如今互聯網業務蓬勃發展，郵件已經成為我們日常生活中不可缺少的通信方式，同時也成了媒體宣傳的重要手段。許多不法分子因為有利可圖利用郵件這個通信工具大做文章，大量發送垃圾郵件。垃圾郵件的危害眾所周知，垃圾郵件耗費我們大量人力物力的同時給我們的正常生活帶來了很大的麻煩。試想一下你的收件箱中每天100封郵件中只有10封是正常郵件，剩下90封都是垃圾郵件的悲慘情景。

　　熟悉反垃圾郵件技術的人都知道，垃圾郵件的種類是多樣化的，發送垃圾郵件的手段是千變萬化的。同時由于發送垃圾郵件有巨大的利益驅動，所以發送垃圾郵件者為了達到目的不擇手段，發垃圾郵件的技術也是“日新月異”?！暗栏咭怀撸Ц咭徽伞?，在發送垃圾郵件技術和反垃圾郵件技術的博弈中，誰能抓住對方的要害，誰就能占得先機。目前沒有任何的一種技術敢說能把垃圾郵件一掃而光，好的反垃圾郵件效果都是多種技術應用的結果。

　　反垃圾郵件技術小組本著為用戶著想的宗旨，在傳統反垃圾郵件技術的基礎上不斷的推陳出新研究新技術，從而達到越來越好的反垃圾效果。反垃圾郵件公益網關使用的一些先進的反垃圾郵件技術如下：

　　周全的頻率統計模型：

　　對IP的發信頻率、RCPT頻率、RCPT錯誤頻率、AUTH認證頻率和對發件人的發信頻率、RCPT頻率、RCPT錯誤頻率、AUTH認證頻率等進行縝密的監控，做到未雨綢繆，把垃圾郵件的危害降到最低。

　　先進的黑、白名單機制：

　　系統根據發送垃圾郵件的行為特征對發送垃圾郵件的持續行為、周期行為、間歇行為等多種行為進行深度數據挖掘，自動進行黑名單的分類、收集和釋放。為了百分百的保證正常用戶的發信不受影響，系統建立了健全的白名單體系。

　　高效的正則內容識別技術：

　　系統采用FFST(Fast Finite State Machine)快速有限狀態機算法，進行正則內容和郵件主題、郵件內容的匹配，避免內容的重復匹配，從而大大的提高了匹配效率。

　　貝葉斯垃圾郵件過濾：

　　貝葉斯算法通過計算郵件屬于每個類別(垃圾、正常)的概率來實現對郵件的自動分類。系統通過探針、蜜罐、手工、舉報等方式自動提取垃圾郵件的樣本來進行學習，完全實現了自動學習、自動識別。 從而提高了垃圾郵件的識別率、降低了誤判率。

　　特征碼圖像識別技術：

　　目前比較流行的圖片垃圾郵件，一般圖片都是經過特殊的處理，如背景干擾信息、噪點干擾信息、背景+噪點干擾信息、背景和字體經過復雜的顏色處理等，這就給本來就很困難的圖片語義識別增加更大的難度。263反垃圾郵件系統應用一種基于非語義識別的圖像識別技術來識別垃圾圖片。263反垃圾郵件系統的圖像識別技術是通過去除圖像的背景色、圖像的噪點等主要干擾信息后，從圖像中提取特征(包括合成圖像的行為特征)來識別垃圾圖片。

　　特征碼鏈接類型垃圾郵件識別技術：

　　在眾多垃圾郵件種類中，鏈接類型垃圾郵件在DNS技術的支持下能非常簡單的做到“變幻莫測”。這種鏈接類型的垃圾郵件通過文本的語義分析是沒有任何意義的，傳統技術根本無法識別，也正因為如此鏈接類型垃圾郵件占垃圾郵件的比例在不斷攀升，保守估計2007年第4季度這個比例達到50%以上。263反垃圾郵件系統通過識別鏈接的實質內容，做到識別一個樣本后識別所有相似樣本，進而有效的攔截這種垃圾郵件。

　　防患于未然，保證良好的互聯互通性：

　　反垃圾郵件公益網關對接收的垃圾郵件進行識別和過濾的同時，對263內部用戶往外發送的垃圾郵件進行識別，及時的控制，一方面避免了對外界的影響，兩一方面減少了被外界拒收的幾率，從而達到非常良好的互通性。

　　反垃圾郵件公益網關通過多種技術的綜合應用垃圾郵件的識別率超過99%而誤判率低于萬分之一。