[发明专利]一种垃圾邮件计算机辅助处理方法及系统

说明书

技术领域

本发明涉及互联网技术领域，尤其涉及一种垃圾邮件计算机辅助处理方法及垃圾邮件计算机辅助处理系统。

背景技术

当前邮件系统广泛使用的垃圾邮件反馈方式是垃圾邮件举报功能以及将邮件反馈客服。

将在邮箱中垃圾邮件或误判邮件反馈给邮件系统，若该邮件系统采用的是智能反垃圾引擎的话，就会将这部分反馈邮件加到样本中，用于生成新的反垃圾引擎特征库。

但是，智能反垃圾引擎无法知道它对邮件的判定是否正确，只是知道这封邮件具有垃圾邮件的特征，较可能是垃圾邮件，应该将它归为垃圾邮件，等到有用户举报或投诉时才知道有邮件发生漏判或误判了。另外，对用户反馈的优先需要先经过人工分类，供下次反垃圾引擎学习生成新的垃圾特征库，之后才能过滤带有这部分特征的邮件，需要学习比较大量的样本才能得到新的特征库，其消耗的时间资源都是比较大的，生成的特征库也是比较大的，因此特征库的生成更新的时间间隔比较长。同时，依靠智能反垃圾引擎，人工纠正的结果无法影响当前引擎，只有在下次学习生成新的引擎数据后才能生效，这是个比较长的周期。

因此，如何解决反垃圾引擎误判以及漏判纠正问题，更好地过滤垃圾邮件以及降低误判的影响，已成为亟待解决的问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于，提供一种垃圾邮件计算机辅助处理方法及系统，可将特征信息实时下发至反垃圾服务器数据库，实时生效，使反垃圾引擎根据最新的特征信息判断垃圾邮件，既可以较早发现漏判的垃圾邮件，又可以及时的纠正误判邮件，更快的纠正智能反垃圾引擎的错误，加强过滤效果。

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种垃圾邮件计算机辅助处理方法，包括：辅助处理装置提取可疑邮件的人工审核结果，所述人工审核结果包括误判邮件、漏判邮件、黑白名单规则；所述辅助处理装置根据人工审核结果提取特征信息，所述特征信息包括邮件指纹、邮件指纹所对应的判断类型、黑白名单规则；所述辅助处理装置将所述特征信息同步至反垃圾服务器数据库；反垃圾引擎根据所述反垃圾服务器数据库中的特征信息判断垃圾邮件。

作为上述方案的改进，所述辅助处理装置根据人工审核结果提取特征信息的方法包括：计算所述误判邮件的邮件指纹，并修改所述误判邮件的邮件指纹所对应的判断类型；计算所述漏判邮件的邮件指纹，并设置所述漏判邮件的邮件指纹所对应的判断类型；提取黑白名单规则。

相应地，本发明还提供了一种垃圾邮件计算机辅助处理系统，包括：辅助处理装置，用于提取可疑邮件的人工审核结果，根据人工审核结果提取特征信息，并将所述特征信息同步至反垃圾服务器数据库；反垃圾服务器数据库，用于存储特征信息；反垃圾引擎，用于根据所述反垃圾服务器数据库中的特征信息判断垃圾邮件；所述人工审核结果包括误判邮件、漏判邮件、黑白名单规则；所述特征信息包括邮件指纹、邮件指纹所对应的判断类型、黑白名单规则。

作为上述方案的改进，所述辅助处理装置包括：提取单元，用于提取可疑邮件的人工审核结果；特征单元，用于根据人工审核结果提取特征信息；同步单元，用于将所述特征信息同步至反垃圾服务器数据库。

作为上述方案的改进，所述特征单元包括：第一特征子单元，用于计算所述误判邮件的邮件指纹，并修改所述误判邮件的邮件指纹所对应的判断类型；第二特征子单元，用于计算所述漏判邮件的邮件指纹，并设置所述漏判邮件的邮件指纹所对应的判断类型；第三特征子单元，用于提取黑白名单规则。

实施本发明，具有如下有益效果：

可疑邮件经人工审核后，可主动发现漏判邮件、误判邮件，并可额外添加黑白名单规则。因此，根据人工审核结果提取特征信息，并将特征信息实时下发至反垃圾服务器数据库，实时生效，使反垃圾引擎根据最新的特征信息判断垃圾邮件，这样既可以较早发现漏判的垃圾邮件，又可以及时的纠正误判邮件，更快的纠正智能反垃圾引擎的错误，为规则的提取提供依据，更好的应对垃圾邮件的变化，不用等到下次反垃圾引擎学习生成新的特征库来纠正，加强过滤效果。

附图说明

图1是本发明一种垃圾邮件计算机辅助处理方法的第一实施例流程图；

图2是本发明一种垃圾邮件计算机辅助处理方法的第二实施例流程图；

图3是本发明一种垃圾邮件计算机辅助处理系统的结构示意图；

图4是本发明一种垃圾邮件计算机辅助处理系统中辅助处理装置的结构示意图；

图5是本发明一种垃圾邮件计算机辅助处理系统中辅助处理装置的另一结构示意图。

具体实施方式