计算机毕业设计Django+LLM大模型垃圾邮件分类与检测系统大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-02 07:33:36 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 07:33:36 发布 · 367 阅读

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#课程设计 #大数据 #知识图谱 #hadoop #spark #django #python

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介绍资料

《Django+LLM大模型垃圾邮件分类与检测系统》任务书

一、项目背景与意义

随着互联网通信技术的快速发展，电子邮件已成为日常沟通的重要工具，但垃圾邮件（如诈骗邮件、广告推销、恶意软件传播等）数量呈指数级增长，严重威胁用户隐私安全与通信效率。传统垃圾邮件检测方法依赖关键词匹配、规则引擎或浅层机器学习模型，存在以下问题：

语义理解不足：难以识别变体词汇（如“免费领奨品”）、隐晦表达或上下文关联的诈骗意图；
泛化能力弱：对新出现的垃圾邮件类型（如AI生成的钓鱼邮件）检测效果差；
多语言支持差：无法有效处理跨语言（如中英文混合）或低资源语言垃圾邮件。

大语言模型（LLM）凭借其强大的自然语言理解能力与上下文感知能力，能够深度解析邮件语义、识别潜在威胁模式，为垃圾邮件检测提供新的技术范式。本项目旨在构建一个基于Django框架与LLM大模型的垃圾邮件分类与检测系统，实现高精度、实时化、多语言的垃圾邮件识别，提升用户通信安全。

二、项目目标

1. 技术目标

设计并实现一个基于Django与LLM大模型的垃圾邮件检测系统，支持文本、附件（如PDF/Word）及多语言（中/英/日等）邮件的分类。
结合传统特征（如邮件头信息、发件人信誉）与深度语义特征，实现垃圾邮件检测准确率≥98%，召回率≥95%，误报率≤2%。
开发实时检测接口，支持高并发（≥1000 QPS）邮件处理，单封邮件检测响应时间≤500ms。

2. 应用目标

为企业邮箱服务商、个人用户提供智能化垃圾邮件过滤工具，降低用户暴露于恶意内容的风险。
通过可视化界面展示检测结果（如垃圾邮件类型、威胁等级）与统计数据（如每日拦截量、趋势分析），支持用户自定义过滤规则（如白名单/黑名单管理）。

三、项目内容与功能模块

1. 数据采集与预处理模块

数据源整合：
- 公开数据集：爬取Kaggle、UCI Machine Learning Repository等平台的垃圾邮件数据集（如SpamAssassin、Enron-Spam），包含文本、邮件头、附件等多维度信息。
- 实时数据采集：通过SMTP协议拦截企业邮箱服务器中的待检测邮件，或模拟用户上传邮件样本进行离线分析。
数据清洗与标注：
- 去除HTML标签、特殊符号、重复邮件，统一文本编码（如UTF-8）。
- 人工标注垃圾邮件类型（如诈骗、广告、恶意软件）与威胁等级（低/中/高），构建细粒度标注数据集。

2. 多模态特征提取与融合模块

文本特征提取：
- 使用预训练LLM（如BERT、RoBERTa、LLaMA）生成邮件文本的语义向量，捕捉上下文关联的诈骗意图（如“账户异常需点击链接验证”）。
- 结合传统特征：提取邮件头信息（如发件人域名、IP地址）、关键词频率（如“免费”“中奖”）、语法错误率等结构化特征。
附件特征提取：
- 对PDF/Word附件进行OCR文字识别，提取文本内容后输入LLM分析；对可执行文件（如.exe）计算哈希值并匹配恶意软件库（如VirusTotal API）。
多模态融合：
- 设计门控融合机制（Gated Fusion），动态调整文本特征与附件特征的权重，生成综合特征向量。

3. 垃圾邮件检测模型构建模块

模型架构设计：
- 主分类模型：基于Transformer的LLM（如DistilBERT）进行文本分类，输出垃圾邮件概率与类型标签。
- 辅助检测模块：
  - 规则引擎：匹配已知恶意链接、IP黑名单等硬规则，快速拦截高风险邮件。
  - 图神经网络（GNN）：构建发件人-收件人社交图谱，识别异常传播模式（如突发大量发送相似邮件）。
模型训练与优化：
- 采用迁移学习：在公开数据集上预训练LLM，再在私有数据集上微调（Fine-tuning），解决小样本问题。
- 损失函数设计：结合交叉熵损失（分类任务）与对比损失（拉近同类邮件特征、拉远异类邮件特征），提升模型区分度。
- 对抗训练：生成对抗样本（如替换同义词、插入无关段落）增强模型鲁棒性，防御AI生成的垃圾邮件攻击。

4. 实时检测与反馈模块

检测流程：
1. 邮件到达系统后，提取文本与附件特征；
2. 规则引擎快速筛查高风险邮件（如包含黑名单链接）；
3. LLM模型计算垃圾邮件概率与类型；
4. 综合规则引擎与模型结果，生成最终检测报告（如“高风险：诈骗邮件”）。
用户反馈机制：
- 允许用户标记误判/漏判邮件，将反馈数据加入训练集，实现模型迭代优化（如在线学习）。

5. 可视化与交互模块

前端界面设计：
- 使用Vue.js+Element UI构建Web界面，展示检测结果（如邮件内容高亮标注、威胁等级标签）、统计图表（如每日垃圾邮件类型分布、拦截趋势）。
- 支持用户自定义规则：添加白名单（如信任发件人）、黑名单（如已知垃圾域名），调整检测敏感度（如严格/宽松模式）。
管理员后台：
- 提供系统监控功能（如当前检测队列长度、模型服务状态）、日志查询（如用户反馈记录、模型更新历史）。

四、技术路线与开发环境

1. 技术路线

后端开发：
- 基于Django框架构建RESTful API，使用Celery实现异步任务处理（如模型推理、日志写入）。
- 调用Hugging Face Transformers库加载LLM模型，通过ONNX Runtime优化推理速度，适配边缘设备（如企业邮箱服务器本地部署）。
前端开发：
- 使用Vue.js框架搭建用户界面，结合ECharts实现数据可视化（如饼图、折线图、表格）。
- 通过WebSocket实现前后端实时通信，支持检测结果动态刷新（如每秒更新拦截数量）。
数据库设计：
- 使用MongoDB存储邮件元数据（如发件人、主题、检测时间）与特征向量，Redis缓存高频访问数据（如黑名单、模型版本）。

2. 开发环境

编程语言：Python 3.10+
深度学习框架：PyTorch/TensorFlow
部署环境：Docker容器化部署，结合Kubernetes实现弹性伸缩，支持高并发访问（如企业级邮箱场景）。

五、项目进度安排

阶段	时间节点	任务内容
需求分析与设计	第1-2周	完成系统需求调研，设计数据库架构与模块交互流程
数据采集与预处理	第3-4周	爬取公开数据集，构建私有标注数据集，完成数据清洗与特征提取
模型开发与训练	第5-8周	构建LLM分类模型与辅助检测模块，优化超参数，验证模型效果
系统集成与测试	第9-10周	集成前后端模块，完成功能测试（如检测准确率、响应时间）与压力测试（如并发处理能力）
部署与验收	第11-12周	部署系统至生产环境，编写用户手册与技术文档，组织验收

六、预期成果

可运行系统原型：支持文本/附件/多语言邮件检测，在公开数据集（如SpamAssassin）上验证模型效果，准确率≥98%。
学术论文或专利：发表1篇CCF-C类会议论文（主题：LLM在垃圾邮件检测中的应用）或申请1项发明专利（如“基于多模态融合的垃圾邮件检测方法”）。
技术文档：提供系统源码、部署文档、用户手册及测试报告，支持后续维护与扩展。

七、创新点

多模态融合创新：联合文本语义、邮件头信息与附件特征，突破单一文本检测的局限性。
规则-模型协同：结合硬规则（如黑名单）与软模型（如LLM），平衡检测效率与准确性。
实时反馈优化：通过用户反馈实现模型在线学习，适应垃圾邮件变种快速演变的挑战。

运行截图

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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