Sahami等人提出在特征集中加入约35个手工制作的关键短语（如“free money”）、一些非文本特征（如发件人域名、邮件是否来自分发列表等）以及与邮件中非字母数字字符相关的特征。

与传统技术不同，机器学习方法通过分析邮件内容来学习不同类型邮件的特征，无需使用固定的关键词或规则集，因此在应对不断演变的垃圾邮件发送策略时更为有效。尽管现有垃圾邮件过滤器在许多情况下的电子邮件分类准确率令人印象深刻，但假阳性率仍然过高，限制了其实际应用。而且，随着垃圾邮件工具的日益复杂，单一技术难以完全解决这一问题，因此一些研究人员开始采用多种技术相结合的方法。

2. 基于机器学习的垃圾邮件过