[發明專利]協作式垃圾郵件防范方法

無效

• 申請號: 200910028695.3
• 申請日: 2009-01-05
• 公開（公告）號: CN101494546A
• 公開（公告）日: 2009-07-29
• 發明（設計）人: 曹玖新;羅軍舟;林加鎮;姚燚;劉永生;孫學勝
• 申請（專利權）人: 東南大學
• 主分類號: H04L12/18
• 分類號: H04L12/18;H04L12/58;H04L9/36
• 代理公司: 南京經緯專利商標代理有限公司
• 代理人: 葉連生

技術領域

本發明是一種利用了蜜罐原理以及垃圾郵件過濾等相關技術，涉及網絡安全特別是電子郵件安全領域。

背景技術

而近年來，垃圾郵件的傳播形式和內容已經出現了新的變化，其危害日益嚴重：占用了大量的網絡資源，降低網絡的運行效率；浪費郵件用戶大量的時間；成為病毒，木馬和網絡釣魚的主要傳播途徑，嚴重威脅網絡安全；此外，垃圾郵件傳播不良信息，對社會造成嚴重的負面影響。然而，現有的垃圾郵件過濾技術卻不能很好地應對這種形勢。進一步提高互聯網抵御垃圾郵件風險的能力，更好地滿足用戶對防范垃圾郵件的需求，已成為了網絡安全領域里一個迫切的任務。

目前普遍采用的垃圾郵件過濾技術主要有：

一、黑白名單的過濾技術。這種技術需要用戶手動維護一個黑白名單列表，并以此為依據進行垃圾郵件過濾。

二、，基于統計的過濾技術?，F有的基于統計的技術，例如支持向量機(Support?VectorMachine，SVM)方法以及Bayes方法等，對樣本的統計規律進行學習和歸納，并以此為依據對新郵件進行判別分類。

三、基于規則的過濾技術。現有的基于規則的方法通過對大量樣本的訓練得到顯式規則，再利用這些規則對垃圾郵件進行過濾。基于規則的方法主要有Ripper方法，決策樹方法和Boosting方法等。

以上垃圾郵件過濾技術存在很大不足。首先缺少協作性，由于各郵件服務器獨立地過濾垃圾郵件，缺少信息交換，沒有形成體系，因此無法相互協作，進行大規模地防范垃圾郵件；其次，計算復雜度高，為了獲得過濾規則或垃圾郵件特征，必須對大量的樣本進行訓練，抽取樣本內容，過濾規則也較復雜，導致較高的計算復雜性。再次，缺乏實時性，過濾規則或垃圾郵件特征更新周期較長，更新速度慢，無法過濾最新的垃圾郵件，存在滯后性；最后缺乏適應性，目前網絡上垃圾郵件的形式產生了新的變化，出現了以圖片等非文本格式為內容的垃圾郵件。而現有的基于內容的過濾方法以分析郵件的文本內容為基礎，因此無法過濾以圖片形式傳播的垃圾郵件，導致系統出現大量的漏判，降低了過濾準確率。

發明內容

技術問題：本發明針對現有垃圾郵件過濾技術的不足，提出一種新的協作式垃圾郵件過濾方法。這種方法具有協作性，快速免疫性以及適應性的特點，能夠在互聯網環境下進行大規模地攔截垃圾郵件。本發明通過引入目錄服務器，把各郵件服務器整合起來。在郵件服務器中利用蜜罐技術進行樣本采集，經過一級判斷后把樣本的特征向量提交到目錄服務器，目錄服務對這些特征向量進行第二次判斷篩選后生成過濾規則，然后把已更新的過濾規則發布到其它郵件服務器中，實現協作式垃圾郵件防范。

技術方案：本發明的協作式垃圾郵件防范方法具體如下：

第一步，郵件服務器讀取郵件帳戶的相關信息，并結合這些信息根據蜜罐帳戶評價公式對每個帳戶進行評分，然后按照從大到小的順序把計算所得到的分值寫入系統的帳戶數據庫中，更新帳戶評分表并根據蜜罐選擇算法，從系統的郵件帳戶中選擇一定數量的帳戶作為蜜罐帳戶從而生成蜜罐集合；

第二步，根據垃圾郵件的行為特征，定期從這些蜜罐帳戶集合中進行郵件樣本采集并提取樣本的特征，組成特征向量并用這些特征向量表示樣本集合；

第三步，利用這些樣本特征向量在蜜罐集合中重復度即樣本出現的次數，對其進行初次判斷即一級判斷，從而初步提高樣本的準確度；

第四步，郵件服務器把經過一級判斷的特征向量提交到目錄服務器，目錄服務器再對這些特征向量進行第二次判斷即二級判斷，篩選出準確度更高的特征向量并生成過濾規則；

第五步，目錄服務器把新生成的過濾規則發布到各郵件服務器的規則庫中進行更新，各郵件服務器利用這些已經更新的規則在收到新的電子郵件時進行垃圾郵件過濾。

生成蜜罐集合的過程是首先設置初始蜜罐集合為空，然后系統讀取數據庫中的帳戶評分表，優先選擇分數較高的帳戶并把這些帳戶添加進蜜罐集合中，每次增加蜜罐帳戶后，對集合中的垃圾郵件數量進行統計；由于服務器中的垃圾郵件數量是有限的，因此隨著集合的不斷增大，從集合中采集到的垃圾郵件數量將趨于定值，當增加蜜罐帳戶后集合中的垃圾郵件增量小于確定的閾值時，就可確定最終的蜜罐集合；

在進行蜜罐帳戶選擇時，其確定候選蜜罐的評價公式為：