垃圾邮件占用了大量的有限的存储、计算和网络资源,影响和干扰了用户的正常工作生活,同时钓鱼邮件是特殊的垃圾邮件,它欺骗收件人账号、口令等信息,危害正在逐步增大。垃圾邮件充斥着互联网,大大的降低网络运行效率,要从垃圾邮件的源头和传播途径上治理垃圾邮件是非常艰巨的。基于垃圾邮件对企业用户的种种危害,为解决企业员工在使用企业邮箱中免受垃圾邮件、钓鱼邮件的困扰,研究反垃圾邮件相关关键技术的功能实现,设计并实现面向企业的反垃圾邮件网关系统是十分必要的。本文在分析课题相关关键技术的研究现状的基础上,重点研究邮件过滤技术及过滤分类器的更新机制。本文的主要工作如下:1、本文采用基于机器学习反馈的文本分类方法winnow算法,对接收的邮件根据分类器自动进行内容过滤判定,同时分析钓鱼链接的特征,通过基于URL的域名的钓鱼邮件过滤方法,并且结合URL的域名白名单相似度的方法,实现对邮件中钓鱼链接的综合过滤。2、本文提出了一种基于用户反馈和蜜罐技术的邮件分类器更新机制,利用蜜罐技术收集垃圾邮件,同时通过用户对反垃圾邮件网关所隔离的垃圾邮件和企业邮箱中的正常邮件的反馈情况,提取邮件集,为定期自动更新分类器提供邮件集合。通过使用最新的邮件样本集来训练分类器,使得分类器能更好的判定新邮件的类别。3、研究了面向企业的反垃圾邮件网关系统的前后台各模块设计方案,前台包含了系统管理、基础配置、隔离区管理、日志管理等功能模块,后台包含了主控模块、邮件接收、邮件原文解析、邮件内容分析、钓鱼邮件检测、邮件转发、蜜罐技术、分类器更新训练等模块,详细阐述了系统各模块的具体设计、实现及测试,并给出了典型的应用场景。综上所述,本文设计并实现了一种面向企业的反垃圾邮件网关系统,通过对课题的关键技术的研究,不仅从提高垃圾邮件过滤准确性的角度来提高邮件过滤网关的识别能力,而且设计了基于用户反馈和蜜罐技术的邮件分类器更新机制,通过不断的学习训练,从而保证分类器达到识别能力最优,实现网关系统总体的垃圾邮件识别率的提升。通过本文的设计研究能够对进出企业内部的邮件实时过滤,能够在一定程度上减少企业网络带宽占用,确保邮件服务器稳定运行,减少垃圾邮件、钓鱼邮件对企业网络的威胁。