垃圾邮件 网络时代的难言之痛

　　网络化生存也给人们带来欢乐的同时，也有些负面影响挥之不去，这其中对人们影响最大的要算垃圾邮件了，说垃圾邮件是网络的第一大杀手一点也不为过。虽然垃圾邮件与反垃圾邮件的斗争已经有了多年的历史，但是垃圾邮件的问题好象是愈演愈烈，垃圾邮件也越来越多。这固然有个人的因素，但是网络架构的开发性和不可管理性，是造成垃圾邮件日益严重的根源。

　　法律之痛

　　垃圾邮件首先是一个社会问题，是某些个人或单位出于商业目的，发送大量广告性质的邮件。

　　垃圾邮件首先是一个社会问题。大量垃圾邮件都是人为产生的，是某些个人或单位出于商业目的，发送大量广告性质的邮件。而这类邮件虽然可以通过一些技术的方法进行识别和过滤，但它必竟是一种正常的邮件格式，想要完全过滤和识别，还存在着一定的困难。

　　因此，扼制住垃圾邮件源就成了一种想当然的解决办法。但是，网络是一个开放的系统，是一个灵活交互的扁平结构，这种开放的灵活性使得网络成为一个不可控的事物。在这种情况下，采用法律管制无疑是一个可以很好地扼制垃圾邮件源头的方法。因为网络是开放的，那么网络上的安全问题就成了一个开放的问题，我们只要能做到安全问题收敛，那么就能很好地控制不安全事件的发生，法律约束无疑是一个好办法，至少可以有效减缓垃圾邮件滋长的势头。

　　尽管全世界都在呼吁出台一些反垃圾邮件的相关立法，一些国家也出台了一些政策。但是由于技术上的原因，目前这方面的法律还都不够完善，一些国家也只是采取用户上报再封堵的流程，这种方法并不能有效地减少垃圾邮件的流量。而就目前情形来看，即使出台相关反垃圾邮件的立法，也极有可能是一些管理办法，不大可能会上升到刑罚的高度，即使能上升到刑罚的高度，那么真正执行起来还是有一定的难度。
 
　　技术之痛

　　基于对病毒的识别的基础上的清除病毒垃圾邮件的功能，对于那些商业垃圾邮件的过滤和识别就显得无能为力了。

　　既然无法从法律的角度进行解决，那么就谋求技术上的突破，这是信息安全行业生存的法则，正是这样的法则，才滋生了大量的反垃圾邮件技术。

　　目前，任何一款反病毒软件都提供了清除病毒垃圾邮件的功能。但是，这种功能是基于对病毒的识别的基础上的，对于那些商业垃圾邮件的过滤和识别就显得无能为力了。于是就出现了商业垃圾邮件过滤技术。

　　其实，在垃圾邮件出现的早期，也出现了一种相对简单的垃圾邮件过滤技术—规则过滤。这种技术是基于关键词匹配的，就是把一些垃圾邮件中常用的关键字提取出来，形成一个规则库，然后对垃圾邮件的邮件标题和内容进行垃圾关键字的匹配，一旦发现符合垃圾邮件过滤条件的，就直接进行删除。

　　这种方法实现简单，因此目前大部分网站的邮箱系统都是基于这种技术，但是由于规则是基于纯的字符串匹配，这种方法过滤的灵敏度不高，不但会漏掉一些垃圾邮件，还会把一些有用的邮件当作垃圾邮件给处理掉，而且，这些过滤规则还需要用户经常维护，不断地添加新的关键字，这无论是对个人用户还是企业用户来说都是不人性化的。

　　随着垃圾邮件过滤技术的发展，最近几年又出现一种算法过滤技术，常用的就是贝叶斯算法。贝叶斯算法是一种利用概率和人工智能原理对垃圾邮件进行分析，通过学习得出垃圾邮件的统计规律，从而对垃圾邮件进行识别和过滤的技术，这种算法最早的商业化的应用大概要数Foxmail，在它的5.0版本中我们第一次看到了这一技术的应用。这种技术是一种动态过滤的方法，本身虽然已经有了很强的垃圾邮件过滤能力，但是有时也会漏掉一些垃圾邮件，或者“误杀”某些正常的垃圾邮件。这时，我们只要把一些没有判断出来的垃圾邮件和被误判的垃圾邮件拿来给这种算法学习，它就可以不断调整自己对垃圾邮件识别的准确程度，从而拥有更强的垃圾邮件处理能力。

　　不过，这种技术需要算法本身通过长时间的学习，因此初期的过滤精度并不高，而且还需要用户把它认为不是垃圾邮件的邮件收集起来，让算法进行统一学习，初级用户往往难以掌握。